| name | ima-rag-workflow |
| description | 基于IMA知识库回答亚马逊广告问题的完整工作流,区分MCP和Skill的使用场景。 |
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
| 操作类型 | 工具 | 原因 |
|---|
| 搜索知识库/内容 | MCP | 快速、自动、集成到对话流 |
| 读取媒体信息 | MCP | 获取原文访问链接 |
| 上传文件/添加URL | Skill | 需要安全门控、重名检查、COS上传 |
| 批量操作 | Skill | 有专门的脚本和错误处理 |
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:
- 用户问:"我的ACoS从20%涨到40%怎么办?"
- IMA 搜索:找到"ACoS飙升原因分析"相关文章
- 领星 MCP 验证:
ad_campaign_report 查看当前广告表现
- 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
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需要理论知识/经验?
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是 否
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IMA知识库 直接回答
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搜索知识库 │
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获取原文 结束
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└────┬────┘
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需要验证现实数据?
│
┌────┴────┐
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是 否
│ │
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领星MCP 综合回答
查询 + IMA 引用
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▼
最终回答
高级技巧
1. 缓存策略
cache = {
"kb_id": "Oz8mTK0...",
"search_results": {...},
"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
| 操作 | MCP 工具 | 参数 |
|---|
| 搜索知识库 | ima_search_knowledge_base | query, limit |
| 获取知识库详情 | ima_get_knowledge_base_info | kb_ids |
| 搜索内容 | ima_search_knowledge | query, kb_id |
| 浏览内容 | ima_list_knowledge_contents | kb_id, folder_id |
| 获取原文 | ima_get_media_info | media_id |
| 添加URL | ima_add_url_to_kb | kb_id, urls |
注意事项
- 凭证管理: MCP 服务器已配置,无需手动传递
- 频率限制: IMA API 有频率限制,避免频繁调用
- 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
- 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:
Skill 适合:
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