最近腾讯上线了一个新产品，叫做IMA
这个产品以“会思考的知识库”定位，提供了笔记以及知识库的功能，用户还可以上传Wiki知识库，完成自己的RAG模型建立。
首发仅限Mac，为什么？
这款工具的定位是提供给有笔记、AI需求的用户人群，而笔记工具的主流用户是互联网大厂以及IT科研人员为主。
而这些人员，标配工作电脑Mac是为主流，比如腾讯为新员工入职都提供了Macbook作为办公电脑。
所以，选择使用Mac作为首发，在考虑到有限的研发资源下，势必也是更好的获取到目标主流用户。
很多产品经理选择iOS端上线一样，因为用户的定位人群相对高端与年轻，就会选择IOS作为首发。
在规划产品所需要的形态之前，就要了解用户画像
大厂的流量自然来相较于其他公司的产品，在大厂做产品经理，可以轻易获得大量的用户增长，因为只要是大厂 新上线的APP，就一定会有相关媒体报道，从而得到新用户注册。
所以在腾讯这些大厂做产品，产品的需求评审、研发评审都需要非常详细，以及测试报告与用例，达到上线要求才能上线。
产品经理的考核与工作内容会更细，甚至很多在小团队看起来是内耗的需求评审、开发评审，但是这却增加了需求的精细化。
但从创业者视角来看，这就是浪费时间了
因为这势必造成在大厂，白天需求讨论开会，晚上做原型设计与需求文档是家常便饭。
RAG产品的基础框架设计从这个产品可以看到RAG产品的产品框架可以分为
左边是微信生态的线上最新数据，右边是用户自己上传的知识库。
通过这款产品，我们可以看到RAG产品，功能模块以对话框为主，其他则是文件管理与存储，产品核心底层技术是将本地文件数据上传后改为向量数据库。
相比普通数据库：主要用于存储结构化数据，如整数、浮点数、字符串等。向量数据库：专门用于存储和查询高维向量数据。
向量数据通常表示为多维数组，适用于机器学习、深度学习等领域中的特征向量和相似性搜索。
AI产品的标配：归纳总结
IMA产品和其他的AI产品有类似的，就是可以帮助你归纳过往笔记的归纳总结，将其记录与分析，就可以得到笔记的总结与心得。
这将是趋势，也是大语言模型结合NLP的基础场景，相信未来大语言模型产品经理都会做这个功能。
IMA的知识库训练：文档管理
文档解析
有了文档知识库上传后，将其数据变成向量数据库，就可以融入到大语言模型进行分析。
预测商业模式
未来IMA肯定会以个人会员的形式开通，并且RAG的产品有相当较强的知识库存储与自然语言分析，用户粘性更高。同时还可以加上存储空间等会员权益。
今天的分享就到这里
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