今天小编分享的财经经验：5种知识库，解决90%的问题，欢迎阅读。
文 | 王智远
我对知识库的理解分为五种：
公开知识库、个人知识库、小组织知识库、部门知识库和企业知识库 。它们类别不同，适用场景也各不相同。
先说公开知识库。有些人挑一个主题，整理大量内容后公开分享，这就是公开知识库。它的用途不少，最常见的是为了获取用户。
比如说：
DeepSeek R1 刚火时，有人整理创始人背景、公司怎么发展、产品怎么用、还有本地部署的教程等，摆出来给大家看，这背后，可能想推自家产品或者服务。
怎么推？用户在学习 " 如何部署 DeepSeek R1" 时，知识库里顺手推荐了相关工具或服务。用户觉得方便，可能就成了潜在客户。
或者，通过这些内容吸引目标用户，最后卖出了更多产品，或者多了几个服务订阅。
还有一种用法是提升网站流量和 SEO。
有些公司通过发布有价值的内容，吸引搜索引擎（如百度、Google）的爬虫，优化网站排名，链接多了，反而更容易被发现。
另外，有人用它收集用户想法。用户看知识库里的文章，可能会冒出新问题；这些问题，别人看到了，就能拿去改进自家产品；对他们来说，知识库是个互动的地儿，能收到用户反馈，推动产品更新。
不过，这类库里的内容质量高低不一。有时甚至会遇到数据造假，所以需要留个心眼，仔细甄别。
总之，公开免费知识库节省传统内容营销的成本，既提供从无序到 " 有序 " 的服务，又顺带推广公司产品，可谓一箭双雕。
个人知识库，也可以称为私人知识库，是属于你自己的「知识百宝箱」，它用来存放学到的知识、看到的有用信息，以及平时积累的经验。这个定义很重要。
目前我观察到两种趋势：第一种趋势：收集多，整理多，但输出少。
很多人在建立个人知识库时，热衷于搜集各种资料，囊括在 cubox、ima、notion、飞书等軟體内，但真正把它们写的文章，总结、总结成自己看法的少之又少。
收藏行为正在逐渐拉大人们在知识库使用上的差距，绝大多数看起来有用的内容，实际上，帮助并不大，它们不过是在给人营造一种 " 获得感 "（Sense of Gain）罢了。
不信的话，可以停下来翻翻你的知识库，是不是堆满了未消化的内容？这些内容就像腐烂的猪肉，食之无味，弃之可惜。
第二种趋势强调 " 轻收集，重应用 "。
这类人选择性地收集信息，快速将其拆解为原子化单元，应用到实际场景中，使知识库成为提升效率和能力的工具，而非单纯的信息仓库。
通常今天想到一个好点子，明天又有新想法，立刻记录起来，结合个人经验，打造专属知识库。
在这个过程中，知识库像熔炉，将碎片化的想法汇聚成塔，最终形成文章，为任务和项目提供支持，构成良性循环。我观察到，做法暗含两个认知：
原子化信息 抓住知识的缝隙
原子化（atom-ized）概念源自古希腊，1803 年约翰 · 道尔顿提出：世界由粒子组成，通过不同组合形成万物。我在工作、日常习惯中常运用这种方法，它像建立正向反馈的配方，阻力小、启动快，做事手感强。
比如写作，有人喜欢一口气写完，而我则每天写一点，记在小卡片上，累了就休息。这就是一种原子化做法。
在 Bilibili 上，我看到有人将别人的内容拆成信息卡片，再重新组合，用自己的风格表达，既吸收了知识，又创造了价值，这也是一种原子化方法。
" 抓住知识的缝隙 " 是让信息逐渐 " 长 " 起来的过程。
想法往往零散，丢在笔记軟體中容易被遗忘。我习惯将想法分享到社群，收集不同观点，补充到内容中，这样碎片化的内容会逐渐拼成整体。
举个例子：
前几天，我看到笛卡尔的名言 " 我思故我在 "。一开始，我认为这里的 " 我 " 是指日常语言中的 " 个人 "。
后来读了《The Great Conversation》，才发现笛卡尔所说的「我」其实是一个纯粹的、无可怀疑的意识体，一个 "thinking thing"（思考的实体）。这种深入的理解让我重新审视了之前的笔记。
另一个例子是品牌营销。
以前经常有人找我聊品牌营销，聊完就散，没有留下什么。后来，我开始整理重点内容，少则百字，多则数百字，觉得日后或许有用。
一开始，只有零散的记录，没太在意。现在回头看，这些笔记竟形成了一个体系；不过，这个体系还不太完整，有些地方还缺了点什么，我就想办法把问题反馈出去，以获得灵感。
这就是 " 原子化 " 和 " 知识缝隙 " 的作用：碎片化想法逐步积累，通过分享与交流填补空白，最终拼成完整体系。知识原来可以像拼图一样，一块块拼凑而成。
再说说 " 小组织知识库 "。
现在市面上有些 AI 工具，如 Perplexity、知乎直答、直达，或者 ima.copilot 等搜索产品，都有一个共同点：它们提供了一个 " 个人空间 "。这个空间不仅可以让你收藏喜欢的知识点，还能自己建主题，甚至分享给别人。
如果将这一功能延伸一步，就能变成 3 到 5 人的小团队一起使用的知识库，他们可以在其中添加内容、整理资料，我称之为 " 小组制知识库 "。
