基于腾讯IMA与DeepSeek R1的个人药政知识库构建与应用实践（注48）

推荐语

AI技术在药政知识管理领域的创新应用，提升学习效率和认知深度。

核心内容：
1. 个人药政知识库的构建方法与工具选择
2. AI技术在药政知识库升级中的作用与实践
3. ima.copilot平台的使用方法与应用案例

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

在AI时代，如何构建更加高效的专业知识管理体系，比如纷繁复杂的药政知识，本文进行了浅显的尝试，仅抛砖引玉。

一、个人药政知识库构建

1.前期药政知识库构建简介

笔者前期基于OneNote构建自己的药政知识库，如图1，使用其笔记本→分区→分组→页标签功能进行分类和排序；使用插入文件打印功能进行精读和笔记，如图2。如遇到药政问题咨询或药政简报或综述时，基本使用人脑模式查阅核实或归纳整理，效率较低，容易遗漏。得到的答案也是单一的，甚至模棱两可。

当然，这种模式对于从0到1的精读和复习是适合的，毕竟大脑接受新知识需要一个缓慢的“反复烧录”过程。

图1 基于OneNote的药政知识管理体系    

图2 OneNote日常使用示例（如注册受理要求）

2.基于AI，升级个人药政知识库

对于个人药政知识库而言，引入AI的直接目的在于充分利用其知识归纳能力，辅助人脑提高学习效率、加速迭代升级、查漏补缺进而加深认知。简单来说就是促进个人药政知识从量变向质变的转化速度。

在OneNote笔记平台下，由于国内限制，无法接入其微软的Copilot AI模型，无法实现原地升级。作为一个折中方案，笔者使用了腾讯的ima.copilot知识管理平台软件来辅助升级个人知识库。升级后的个人药政知识库管理体系如下图3。其中的药政文件来源于在OneNote平台的日常收集和分类整理。

AI能在短时间基于“投喂”的药政文件进行归纳整理，甚至基于其上下文关联算法给出可能还缺少什么，并且还能进行多次运算，给出各样的答案。注意，AI并非完全正确，依旧需要人脑去甄别，这或许也是人类在下一个时代存在的价值吧——“AI共生体”。    

图3 基于ima和DeepSeek的个人药政知识库管理体系

ima.copilot(简称ima)是一款腾讯出品的以知识库为核心的智能工作台产品，已接入腾讯混元大模型和DeepSeek R1模型满血版。ima是搜、读、写一体的效率工具。ima不像OneNote有本地阅读标记功能，毕竟一个是平台软件，一个是专业笔记软件。

需要说明一点，ima中个人知识库文件需要上传至云端，DeepSeek R1实际也在腾讯云端，两者均不在本地，如涉及保密文件还是慎用，药政文件多数都是政府公开文件，倒是不存在这个问题。

二、应用实践

（一）基础用法

1.软件下载地址：https://ima.qq.com/，安装Windows版。

2.上传知识文档并提问
    

图4 ima知识库界面

第一步，将在OneNote体系下收集的所有关于药品注册费用政策文件（PDF、Word）上传个人知识库（或共享知识库）。图4红框处。

笔者上传了13个文件，见图5。点选上传好的文件，可以增加标签（原OneNote分区/分组标签），比如“缴费”，如图5红框2处。但相比于OneNote，ima中每个文件可以加多个标签，比如“缴费”、“化药”、“注册”等等。

图5 上传个人知识文档

第二步，提问，问一个大家经常问的问题：“目前化药注册费用是多少？”

在图5知识库的下方，红框3处，选中deepseek R1模型，输入问题。另外，回到首页，也可以基于知识库提问。结果如下：

图6 DeepSeek推理过程（部分）    

图7 DeepSeek推理结果

针对13篇药政文件，Deepseek经过短暂的推理，快速给出了不同药品注册费用的答案，结果和综述论文一样，归纳得体、逻辑清晰、出处明确。比如，有人常问，增加一个规格如何收费？AI还贴心的给出了计算结果示例，如18.36*1.2=22.03万，何其贴心。（见图7回答结果中“五、1.”项）

第三步，如果你认可AI回答，可以将其导入笔记，见图7右下角。自动引入后结果如下图8，可以在红框2处命名笔记名称，也可在红框3处将这篇笔记又加入知识库，继续参与知识迭代当中。

图8 AI答复引入ima笔记    

另外，在ima首页，也可以问一些其他非药政问题，和使用DeepSeek网页聊天版类似，同时，合理的答案也可以导入笔记或进一步加入知识库当中。

（二）用法升级

公众号文章是很好的知识来源，ima也可以采纳其作为自己的知识库，点选文章转发图标，在“转发给朋友”一行的最后，点“更多打开方式”，选择“ima知识库”。如果没有，你需要先微信搜索并登录下ima小程序，这样和电脑版就关联起来，手机添加文章到ima后，电脑端也能见到这篇文章了。以后读完觉得合适的好的文章也有了“归属”。

笔者选了一篇鼻喷雾剂方面的公众号文章，对其添加标签“制剂”，在提问框输入：（知识库太大了之后，可以用#标签名+问题来缩小推理范围）

#制剂 鼻喷雾剂体外一致性评价那些内容？

图9 基于公众号文章的DeepSeek答复

归纳得也是很不错的，其实原文还不如AI归纳得好。    

三、应用要点

通过添加知识库→人脑提问→AI归纳推理→笔记→知识库的循环迭代，这种基于AI的“复利”式学习必然带来个人认知指数级提高。同时，根据应用实践，也要注意以下几点。

1.人脑思维（问题）是知识迭代的起点

有人说，下一个时代，会提问题的人是胜者。因此，即使有好的工具和模型，人脑创新思维依旧很重要。这些思考和问题，实际来自于前述所讲的在OneNote笔记中的“烧脑发问”过程。故此，即使AI再强大，构建个人知识库，从0到1的学习依然十分重要。ima并非能替代OneNote在新内容学习中的作用。

2.个人知识库容量是有限的

AI的训练需要海量数据，而个人知识库的容量始终是有限的。就药政知识而言，建议充分利用他人建立的专项知识库存来提问。ima是腾讯打造的，故此其可以共享微信好友知识库，也可以利用公众号里的优秀文章作为知识库，这些都能弥补个人知识库的欠缺。

另外，既然将DeepSeek的检索范围限定在个人知识库，那么AI就不会到库外搜寻，答案也是有限的。

3.避免AI中毒

比如有毒的公众号文章，比如AI自己回答不尽合理的答案，这些都要谨慎加入知识库，避免AI中毒，尤其是药政知识库。

四、小结

1.本文介绍了基于ima和DeepSeek，如何推动个人知识库管理和应用升级以及需要注意的问题。    

2.本文给出了一些简单的应用介绍，提出合理创新性问题、扩充有效知识库容量是将来使用的重点。

往期回顾

 如何用AI辅助学习药品法规？（注42）

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如何用AI辅助学习药品法规？（三）：快速翻译大量外文指导原则 

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