别再瞎搞了！知识库不是文档的搬运工
作者：田志刚（可通过微信号：511956894联系） 来自：AI知识库搭建与运营在线课程
大模型能力的提升和开源，让每个机构都跃跃欲试，期望利用AI来降本增效。但只有外部公共知识的大模型不了解行业、企业的私有内容，知识库就成了企业和个人管理知识、提升效率的热门工具。
据不完全统计，截至2025年7月底，有400多家企业号称发布了自己的AI知识库产品。
但在这股浪潮中，很多人对知识库的理解存在着严重的误区：认为只要把一些 PDF、Doc 文件，或者图片、音视频一股脑地拉进去，就大功告成，就建好了知识库。这个误解不仅仅是需求方，很多知识库的厂商也把知识库想得太简单，不少人幻想着文档一上传，然后接上开源的大模型，马上就能实现企业的 AI 应用。
可现实却总是很残酷，这种简单粗暴的做法往往换来的是不断被打脸的结果。
正本清源：什么是真正的知识库
那么，究竟什么才是真正的知识库呢？我们需要正本清源，重新认识它。
知识库绝非简单的文档存储仓库（它不是文档库也不是CMS），它是企业知识管理落地的关键 IT 支撑，是一个复杂而有序的系统 。它通过系统地收集、整理、存储和分享知识，旨在实现知识的高效利用和创新应用，与普通的文档存储有着本质区别。
从企业角度来看，知识库就像是企业的智慧大脑，它不仅仅是存储了企业的各类知识，如技术文档、业务流程、市场分析、客户信息等，更重要的是能够对这些知识进行深度的加工和处理，将知识与企业的核心场景、关键问题建立关联，使传承的知识在新工作和业务中重用复用，从而降本增效、提升组织的能力。
在传统时代，知识库主要服务于知识型员工，支撑员工的问题解决、能力提升、学习发展。当员工需要解决某个业务问题时，能够通过精准的检索和智能推荐，提供全面且相关的知识内容，帮助员工快速找到解决方案。例如，在一家软件研发企业中，知识库不仅存储了代码库、技术文档，还记录了各个项目的开发经验、遇到的问题及解决方案。当新员工参与项目开发时，通过知识库可以快速了解项目背景、技术要点，避免重复犯错，提高开发效率。
在AI应用中，知识库不仅要考虑为知识型员工使用做好准备，还要考虑为大语言模型（LLM）应用提供高质量的内容。这其实对知识库的搭建和运营提出了更多的要求：既要满足于“人”的需求，又要满足于“AI”的需求。
搭建有价值知识库的系统方法论
知识库不是文档库，也不是内容管理系统。过往的经验教训也说明，很多机构所谓的知识库也许能存不少东西，但真正用起来的却很少，业务和职能部门不愿意用、想用的时候发现不好用的问题比比皆是，让知识库成为摆设。
那么如何才能搭建一个真正有价值的知识库呢？更进一步说，如何让知识库能够持续运营产生价值？
这都需要一套系统的方法论，从多个关键维度来考虑。从构建角度看，主要分三个步骤：
（一）核心知识界定
并不是企业所有的文档和记录都是知识，都需要放到知识库中。垃圾进，垃圾出（Garbage in，Garbage out），明确核心知识是搭建知识库的基石，其重要性不言而喻。对于企业而言，核心知识是那些能够直接推动企业发展、形成竞争优势的关键内容。例如，一家制药企业，其药品研发的技术资料、临床试验数据、专利信息等就是核心知识。这些知识直接关系到企业的产品创新和市场竞争力 。
那么如何界定核心知识呢？企业需要从多个维度涵盖业务、战略、问题、场景去分析，找到最核心的知识需求，从而确定与之相关的知识内容。比如一家互联网电商企业，通过对自身战略的剖析，发现精准的用户画像分析和高效的供应链管理是其核心竞争力所在，那么用户行为数据、市场调研分析报告、供应链上下游企业信息等就成为了核心知识的范畴。
根据相关数据，72%以上的企业，知识库中存储的知识，存在核心知识的遗漏和缺失，同时存储了很多低价值知识。这种源头上的知识缺失和知识污染，为知识库后续埋下隐患。
对于AI应用需要的知识，跟知识型员工的需求又有较大的差别：员工具备大量的背景信息和知识，而AI却没有相关内容。所以从For AI应用角度考虑的知识界定，则更加复杂，KMCenter有AI应用知识库的五个步骤里面详细的讲述相关方法论。
这一步是许多企业做知识库最容易忽略的地方，也是造成后续所谓的知识库不好用的罪魁祸首。
（二）内容处理和存储
当我们界定了核心知识后，需要考虑知识内容的质量和表现形式及存储的分类体系，考虑后续的利用场景。
从知识内容质量角度考虑，需要建立知识库内容的审核机制和流程，产出的知识需不需要审核，审核的标准是什么，如何保证知识的正确性和完备性等。
在AI环境下，除了保证知识可以适合于人的应用，还要确定适合LLM的高质量内容标准，大致可以分以下的层次：
- 确定内容范围：每篇文章关注一个主题，以改进导航和可发现性。
- 组织内容：使用标题和逻辑组织使内容清晰。 标题要能够概括全文，逻辑主要通过H1-H6的结构实现。
- 平衡人类和人工智能需求：人工智能需要详细的内容，它不怕文档很长，对于其不理解的部分需要要进行及时解释、示例来说明；但对人类员工而言，他们都有或多或少的背景信息和知识，追求简单明确。
- 使用示例：这个对于AI及其必要，对于抽象、复杂的内容，尽量进行介绍、示例，还可以包括用于澄清内容的场景。
- 使用媒体批注：大语言模型擅长的是处理文本内容，对于多模态的图片、语音、视频需要将文本描述添加到多媒体中，以便AI理解。
