今天小編分享的互聯網經驗：5種知識庫，解決90%的問題，歡迎閱讀。
本文來自微信公眾号：王智遠，作者：王智遠，題圖來自：視覺中國
我對知識庫的理解分為五種：
公開知識庫、個人知識庫、小組織知識庫、部門知識庫和企業知識庫 。它們類别不同，适用場景也各不相同。
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先說公開知識庫。有些人挑一個主題，整理大量内容後公開分享，這就是公開知識庫。它的用途不少，最常見的是為了獲取用戶。
比如說：
DeepSeek R1 剛火時，有人整理創始人背景、公司怎麼發展、產品怎麼用、還有本地部署的教程等，擺出來給大家看，這背後，可能想推自家產品或者服務。
怎麼推？用戶在學習 " 如何部署 DeepSeek R1" 時，知識庫裡順手推薦了相關工具或服務。用戶覺得方便，可能就成了潛在客戶。
或者，通過這些内容吸引目标用戶，最後賣出了更多產品，或者多了幾個服務訂閱。
還有一種用法是提升網站流量和 SEO。
有些公司通過發布有價值的内容，吸引搜索引擎（如百度、Google）的爬蟲，優化網站排名，鏈接多了，反而更容易被發現。
另外，有人用它收集用戶想法。用戶看知識庫裡的文章，可能會冒出新問題；這些問題，别人看到了，就能拿去改進自家產品；對他們來說，知識庫是個互動的地兒，能收到用戶反饋，推動產品更新。
不過，這類庫裡的内容質量高低不一。有時甚至會遇到數據造假，所以需要留個心眼，仔細甄别。
總之，公開免費知識庫節省傳統内容營銷的成本，既提供從無序到 " 有序 " 的服務，又順帶推廣公司產品，可謂一箭雙雕。
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個人知識庫，也可以稱為私人知識庫，是屬于你自己的 " 知識百寶箱 "，它用來存放學到的知識、看到的有用信息，以及平時積累的經驗。這個定義很重要。
目前我觀察到兩種趨勢：第一種趨勢：收集多，整理多，但輸出少。
很多人在建立個人知識庫時，熱衷于搜集各種資料，囊括在 cubox、ima、notion、飛書等軟體内，但真正把它們寫的文章，總結、總結成自己看法的少之又少。
收藏行為正在逐漸拉大人們在知識庫使用上的差距，絕大多數看起來有用的内容，實際上，幫助并不大，它們不過是在給人營造一種 " 獲得感 "（Sense of Gain）罷了。
不信的話，可以停下來翻翻你的知識庫，是不是堆滿了未消化的内容？這些内容就像腐爛的豬肉，食之無味，棄之可惜。
第二種趨勢強調 " 輕收集，重應用 "。
這類人選擇性地收集信息，快速将其拆解為原子化單元，應用到實際場景中，使知識庫成為提升效率和能力的工具，而非單純的信息倉庫。
通常今天想到一個好點子，明天又有新想法，立刻記錄起來，結合個人經驗，打造專屬知識庫。
在這個過程中，知識庫像熔爐，将碎片化的想法匯聚成塔，最終形成文章，為任務和項目提供支持，構成良性循環。我觀察到，做法暗含兩個認知：
原子化信息
抓住知識的縫隙
原子化（atom-ized）概念源自古希臘，1803 年約翰 · 道爾頓提出：世界由粒子組成，通過不同組合形成萬物。我在工作、日常習慣中常運用這種方法，它像建立正向反饋的配方，阻力小、啟動快，做事手感強。
比如寫作，有人喜歡一口氣寫完，而我則每天寫一點，記在小卡片上，累了就休息。這就是一種原子化做法。
在 Bilibili 上，我看到有人将别人的内容拆成信息卡片，再重新組合，用自己的風格表達，既吸收了知識，又創造了價值，這也是一種原子化方法。
" 抓住知識的縫隙 " 是讓信息逐漸 " 長 " 起來的過程。
想法往往零散，丢在筆記軟體中容易被遺忘。我習慣将想法分享到社群，收集不同觀點，補充到内容中，這樣碎片化的内容會逐漸拼成整體。
舉個例子：
前幾天，我看到笛卡爾的名言 " 我思故我在 "。一開始，我認為這裡的 " 我 " 是指日常語言中的 " 個人 "。
後來讀了《The Great Conversation》，才發現笛卡爾所說的 " 我 " 其實是一個純粹的、無可懷疑的意識體，一個 "thinking thing"（思考的實體）。這種深入的理解讓我重新審視了之前的筆記。
另一個例子是品牌營銷。
以前經常有人找我聊品牌營銷，聊完就散，沒有留下什麼。後來，我開始整理重點内容，少則百字，多則數百字，覺得日後或許有用。
一開始，只有零散的記錄，沒太在意。現在回頭看，這些筆記竟形成了一個體系；不過，這個體系還不太完整，有些地方還缺了點什麼，我就想辦法把問題反饋出去，以獲得靈感。
這就是 " 原子化 " 和 " 知識縫隙 " 的作用：碎片化想法逐步積累，通過分享與交流填補空白，最終拼成完整體系。知識原來可以像拼圖一樣，一塊塊拼湊而成。
3
再說說 " 小組織知識庫 "。
現在市面上有些 AI 工具，如 Perplexity、知乎直答、直達，或者 ima.copilot 等搜索產品，都有一個共同點：它們提供了一個 " 個人空間 "。這個空間不僅可以讓你收藏喜歡的知識點，還能自己建主題，甚至分享給别人。
