大模型 API 异步调用优化：高效并发与令牌池设计实践
DeepSeek+ima：打造高效个人知识库，提升学习与工作效率
自从发了 当我把公众号作为知识库塞进了智能体后后，有人问我，只能拿自己的公众号？能不能拿别人的公众号信息？我想去年朋友分享给我的ima,我想腾讯的云宝和元器都接入了DeepSeek，ima是不是也接入了，打开一看果然没让我失望。
直接在线搜索总结
除了在线搜索总结，还有本地知识库操作，下面重点讲解下本地知识库。
添加知识
场景一：URL连接添加
我们在输入框里输入知识链接，直接回车。
其实你会发现就是包了一个浏览器。我们主要关注两个地方
1，浏览器的地址，我们可以复制粘贴进去替换浏览
2，点击右上角加入个人知识库
我把dify官网的部署文档添加到个人知识库，对应的链接：https://docs.dify.ai/getting-started/install-self-hosted/docker-compose
添加完成以后可以在个人知识库里看到对应的知识。每个链接都是一个知识。
1，选择对应的知识右上角的..
2，点击编辑标签
1，手动给知识设置标签difye
2，点击确定
验证
1，在个人知识库下方的输入框里，输入# 会弹出标签，选择我们刚标记的标签difye
2，选择deepseek模型
我在英文知识库里通过提问根据知识库内容，帮我整理一篇中文部署dify的文档 大家看下下面的效果。
生成的内容还算可以，当然结果我没有验证过。
基于官方接口文档生成代码
我把dify官方外部知识库api文档拿过来，添加到知识库中。
https://docs.dify.ai/zh-hans/guides/knowledge-base/connect-external-knowledge-base
https://docs.dify.ai/zh-hans/guides/knowledge-base/external-knowledge-api-documentation
添加到知识库中，并打上标签。
提问内容
根据知识库文档中的接口规范，使用python帮我生成对应的接口，并能够接入到dify中作为外部数据库
大家看下生成的代码，略微调整就可以使用。
from flask import Flask, request, jsonify
import os
app = Flask(__name__)
# 配置参数
API_KEYS = {"your-api-key": True} # 预定义有效API Keys
KNOWLEDGE_BASES = {
"your-knowledge-id": [
{
"content": "Dify：GenAI 应用程序的创新引擎",[1](@ref)
"score": 0.98,
"title": "Dify 简介",
"metadata": {
"path": "s3://dify/knowledge.txt",
"description": "dify 知识文档"[1](@ref)
}
}
]
}
@app.route('/retrieval', methods=['POST'])
def retrieval():
# 验证Authorization头
auth_header = request.headers.get('Authorization')
ifnot auth_header:
return jsonify({
"error_code": 1001,
"error_msg": "无效的 Authorization 头格式"[1](@ref)
}), 403
try:
scheme, api_key = auth_header.split()
if scheme.lower() != 'bearer':
raise ValueError
except:
return jsonify({
"error_code": 1001,
"error_msg": "无效的 Authorization 头格式"[1](@ref)
}), 403
if api_key notin API_KEYS:
return jsonify({
"error_code": 1002,
"error_msg": "授权失败"[1](@ref)
}), 403
# 解析请求体
data = request.get_json()
ifnot data:
return jsonify({
"error_code": 2001,
"error_msg": "请求体格式错误"
}), 400
# 验证必需字段
required_fields = ['knowledge_id', 'query', 'retrieval_setting']
for field in required_fields:
if field notin data:
return jsonify({
"error_code": 2001,
"error_msg": f"缺失必需字段: {field}"[1](@ref)
}), 400
knowledge_id = data['knowledge_id']
if knowledge_id notin KNOWLEDGE_BASES:
return jsonify({
"error_code": 2001,
"error_msg": "知识库不存在"[1](@ref)
}), 404
# 执行检索逻辑（示例逻辑）
top_k = data['retrieval_setting'].get('top_k', 3)
score_threshold = data['retrieval_setting'].get('score_threshold', 0.5)
filtered_records = [
r for r in KNOWLEDGE_BASES[knowledge_id]
if r['score'] >= score_threshold
][:top_k]
return jsonify({"records": filtered_records})
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=True)在看下让他生成springboot的代码。
看下推理过程，以及生成的代码，基本上都可以适当改下，就可以使用。
微信中使用
我们以前在公众号中看到感兴趣的内容怎么办？
1，收藏，根据72小时原则，基本上就忘了
2，转发到自己的文件助手里
现在还有一种，就是直接添加到ima知识库中。
1， 点击文章的右上角...
2，点击在小程序工具中打开
点击一键存入到ima知识库
然后怎么使用，不用我在说了吧（手动打标，知识库提问）
上传文件
ima不仅可以收藏url，还可以添加文件，看提示支持pdf.doc、jpg、png等。
1，点击左侧打开知识库
2， 点击个人知识库
3，点击上传文件
打开以后文件类型直接过滤了。
我分别上传了一张图片和pdf，
使用deepseek查询图片效果
使用混元模型查询图片效果
使用deepseek总结pdf
它会结合文档，然后加上自己的推理。
使用混元模型总结pdf
混元就是把文档梳理了下。
总结
提示词
用知识库提问是有技巧的,你是让他整理，还是推导，还是检索。这个提示词就很关键。
提示词用不好会出现：
ima内部设置了一些提示词，当问题文档未提及时应拒答。
万能提示词结构
基于知识库里的___
帮我___
用于__清除上下文
每次使用的时候，如果没有关联，就清除上下文，防止上下文关联
清除位置如图所示。
和在线deepseek联网版有什么区别
1， 在线联网版是每次提问以后，都是先搜索再梳理，参考的内容不固定，设置你不知道它参考了什么
2，ima是你指定内容投喂
3，ima是对问题回答做了限定的，参考提示词
后记
1， 此知识库可以用于存储个人碎片时间看到的文章，然后通过提示词让他汇总分析一些知识
2，此知识库不建议存储个人敏感信息
3，如果我把代码模板整理成知识库，是不是可以根据我的代码风格快速生成代码了，留着后续尝试。
目前元宝、元器、ima、微信里的搜索（灰度中）都接入了deepseek。以后好用的工具会越来越多。
文章转载自： 个人神级知识库DeepSeek+ima 个人学习神器
