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5種知識庫,解決90%的問題

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文:王智遠(yuǎn) | ID:Z201440?

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(yè)知識庫 。它們類別不同,適用場景也各不相同。

01

先說公開知識庫。有些人挑一個主題,整理大量內(nèi)容后公開分享,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(chuàng)始人背景、公司怎么發(fā)展、產(chǎn)品怎么用、還有本地部署的教程等,擺出來給大家看,這背后,可能想推自家產(chǎn)品或者服務(wù)。

怎么推?用戶在學(xué)習(xí)“如何部署DeepSeek R1”時,知識庫里順手推薦了相關(guān)工具或服務(wù)。用戶覺得方便,可能就成了潛在客戶。

或者,通過這些內(nèi)容吸引目標(biāo)用戶,最后賣出了更多產(chǎn)品,或者多了幾個服務(wù)訂閱。

還有一種用法是提升網(wǎng)站流量和SEO。

有些公司通過發(fā)布有價值的內(nèi)容,吸引搜索引擎(如百度、Google)的爬蟲,優(yōu)化網(wǎng)站排名,鏈接多了,反而更容易被發(fā)現(xiàn)。

另外,有人用它收集用戶想法。用戶看知識庫里的文章,可能會冒出新問題;這些問題,別人看到了,就能拿去改進(jìn)自家產(chǎn)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(chǎn)品升級。

不過,這類庫里的內(nèi)容質(zhì)量高低不一。有時甚至?xí)龅綌?shù)據(jù)造假,所以需要留個心眼,仔細(xì)甄別。

總之,公開免費(fèi)知識庫節(jié)省傳統(tǒng)內(nèi)容營銷的成本,既提供從無序到“有序”的服務(wù),又順帶推廣公司產(chǎn)品,可謂一箭雙雕。

02

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(xué)到的知識、看到的有用信息,以及平時積累的經(jīng)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、飛書等軟件內(nèi),但真正把它們寫的文章,總結(jié)、總結(jié)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(shù)看起來有用的內(nèi)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內(nèi)容?這些內(nèi)容就像腐爛的豬肉,食之無味,棄之可惜。

第二種趨勢強(qiáng)調(diào)“輕收集,重應(yīng)用”。

這類人選擇性地收集信息,快速將其拆解為原子化單元,應(yīng)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(jié)合個人經(jīng)驗,打造專屬知識庫。

在這個過程中,知識庫像熔爐,將碎片化的想法匯聚成塔,最終形成文章,為任務(wù)和項目提供支持,構(gòu)成良性循環(huán)。我觀察到,做法暗含兩個認(rèn)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(xí)慣中常運(yùn)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(qiáng)。

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,我看到有人將別人的內(nèi)容拆成信息卡片,再重新組合,用自己的風(fēng)格表達(dá),既吸收了知識,又創(chuàng)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,丟在筆記軟件中容易被遺忘。我習(xí)慣將想法分享到社群,收集不同觀點,補(bǔ)充到內(nèi)容中,這樣碎片化的內(nèi)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(rèn)為這里的“我”是指日常語言中的“個人”。

后來讀了《The Great Conversation》,才發(fā)現(xiàn)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(jīng)常有人找我聊品牌營銷,聊完就散,沒有留下什么。后來,我開始整理重點內(nèi)容,少則百字,多則數(shù)百字,覺得日后或許有用。

一開始,只有零散的記錄,沒太在意。現(xiàn)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么,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(bǔ)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。

再說說“小組織知識庫”。

現(xiàn)在市面上有些AI工具,如Perplexity、知乎直答、直達(dá),或者ima.copilot等搜索產(chǎn)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,甚至分享給別人。

如果將這一功能延伸一步,就能變成3到5人的小團(tuán)隊一起使用的知識庫,他們可以在其中添加內(nèi)容、整理資料,我稱之為“小組制知識庫”。

這種形式已經(jīng)挺常見了,比如:例如,有人專門整理營銷相關(guān)的知識,或者其他各種主題。它與公開的大知識庫不同,內(nèi)容只在小范圍內(nèi)流通。

前幾天,我加入的一個社群,他們用小程序搭建了一個知識庫,想查看內(nèi)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(jié)合,兼顧內(nèi)容整理和交流。

03

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。這些內(nèi)容獲取起來并不費(fèi)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丟進(jìn)去,結(jié)果知識庫成了無人問津的“倉庫”。后來我調(diào)整思路,在建立標(biāo)準(zhǔn)時定下一個原則:堅決以問題為導(dǎo)向

這意味著,部門知識庫的內(nèi)容必須來源于實際工作中遇到的問題,而不是憑空預(yù)設(shè)或為了湊數(shù)而填充內(nèi)容。基于這個想法,我把部門知識庫的內(nèi)容分成兩類:

