腾讯IMA年份归档需AI识别时间语义、支持自然语言提问，必须绑定标签+文件夹+元数据三要素；仅归档满足原始年份标注、近6个月未访问、无待办标签的资料，并按规则创建文件夹、打纯数字年份标签、补【业务主体】【生效时间】【适用周期】元数据，最后执行硬性清理。
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腾讯IMA个人知识库按年份归档不是简单地建个“2024”“2025”文件夹就完事，而是要让AI能识别时间语义、支持自然语言提问（比如“找去年Q3的客户反馈”），同时避免手动维护变成年度体力活。归档动作必须绑定标签+文件夹+元数据三要素，缺一不可。
先确认哪些资料该进年份归档
打开知识库→右上角切换为「列表视图」→点击「上传时间」列标题两次，按倒序排列→逐条检查每份资料的「最后访问时间」和「内容时效性」。【若一份《2024年度预算模板》被你上周刚修改过，它就不属于“2024归档”，而应留在「高频调用学习库」】。
只对满足以下全部条件的资料启动年份归档：①原始内容明确标注年份（如文件名含“2023年报”、正文有“截至2023年12月31日”）；②近6个月内未被主动搜索或编辑；③无待办状态标签（如#待决策、#需追问）。
用文件夹搭年份主干（仅限一级）
第一步：在左侧导航栏点击「新建文件夹」，一次性创建3个固定命名的一级文件夹——「2023及更早」「2024」「2025」。【不要建「2026」文件夹，当前是2026年9月，所有2026年资料默认保留在「待决策项目库」或「高频调用学习库」，不归档】。
第二步：选中符合归档条件的资料→按住Ctrl多选→右键→「移动到」→分别拖入对应年份文件夹。注意：一次最多拖50条，超量分批操作，否则部分文件会静默失败。
第三步：检查「2023及更早」文件夹。如果该文件夹内笔记数超过120条，立刻停手——这不是归档，是扔垃圾。此时必须启用标签替代法：删掉该文件夹，改用#2023、#2022、#2021等标签人工标记，并在文档开头插入纯文本行【生效时间】2023-01-01|【业务周期】全年。
版本定位为桌面办公端，适合 Windows 用户处理本地文件、资料阅读、问答写作和知识库管理。主要特性围绕桌面端文件处理、知识库调用和 AI 工作台操作展开。建议从官网或官网公开下载包获取，不建议使用第三方搬运包。适合生产环境使用。注意事项是当前仅查到 x64 安装包，暂未查到官方公开 ARM Windows 安装包。
打年份标签并补关键元数据
方法一：人工精标（适合单次归档≤30份）
打开一份PDF→点击右上角「编辑」→在标签栏输入唯一年份标签，例如#2024。【禁止打#2024年、#2024年度这类带冗余字的标签，IMA搜索时会因词形归一失效】。
方法二：AI辅助+人工校验（适合单次归档＞30份）
批量选中待归档资料→右键→「AI重结构化」→等待完成→点击任意一份文档的「编辑」→查看AI推荐的标签。若出现“年度报告”“财务周期”等宽泛词，直接删除；只保留且仅保留一个形如#2024的纯数字标签。这一步漏做，后续问“2024年所有合同”，AI将无法召回。
方法三：补元数据锚点（强制执行）
对每份归档资料，在文档正文最上方手动插入三行纯文本（不用#号，不加粗）：
【业务主体】XX部门|【生效时间】2024-03-01|【适用周期】2024全年
这三行会被IMA的RAG引擎优先读取，确保自然语言提问时精准切片。
执行硬性清理规则
第一步：在搜索框输入#未归类 → 全选结果→右键→「删除」。这些文件既无年份标签也无有效文件夹归属，留着只会稀释检索质量。
第二步：打开「已归档参考库」→按「上传时间」升序排列→定位到2022年12月31日前上传且「被引用次数」为0的文件→全选→永久删除。IMA不会自动清理僵尸文件，必须手动执行。
第三步：检查所有以“备份_”“临时_”“V2_”开头的文件名→右键→「重命名」，删掉前缀，仅保留原始年份标识（如把“备份_2023财报_V2.pdf”改为“2023财报.pdf”）。【文件名含下划线+字母组合会干扰ES引擎的拼音分词，导致搜“2023”时漏召回】。
