今天小編分享的互聯網經驗:5種知識庫,解決90%的問題,歡迎閲讀。
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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先説公開知識庫。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户。
比如説:
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?用户在學習 " 如何部署 DeepSeek R1" 時,知識庫裏順手推薦了相關工具或服務。用户覺得方便,可能就成了潛在客户。
或者,通過這些内容吸引目标用户,最後賣出了更多產品,或者多了幾個服務訂閲。
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,有人用它收集用户想法。用户看知識庫裏的文章,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;對他們來説,知識庫是個互動的地兒,能收到用户反饋,推動產品更新。
不過,這類庫裏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、啓動快,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,我認為這裏的 " 我 " 是指日常語言中的 " 個人 "。
後來讀了《The Great Conversation》,才發現笛卡爾所説的 " 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。
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再説説 " 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、規範説明等,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,都能在這裏找到答案或線索。
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説,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,用户可以直接向 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。
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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、客户信息等。
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。
準确地説,企業知識庫應以產品為主線,将相關業務流程、技術資料、客户反饋串聯起來。直白一點説,它更像一本 " 用户手冊 "。
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,像翻閲用户手冊一樣,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、面向用户的實用工具。
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,又無法有效服務客户,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。
但不管怎麼説,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