Ima RAG Workflow

IMA RAG 工作流：亚马逊广告问答

核心原则

MCP 用于只读查询，Skill 用于写入操作

工作流架构

用户提问（亚马逊广告相关）
    │
    ├─→ 1. 搜索知识库（MCP）
    │       mcp__ima-knowledge-base_ima_search_knowledge_base(query="ACoS")
    │
    ├─→ 2. 获取知识库信息（MCP）
    │       mcp__ima-knowledge-base_ima_get_knowledge_base_info(kb_ids=["Oz8mTK0..."])
    │
    ├─→ 3. 搜索知识库内容（MCP）
    │       mcp__ima-knowledge-base_ima_search_knowledge(query="ACoS优化", kb_id="Oz8mTK0...")
    │
    ├─→ 4. 获取原文内容（MCP + Skill）
    │       MCP: mcp__ima-knowledge-base_ima_get_media_info(media_id="...")
    │       Skill: 读取笔记内容或下载PDF
    │
    └─→ 5. 综合回答 + 现实数据验证
            结合 IMA 知识库 + 领星MCP 广告数据

Step 1: 搜索知识库（发现阶段）

触发条件: 用户提问涉及亚马逊广告概念、策略、问题诊断

MCP 调用:

mcp__ima-knowledge-base_ima_search_knowledge_base(
  query="广告",
  limit=20
)

返回示例:

{
  "info_list": [
    {
      "kb_name": "亚马逊广告最全知识库",
      "kb_id": "Oz8mTK0umBKnPPkSawK7vj9URb1UaMVveqR7x3JX4Vs=",
      "content_count": 1884,
      "role_type": "普通成员"
    }
  ]
}

处理逻辑:

• 如果找到相关知识库 → 记录 kb_id 用于后续搜索
• 如果没有 → 搜索具体关键词："ACoS"、"SP广告"、"新品推广"
• 如果有多个 → 选择内容最多的或最近更新的

Step 2: 搜索知识库内容（精准检索）

触发条件: 已知 kb_id，需要查找具体答案

MCP 调用:

mcp__ima-knowledge-base_ima_search_knowledge(
  query="ACoS过高怎么办",
  kb_id="Oz8mTK0umBKnPPkSawK7vj9URb1UaMVveqR7x3JX4Vs=",
  cursor=""
)

优化策略:

• 使用用户提问中的核心关键词
• 如果结果太多（>50条），使用更具体的词
• 关注搜索结果中的 highlight_content 字段

Step 3: 获取原文内容

触发条件: 需要引用具体文章的内容

方式A: 微信公众号文章（media_type=6）

MCP 调用:

mcp__ima-knowledge-base_ima_get_media_info(
  media_id="wechatarticle_xxx_xxx"
)

返回: 包含原文 URL，可直接访问或总结

方式B: 笔记类型（media_type=11）

MCP 调用:

mcp__ima-knowledge-base_ima_get_media_info(
  media_id="note_xxx"
)

返回: notebook_id → 需要使用 notes 模块获取内容

Skill 调用:

ima_api "openapi/note/v1/get_doc_content" '{"note_id":"<notebook_id>","target_content_format":0}'

方式C: 文件类型（PDF/Word）

MCP 调用:

mcp__ima-knowledge-base_ima_get_media_info(
  media_id="media_xxx"
)

返回: 文件下载 URL → 使用 browser_navigate 或 curl 下载并分析

Step 4: 现实数据验证（可选但推荐）

IMA 知识库提供理论/经验，领星 MCP 提供现实数据

组合使用场景:

1. 用户问："我的ACoS从20%涨到40%怎么办？"
2. IMA 搜索：找到"ACoS飙升原因分析"相关文章
3. 领星 MCP 验证：ad_campaign_report 查看当前广告表现
4. 综合回答：理论分析 + 实际数据建议

实际调用示例

示例1: 新手问"如何降低ACoS"

用户: 我的SP广告ACoS太高了，有什么优化方法？

助理:
1. 搜索知识库：
   mcp__ima-knowledge-base_ima_search_knowledge(query="ACoS优化", kb_id="...")
   
2. 找到相关文章：
   - "日均10-20单但利润都被广告吃掉了！如何快速降低广告占比？"
   - "告别'白烧钱'，亚马逊AMC为你送上广告降本增效爆单密码"

3. 获取原文：
   mcp__ima-knowledge-base_ima_get_media_info(media_id="...")

4. 综合领星数据（如有）：
   ad_campaign_report 查看当前广告表现

5. 回答：
   根据知识库和您的广告数据，建议：
   - 暂停高ACoS低转化的关键词
   - 优化出价策略（使用建议竞价）
   - 检查广告位加成是否合理
   - 参考具体操作方案...

示例2: 老手问"展示型推广怎么做"

用户: 展示型推广（SD）应该怎么搭建？

助理:
1. 搜索：
   mcp__ima-knowledge-base_ima_search_knowledge(query="展示型推广", kb_id="...")
   
2. 找到：
   - "亚马逊广告高阶'组合技'，为你揭开展示型推广的流量密码！"
   - "高出价≠高曝光！破解亚马逊新品广告三大迷思"

3. 回答策略：
   - 引用知识库内容
   - 结合您的店铺实际投放情况
   - 提供分阶段搭建建议

工具选择决策树

用户提问亚马逊广告问题
        │
        ▼
   需要理论知识/经验？
        │
   ┌────┴────┐
   │         │
  是        否
   │         │
   ▼         ▼
IMA知识库   直接回答
   │         │
   ▼         │
搜索知识库   │
   │         │
   ▼         │
获取原文   结束
   │         │
   └────┬────┘
        ▼
  需要验证现实数据？
        │
   ┌────┴────┐
   │         │
  是        否
   │         │
   ▼         ▼
领星MCP    综合回答
 查询      + IMA 引用
   │
   ▼
  最终回答

高级技巧

1. 缓存策略

# 在skill中实现知识库缓存
cache = {
    "kb_id": "Oz8mTK0...",
    "search_results": {...},  # 最近搜索的结果
    "last_updated": timestamp
}

避免重复搜索相同的知识库

2. 上下文增强

将 IMA 搜索结果作为 context 注入回答：

根据「亚马逊广告最全知识库」中的内容：
- 文章《...》提到...
- 文章《...》建议...

结合您的实际情况（领星数据）...

3. 多知识库协作

用户可能有多个知识库：

• 亚马逊广告最全知识库（理论）
• 视频号营销知识库（引流）
• 跨境电商知识库（选品）

策略: 按问题类型选择最相关的知识库

命令速查表

注意事项

1. 凭证管理: MCP 服务器已配置，无需手动传递
2. 频率限制: IMA API 有频率限制，避免频繁调用
3. 内容时效: 知识库内容可能有时间滞后，重要决策需结合现实数据
4. 版权注意: 引用内容注明来源，不要直接复制全文

总结

MCP 适合:

• 搜索和查询
• 快速获取原文链接
• 自动化工作流

Skill 适合:

• 文件上传
• 复杂写入操作
• 批量管理

最佳实践:

• MCP 查询 → 结合领星数据 → 综合回答
• 理论 + 现实数据 = 最有价值的建议