- 解决常见问题：编写常见问题解答以解决常见问题，最好在每篇文档末尾加入人们在阅读本文档经常会提问的问题。
- 执行定期审计：定期审查和更新内容。需要在内容产出时即定义审计的周期和频率。
- 相关内容和自然语言：镜像客户查询并提供上下文。 AI利用的效果依赖于上下文工程。
- 了解AI限制：澄清术语和首字母缩写词，如有可能可以撰写内部的术语表。
对于批量内容，为了提高可用性，首先要去错误内容、去重复内容、处理冲突的内容等工作。
另一个层次是丰富内容的上下文，是要建立知识库的多维分类、标签体系、梳理不同类型文档的元数据规范，考虑对专业性内容为便于大语言模型的理解编撰术语表（Glossary）、明确不同内容之间的关联规则、基于具体场景构建知识图谱等。
这一部分内容其实是许多知识库无法真正发挥作用的关键因素，这里面涉及到传统知识库考虑较少的内容，很多AI知识库的建设人员需要系统的学习和训练相应能力，我们AI知识库搭建与运营在线课程中有详细的讲述。
（三）知识库的应用
在搭建知识库时，必须充分考虑其应用主体，即不同职能和业务的员工和不同目的人工智能需求。
从员工的角度出发，知识库的界面设计要简洁易用，操作流程要简单明了。例如，员工在发现知识时既可以通过关键词，也可以通过自然语言，既有关键词搜索也有AI搜索，通过简单的输入就能快速得到相关的知识结果，并且能够方便地对知识进行收藏、分享和评论。同时，知识库要提供个性化的服务，基于员工的工作岗位、职级、业务需求和使用习惯，结合他们工作的常见场景，为其推荐相关的知识内容（单独的知识条目或场景化的知识呈现）。
对于 AI 应用来说，知识库要为其提供高质量的数据支持。对于企业应用而言，准确性是核心，对幻觉的容忍度低，这就是在第二步中为什么要花大量时间做知识AI化的原因。这也是为什么知识库中的知识要经过精心整理和标注，便于 AI 理解和处理。
之前的知识库案例表明，这一步是最需要相关人员去设计的。并不是存上内容就有人使用，从For人的角度需要知识管理相关人员去设计应用场景与知识的关联，从AI应用角度，需要首先厘清出应用背后的数据、信息和知识需求。
如果缺乏设计，知识库大概率很难用起来。这也是大部分知识库、AI应用无法真正落地的原因，这一部分对人的要求较高，需要系统学习和训练。
从知识库到知识管理的多维考量
搭建一个真正有价值的知识库，绝不是一蹴而就的简单任务，它需要从战略、流程、方法、制度、人员等多个维度进行全面而深入的考量与规划。
严格的分析，知识库是IT支撑，真正让知识库能够运转起来，能够持续的应用、输入新知识解决复杂困难问题，是知识管理的范畴。
类似于一个厨房，即便买了各种最好的锅碗瓢盆，没有NB的厨师，也做不出一桌子大餐。
关于如何做好企业的知识管理工作，让知识库真正发挥出价值，我们有成熟的方法论如以下的框架：
- 战略维度来看，知识库的建设必须紧密契合企业的整体战略目标。它不仅仅是一个存储知识的地方，更是推动企业战略落地的重要工具。
- 流程维度上，需要构建一套科学合理的知识管理流程。从知识的产生、收集，到整理、存储，再到应用和更新，每一个环节都要有明确的规范和操作指南。里面还涉及到相应的方法、技巧，并能真正规避知识管理适合和知识库搭建运营中的坑，都需要从认知和方法论上的提升。
- 制度维度上，企业需要建立完善的知识管理制度。包括知识的生产保护制度，明确知识的归属和使用权限，避免知识泄露问题的发生；知识安全管理制度，采取数据加密、访问控制等措施，保障知识库中知识的安全性；知识质量管理制度，对知识的录入、审核、发布等环节进行严格的质量把控，确保知识库中的知识准确可靠。和相应的考核激励制度。
- 人员维度是最为关键的，因为人是知识的创造者、使用者和管理者。企业要培养员工的知识管理意识，让员工认识到知识库的重要性，积极参与到知识库的建设和使用中来。可以通过开展知识管理培训，向员工传授知识管理的理念、方法和技巧，提高员工的知识管理能力。同时，要明确各个岗位在知识管理中的职责，例如设立知识管理员岗位，负责知识库的日常管理和维护；鼓励业务专家成为知识贡献者，分享自己的专业知识和经验。
我做了20多年的知识管理和知识库相关工作，深刻理解知识管理和知识库的价值和作用，但我更深知真正做好这项工作的困难和艰辛。真正做好知识库和知识管理，需要掌握相关方法论，更需要结合所在机构的需求进行深度分析，采取合适的策略，从点入手快速迭代，才能成功。
行动起来，开启知识库搭建新征程
搭建知识库是一项充满挑战但又极具价值的工作。它要求我们摒弃简单的文档拖拉上传的错误做法，深入理解知识库的本质，运用科学的方法论全面规划和实施。同时，要将知识库的建设与知识管理的战略、流程、方法、制度和人员等维度紧密结合，形成一个有机的整体。
希望大家能够从本文中获得启发，行动起来，以正确的方式开启知识库搭建之旅，让知识库真正成为推动个人成长和企业发展的强大动力。如果你在知识库搭建过程中有任何经验、问题或想法，欢迎在评论区留言分享，让我们一起交流探讨，共同进步。(本文作者为知名知识管理专家、KMCenter主任，《卓越密码如何成为专家》与《你的知识需要管理》作者田志刚，您可以通过微信号：511956895 与他交流)
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