如果将這一功能延伸一步，就能變成 3 到 5 人的小團隊一起使用的知識庫，他們可以在其中添加内容、整理資料，我稱之為 " 小組制知識庫 "。
這種形式已經挺常見了，比如：例如，有人專門整理營銷相關的知識，或者其他各種主題。它與公開的大知識庫不同，内容只在小範圍内流通。
前幾天，我加入的一個社群，他們用小程式搭建了一個知識庫，想查看内容需要輸入密碼，而密碼只對社群成員開放。我覺得這種形式未來會越來越流行，因為它既方便管理，又能與社群緊密結合，兼顧内容整理和交流。
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部門知識庫搭建，有些部分看似最容易，卻也最難。
容易的地方在于，你可以迅速召集部門成員開會，輕松收集到大量顯性知識（Explicit Knowledge），比如：文檔、PPT 等。這些内容獲取起來并不費力，但大多只能存檔，實際用處有限。
早些年，我搭建部門知識庫時就踩過這個坑。大家一股腦兒把亂七八糟的資料丢進去，結果知識庫成了無人問津的 " 倉庫 "。後來我調整思路，在建立标準時定下一個原則：堅決以問題為導向 。
這意味着，部門知識庫的内容必須來源于實際工作中遇到的問題，而不是憑空預設或為了湊數而填充内容。基于這個想法，我把部門知識庫的内容抽成兩類：
一類是标準規則文檔 ，如部門流程、規範說明等，方便新同事快速上手，或供其他部門協作參考；另一類是問題索引 ，類似于部門專屬的 " 百問百科 "。誰在工作中遇到疑惑，都能在這裡找到答案或線索。
搭建部門知識庫是第一步，管理起來同樣充滿挑戰。
多久更新一次？什麼時候更新？更新哪些内容？這些問題不僅僅是安排責任人那麼簡單，還需要明确的規則支撐。否則，知識庫很容易淪為一堆 " 死檔 "。
後來我發現，要讓部門知識庫真正發揮作用，關鍵在于大家的參與。比如：定期收集問題、鼓勵相互提問，甚至組織頭腦風暴，将工作中遇到的難題整理出來，逐步豐富内容。
這樣，知識庫才能成為一個 " 活 " 的工具，大家都願意使用。
理解部門知識庫的邏輯後，你也能明白 AI+ 知識庫的來源。實際上，AI+ 知識庫的本質，是為了替代繁瑣且重復的提問工作，通過自動化處理常見問題來提升效率。
智能客服是日常生活中常見的例子。
在淘寶、京東購物時，你問：怎麼發貨？發貨日期是什麼時候？AI 會直接從知識庫中調取答案，快速回復，既省時又省力。
部門知識庫也是如此。新人問流程、工具怎麼用，AI 能自動給出标準答案，老員工就不用反復解答。這就是為什麼我們常說，搭建部門知識庫至關重要。
現在，沉澱部門内容不像以前那麼復雜。我注意到，釘釘等各類辦公工具，都為個人和企業提供了端内搜索服務，用戶可以直接向 AI 助理提問。
這是辦公工具革命的重要一步，因為它讓信息獲取變得更高效、更智能。或許未來，會有更多產品推出類似功能——端内搜索，這将進一步改變我們的工作方式。
5
很多人認為，企業知識庫是多個部門知識庫的整合。
比如，有些公開的，像用語雀存放幫助文檔，促進交流；有些内部使用的，裝滿了業務流程、技術資料、客戶信息等。
我不這麼看。企業本質上是一個產品容器，它的核心圍繞產品運轉。
準确地說，企業知識庫應以產品為主線，将相關業務流程、技術資料、客戶反饋串聯起來。直白一點說，它更像一本 " 用戶手冊 "。
你使用了一家公司的產品，遇到售後問題時，過去可能需要打電話、轉人工，甚至找到銷售負責人；現在有了企業知識庫，你可以直接打開它，像翻閱用戶手冊一樣，輸入問題，幾秒鍾就能找到标準答案。
所以，它是一個以產品為中心、面向用戶的實用工具。
然而，我看到很多企業在走彎路，把企業知識庫做成一套對内系統，讓員工對着知識庫提問。這本身沒有問題，畢竟提升内部效率也是重要需求。
但問題是，千萬不要把對内、對外的知識庫混為一談、同時進行；否則，最終可能會導致既不方便員工使用，又無法有效服務客戶，兩邊都想抓，最後都落空。
關于未來企業知識庫的發展，我認為會走向 " 平台化 + 知識庫 +Agent" 的解決方案。目前，企業級開發平台已經不少，例如：
TARS-RPA-Agent （Automation Anywhere 的 RPA+AI 代理平台）
CubeAgent （通信技術平台，含自動化功能）
Torq （安全超自動化平台）
瀾碼科技的 AskXbot （專注知識庫管理和 AI 代理）
這些平台的特點是深度整合了平台化開發、知識庫存儲和 AI 代理技術，專為企業内部效率優化設計。
相比之下，像字節的扣子和智譜 GLMS 這樣的工具，更偏向消費者應用或通用 AI 工具，缺乏對企業知識庫管理的專注和整合能力。
不過，最近我發現，像扣子，也開始嘗試工作流相關的功能。這讓我覺得，未來一些通用工具也可能會朝着 " 平台 + 知識庫 + 工作流 + 智能體 " 的方向演化。
但目前，它們的定位和深度仍不如企業級平台清晰。
但不管怎麼說，企業知識庫是未來諸多公司不可缺失的一部分；因為 AI 化、智能體的普及，知識庫在當中的角色，越來越重要。
所以，如何構建知識庫？構建什麼樣的知識庫？知識庫到底服務誰？你想怎麼用？希望這些思考，能為你提供一些新思路。
本文來自微信公眾号：王智遠，作者：王智遠
