大厂都在卷知识库
最近，不少大厂都在卷「AI知识库」。腾讯推出独立应用ima copilot，豆包上线AI云盘，飞书推出知识库，纳米AI上线多模态知识库，以及开源的AnythingLLM和本地部署的Cherry Studio也都在春节后小火了一把。
在这些知识库中，纳米AI是我最近用得比较多的产品。具体原因，下面给大家详细介绍。
下载地址：bot.n.cn
关于知识库，其原理其实很简单，都是利用大模型的RAG技术对用户在本地或云存储的资料进行处理，来提升AI回答的参考性。也就是，知识库（上下文）+RAG。
但各家的能力差异，则各有不同。唯有实测见真章。
上手评测
今天，我们挑了Anything来跟纳米AI做对比。
AnythingLLM logo
为什么选Anything？因为它算是目前知识库开源届的天花板，很多技术圈的朋友都在用，支持各种定制开发和私有化部署。
首先，我们把知识库分成了几个领域：法律、金融、经济、房产、保险以及其他领域，先把资料文件分别传给纳米AI和Anything。
然后，就开始了各领域的问题测试。
1）先是法律领域。
问：清明节是为了纪念谁，放几天假？
纳米AI回答：清明节放1天假，具体日期为农历清明节当日。清明节是为了纪念介子推，他是春秋时期晋国的忠臣，因“割股奉军君”和“隐居不言禄”的故事被后人尊崇。
Anything回答：清明节主要是为了纪念祖先和已故亲人，通常放假3天左右。
你可能觉得Anything这个答案，似乎…也对？
No，并不。我们来看下国务院颁发的《全国年节及纪念日放假办法》。
《办法》明确指出清明节只放假1天。清明节一共有3天小长假，那是因为加上了本来就该休息的2天周末。
还是法律领域，继续问：我向三人行贿了，该怎么办？
纳米AI回答：向三人行贿属于“情节严重”或“情节特别严重”的情形，已构成行贿罪，具体处罚取决于行贿数额和其他情节。
而Anything则未明确指出这种行为是否构成行贿罪，而只是建议用户立即停止此类行为，然后寻求专业法律咨询。
为什么Anything未能明确界定这种行为？因为它没有调出《最新行贿罪司法解释》这部法律，所以自然就不知道用户这种行为是否构成犯罪。
这才测第2个问题，Anything这有点失准啊……
2）那我们换一个领域：金融。
问：什么是REITS投资？
纳米AI答：REITS是指房地产投资信托基金，是一种通过集合投资者的资金，投资于房地产或相关房地产（如基础设施项目）的金融工具。
再来看看Anything呢。
虽然它也找到了《金融监管总局：保持对民营企业稳定有效的增量信贷供给》这份文件，但却没能找到关于REITS的知识。
3）换一个房产的问题吧。
问：商品房公摊面积计入房产吗？
Anything这回答终于对了，也找到了3个相关文件。
不过，纳米AI这回答质量明显更高一些。
ok，我们继续追问：哪5类房产免税？
纳米AI答：根据《陕西省房产税细则出炉 这5类房产免征房产税》文件，（1）国家机关、人民团体、军队自用的房产，（2）由国家财政部门拨付事业经费的单位自用的房产，（3）宗教寺庙、公园、名胜古迹自用的房产，（4）个人所有非营业用的房产，（5）经财政部批准免税的其他房产，这五类房产可免征房产税。
而Anything呢，它虽然Citations（引用）出了《陕西省房产税细则出炉 这5类房产免征房产税》文件，但却并没有找到具体是哪五类。
4）再换领域——保险。
问：2024年助力科技创新和现代化建设共投资了多少亿？
纳米AI答：600亿。
Anything答：不知道。
继续问：2024年，新华保险保障了多少人？
纳米AI答：根据2篇资料，新华保险长期护理保险累计保障232万人，为2.6万户小微企业保障了4100亿元，为1.3万家科技企业保障了超万亿元。
Anything答：保障了232万人。企业方面？不知。
5）经济领域，也问一个问题。
问：从经济学角度看现在农村和城镇的矛盾。
纳米AI答：资源分配问题、产业发展差异、基础设施与公共服务、政策支持与改革方向。
Anything答：劳动力、资源分配、经济发展方式、收入差异、社会福利与保障制度。
从结果来看，2家回答质量都差不多。
6）最后，再测下生活领域的问题。
问：为什么水煮法可以让变黄的衣服变白？
纳米AI答：这是因为高温可以分解污渍，让衣服纤维更松弛，污渍会脱离纤维表面。然后，还附上了具体的使用方法。
Anything则答：主要是因为热和碱性环境下，可以加速黄色污渍的溶解，并且使得纤维能够重新排列，从而暂时看起来更洁白。
什么叫“暂时看起来更洁白”？这个答案幻觉真不少。
再问一个：乘坐公共汽车有哪些注意事项？
这是纳米AI的回答。
这是Anything的回答。
可以看出，纳米AI的回答质量明显要高一些。
继续问一个：给我一些挑米的建议。
纳米AI答：看执行标准，看质量等级，看米的成色。然后还给出了几种推荐的米。
Anything则说：不知道，要不你告诉我吧……
包括以上case在内，我们累计测了50多个问题。下面，简单做个总结。
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1）召回能力上，纳米AI的召回成功率是100%，Anything是74%，比纳米AI低26%。
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这里，给大家科普一下什么是召回能力。它是指模型在给定查询时，能够从知识库中检索到相关信息的比例。召回率（Recall），是衡量LLM知识库检索能力的一个关键指标。
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用大白话来说就是，我给了你东西，你要记得住、找得到。这是对大模型上下文+RAG能力的考验。
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2）召回准确率上，纳米AI是98%，Anything是48%，比纳米AI低了40%。
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相信你在上面案例中看到了Anything的各种离谱操作，它明明已经找到了那个文件（即召回能力），但就是答不出来，或者干脆给你胡说一通。
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Anything这能力堪忧啊
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3）Anything错了哪些？我们整理如下。
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其中，事实性错误最多，占52%。其他的，要么是不回答，要么就是回答不全或者答非所问。从测试来看，AnythingLLM的幻觉非常严重。
写在最后
以ChatGPT、DeepSeek、Qwen为代表的大模型，几乎都是通用大模型。随着AI大模型进入千行百业，如何让它们更懂你的业务、需求和行业特性，成为了一个棘手问题。
面对这个问题，常见的解决方案是构建知识库或开发垂类大模型。开发垂类大模型的成本较高，许多企业和个体更倾向于选择知识库作为解决方案。
如何选择知识库，通常看召回率和准确率。
从前面测评结果来看，纳米AI在召回率和准确率上均显著优于开源天花板的Anything，是一款值得尝试的产品。
它是业内首个多模态知识库，支持上传文档、图片、音频、视频、网页链接等不同格式内容。可以建个人知识库，也可以建企业知识库，还支持将知识库分享、流动。
不仅如此，纳米AI的知识库还集成了DeepSeek-R1满血版。R1+知识库+纳米的搜索能力，AI这下更懂我们了。
感兴趣的朋友，可前往纳米AI电脑版体验。
下载地址：bot.n.cn
（文：沃垠AI）