这种形式已经挺常见了，比如：例如，有人专门整理营销相关的知识，或者其他各种主题。它与公开的大知识库不同，内容只在小范围内流通。
前几天，我加入的一个社群，他们用小程式搭建了一个知识库，想查看内容需要输入密码，而密码只对社群成员开放。我觉得这种形式未来会越来越流行，因为它既方便管理，又能与社群紧密结合，兼顾内容整理和交流。
部门知识库搭建，有些部分看似最容易，却也最难。
容易的地方在于，你可以迅速召集部门成员开会，轻松收集到大量显性知识（Explicit Knowledge），比如：文档、PPT 等。这些内容获取起来并不费力，但大多只能存档，实际用处有限。
早些年，我搭建部门知识库时就踩过这个坑。大家一股腦儿把乱七八糟的资料丢进去，结果知识库成了无人问津的 " 仓库 "。后来我调整思路，在建立标准时定下一个原则：坚决以问题为导向 。
这意味着，部门知识库的内容必须来源于实际工作中遇到的问题，而不是凭空预设或为了凑数而填充内容。基于这个想法，我把部门知识库的内容抽成两类：
一类是标准规则文档 ，如部门流程、规范说明等，方便新同事快速上手，或供其他部门协作参考；另一类是问题索引 ，类似于部门专属的 " 百问百科 "。谁在工作中遇到疑惑，都能在这里找到答案或线索。
搭建部门知识库是第一步，管理起来同样充满挑战。
多久更新一次？什么时候更新？更新哪些内容？这些问题不仅仅是安排责任人那么简单，还需要明确的规则支撑。否则，知识库很容易沦为一堆 " 死档 "。
后来我发现，要让部门知识库真正发挥作用，关键在于大家的参与。比如：定期收集问题、鼓励相互提问，甚至组织头腦风暴，将工作中遇到的难题整理出来，逐步丰富内容。
这样，知识库才能成为一个 " 活 " 的工具，大家都愿意使用。
理解部门知识库的逻辑后，你也能明白 AI+ 知识库的来源。实际上，AI+ 知识库的本质，是为了替代繁琐且重复的提问工作，通过自动化处理常见问题来提升效率。
智能客服是日常生活中常见的例子。
在淘宝、京东购物时，你问：怎么发货？发货日期是什么时候？AI 会直接从知识库中调取答案，快速回复，既省时又省力。
部门知识库也是如此。新人问流程、工具怎么用，AI 能自动给出标准答案，老员工就不用反复解答。这就是为什么我们常说，搭建部门知识库至关重要。
现在，沉淀部门内容不像以前那么复杂。我注意到，钉钉等各类办公工具，都为个人和企业提供了端内搜索服务，用户可以直接向 AI 助理提问。
这是办公工具革命的重要一步，因为它让信息获取变得更高效、更智能。或许未来，会有更多产品推出类似功能——端内搜索，这将进一步改变我们的工作方式。
很多人认为，企业知识库是多个部门知识库的整合。
比如，有些公开的，像用语雀存放帮助文档，促进交流；有些内部使用的，装满了业务流程、技术资料、客户信息等。
我不这么看。企业本质上是一个产品容器，它的核心围绕产品运转。
准确地说，企业知识库应以产品为主线，将相关业务流程、技术资料、客户反馈串联起来。直白一点说，它更像一本 " 用户手册 "。
你使用了一家公司的产品，遇到售后问题时，过去可能需要打电话、转人工，甚至找到销售负责人；现在有了企业知识库，你可以直接打开它，像翻阅用户手册一样，输入问题，几秒钟就能找到标准答案。
所以，它是一个以产品为中心、面向用户的实用工具。
然而，我看到很多企业在走弯路，把企业知识库做成一套对内系统，让员工对着知识库提问。这本身没有问题，毕竟提升内部效率也是重要需求。
但问题是，千万不要把对内、对外的知识库混为一谈、同时进行；否则，最终可能会导致既不方便员工使用，又无法有效服务客户，两边都想抓，最后都落空。
关于未来企业知识库的发展，我认为会走向 " 平台化 + 知识库 +Agent" 的解决方案。目前，企业级开发平台已经不少，例如：
TARS-RPA-Agent （Automation Anywhere 的 RPA+AI 代理平台） CubeAgent （通信技术平台，含自动化功能） Torq （安全超自动化平台） 澜码科技的 AskXbot （专注知识库管理和 AI 代理）
这些平台的特点是深度整合了平台化开发、知识库存储和 AI 代理技术，专为企业内部效率优化设计。
相比之下，像字节的扣子和智谱 GLMS 这样的工具，更偏向消费者应用或通用 AI 工具，缺乏对企业知识库管理的专注和整合能力。
不过，最近我发现，像扣子，也开始尝试工作流相关的功能。这让我觉得，未来一些通用工具也可能会朝着 " 平台 + 知识库 + 工作流 + 智能体 " 的方向演化。
但目前，它们的定位和深度仍不如企业级平台清晰。
但不管怎么说，企业知识库是未来诸多公司不可缺失的一部分；因为 AI 化、智能体的普及，知识库在当中的角色，越来越重要。
所以，如何构建知识库？构建什么样的知识库？知识库到底服务谁？你想怎么用？希望这些思考，能为你提供一些新思路。
