AI知识库项目搭建的深层盲区:只有库,没有知识

文/田志刚  ·上传文档不是知识库,搭建有价值AI知识库的方法论·

在企业AI应用中，高质量的知识库支撑至关重要。如果缺乏系统化的知识管理，企业人工智能应用难以成功。

尽管这一共识已基本达成，但大多数企业AI应用的实际效果并不理想，他们构建的知识库真正用起来的也并不多，真正的成功案例远少于媒体报道。

近期，许多已完成知识库搭建的企业向我们反馈：虽然他们采购了最先进、最知名的AI知识库系统，部署了最火的大模型，知识库仍无法真正用起来，AI应用很难落地，数字化部门甚至不敢推广。

出现这种状况的核心问题在于这些项目过于关注“库”而忽视了“知识”。

大量时间、精力和预算花费在系统选购上，盲目相信软件供应商的承诺，简单地将各类文档（如Word、PDF、网页等）导入系统，进行解析、向量化和分块处理后便认为大功告成。

然而在实际应用中，无论是通过AI Agenet还是其他方式，效果都很差，甚至很多仅停留在概念验证阶段，不足以推广。

这样的问题，其实与传统知识管理建设知识库搭建的问题是一脉相承的：，之前许多公司都出现过类似的问题：

误以为仅靠软件就能解决问题。实际上，软件只是工具。知识库搭建和运营的本质是管理问题，是知识管理。知识库作为知识管理的三大支撑工具之一（另两个是知识地图和知识社区），其成功关键在于管理实践。

真正要建设出高质量的AI知识库，重点不应放在软件采购上，而应着重解决以下问题：

明确建设目标：界定存储范围，并非内容越多越好（如某案例存储上亿文档并非值得夸耀），需区分知识与非知识内容；

规范处理流程：制定元数据标准、建立专业词表等管理规范。真正的知识库建设需要系统性的知识治理，而非简单的技术堆砌。

相关的方法论和技巧：是否能够为AI提供上下文，需要考虑AI能理解哪些内容。对于非结构化内容，需明确其可理解性。

我们设计了适应于AI理解的文档模板，在“AI知识库搭建与运营培训在线课程”中提供十余种模板供参考。这些模板支持知识库文档的结构化和客户化处理，且不同文档类型需采用不同结构以适应AI的阅读与理解。处理现有文档的工作量较大。

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其次，若要将企业内部原有业务AI化，面临另一挑战：

业务专家虽能执行任务，但未梳理清楚所需数据、信息及知识。个人可完成工作，但AI化需将隐性知识显性化。例如，专家能一眼识别设备问题，需明确其观察点、信息、数据及判断模型。缺乏这些，专家能力无法迁移至AI。

更进一步，做好AI知识库的工作，涉及知识管理更广泛的层面，需组建团队，包括业务专家和AI与知识管理推动者。需考虑团队能力、组织结构和考核机制，建立知识从产生到归档再到淘汰的全流程规范。缺乏这些机制，企业知识库难以有效运作，AI应用亦无法成功。

从技术层面看，直接导入大量数据虽可实现搜索功能，但结果可能不可用、不准确或不确定，导致用户不敢使用。因此，构建优质知识库需系统考量战略、标准、人员能力、文档上下文与语境，并建立相关制度和推广机制。忽视这些因素将导致项目失败，正如Gartner预测，到2026年约60%-70%的项目将无法持续。

由于缺乏内容处理和质量管理的机制、流程及专业人员，最终难以取得成功。因此，要真正实现这一目标，必须系统地考虑问题。

我们拥有相关的方法论，并开设了专门课程（AI知识库搭建与运营知识库培训在线课程）进行讲解，欢迎有兴趣的朋友共同交流探讨。（本文和视频作者是知名知识管理专家田志刚，感兴趣可以通过微信号：511956894 与他交流，他也是《卓越密码如何成为专家》与《你的知识需要管理》作者）