一類是標(biāo)準(zhǔn)規(guī)則文檔 ,如部門流程、規(guī)范說明等,方便新同事快速上手,或供其他部門協(xié)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,都能在這里找到答案或線索。

搭建部門知識庫是第一步,管理起來同樣充滿挑戰(zhàn)。

多久更新一次?什么時候更新?更新哪些內(nèi)容?這些問題不僅僅是安排責(zé)任人那么簡單,還需要明確的規(guī)則支撐。否則,知識庫很容易淪為一堆“死檔”。

后來我發(fā)現(xiàn),要讓部門知識庫真正發(fā)揮作用,關(guān)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(fēng)暴,將工作中遇到的難題整理出來,逐步豐富內(nèi)容。

這樣,知識庫才能成為一個“活”的工具,大家都愿意使用。

理解部門知識庫的邏輯后,你也能明白AI+知識庫的來源。實際上,AI+知識庫的本質(zhì),是為了替代繁瑣且重復(fù)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:怎么發(fā)貨?發(fā)貨日期是什么時候?AI會直接從知識庫中調(diào)取答案,快速回復(fù),既省時又省力。

部門知識庫也是如此。新人問流程、工具怎么用,AI能自動給出標(biāo)準(zhǔn)答案,老員工就不用反復(fù)解答。這就是為什么我們常說,搭建部門知識庫至關(guān)重要。

現(xiàn)在,沉淀部門內(nèi)容不像以前那么復(fù)雜。我注意到,釘釘?shù)雀黝愞k公工具,都為個人和企業(yè)提供了端內(nèi)搜索服務(wù),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(chǎn)品推出類似功能——端內(nèi)搜索,這將進(jìn)一步改變我們的工作方式。

04

很多人認(rèn)為,企業(yè)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(jìn)交流;有些內(nèi)部使用的,裝滿了業(yè)務(wù)流程、技術(shù)資料、客戶信息等。

我不這么看。企業(yè)本質(zhì)上是一個產(chǎn)品容器,它的核心圍繞產(chǎn)品運(yùn)轉(zhuǎn)。

準(zhǔn)確地說,企業(yè)知識庫應(yīng)以產(chǎn)品為主線,將相關(guān)業(yè)務(wù)流程、技術(shù)資料、客戶反饋串聯(lián)起來。直白一點說,它更像一本“用戶手冊”。

舉個例子:

你使用了一家公司的產(chǎn)品,遇到售后問題時,過去可能需要打電話、轉(zhuǎn)人工,甚至找到銷售負(fù)責(zé)人;現(xiàn)在有了企業(yè)知識庫,你可以直接打開它,像翻閱用戶手冊一樣,輸入問題,幾秒鐘就能找到標(biāo)準(zhǔn)答案。

所以,它是一個以產(chǎn)品為中心、面向用戶的實用工具。

然而,我看到很多企業(yè)在走彎路,把企業(yè)知識庫做成一套對內(nèi)系統(tǒng),讓員工對著知識庫提問。這本身沒有問題,畢竟提升內(nèi)部效率也是重要需求。

但問題是,千萬不要把對內(nèi)、對外的知識庫混為一談、同時進(jìn)行;否則,最終可能會導(dǎo)致既不方便員工使用,又無法有效服務(wù)客戶,兩邊都想抓,最后都落空。

關(guān)于未來企業(yè)知識庫的發(fā)展,我認(rèn)為會走向“平臺化+知識庫+Agent”的解決方案。目前,企業(yè)級開發(fā)平臺已經(jīng)不少,例如:

  • TARS-RPA-Agent (Automation Anywhere的RPA+AI代理平臺)
  • CubeAgent (通信技術(shù)平臺,含自動化功能)
  • Torq (安全超自動化平臺)
  • 瀾碼科技的AskXbot (專注知識庫管理和AI代理)

這些平臺的特點是深度整合了平臺化開發(fā)、知識庫存儲和AI代理技術(shù),專為企業(yè)內(nèi)部效率優(yōu)化設(shè)計。

相比之下,像字節(jié)的扣子和智譜GLMS這樣的工具,更偏向消費(fèi)者應(yīng)用或通用AI工具,缺乏對企業(yè)知識庫管理的專注和整合能力。

不過,最近我發(fā)現(xiàn),像扣子,也開始嘗試工作流相關(guān)的功能。這讓我覺得,未來一些通用工具也可能會朝著“平臺+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(yè)級平臺清晰。

但不管怎么說,企業(yè)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(dāng)中的角色,越來越重要。

所以,如何構(gòu)建知識庫?構(gòu)建什么樣的知識庫?知識庫到底服務(wù)誰?你想怎么用?希望這些思考,能為你提供一些新思路。



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