聊聊智商税：AI知识库

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DeepSeek一体机是一种神奇的存在，很多公司跟风购买后发现一个尴尬的事情：用不起来，于是一体机厂家或者中间商便需要在其中叠加AI场景，这里最常见的场景是：AI知识库。
但紧接着问题就来了：什么是AI知识库？一般人以为的知识库是什么呢？

• 对于公司法务来说，将会计、审计、政策法规等丢知识库，AI就可以很方便被员工调用了；
  
• 对于公司产研来说，将产品文档、技术文档丢知识库，员工就能自动学到产品、技术知识了；
  
• 对于公司客服来说，将公司产品相关话术、产品知识给到知识库，AI就能自己玩了，客服再也不用重复回答问题了；
  
• ......
  

所以，貌似AI知识库的几大核心价值是：信息沉淀、快速查找、减少重复劳动...
说起来头头是道，但跟我实际看到的根本不是一回事呢？
所谓知识库

如果一个公司要搭建知识库，需要回答两个问题：

• 第一，知识库的目标是什么；
  
• 第二，知识库所依赖的数据是什么；
  

因为，所谓知识库本质上是对公司所产生数据的AI化应用，换个说法：知识库的难点在于信息的收集、整理、应用，AI是每个环节的重要工具，这里的意思是难的是知识库而不是AI！

很多公司真实的情况是根本说不清楚知识库是什么，公司也重来不重视数据的沉淀，这样贸然提出构建知识库基本就是缘木求鱼了...
其实知识库在技术层面并不难，甚至因为大模型发展迅速，根本不需要什么框架，以最近的LLama4为例：
LLama 4 Scout版本支持惊人的1000万token上下文窗口，相当于可以处理20+小时的视频内容或15000页的文本。
相比之下，Llama 4 Maverick的上下文窗口为100万个token，也相当于约1500页的文本：

这是一个重要信号：很可能后续模型根本不需要向量库了，直接上提示词文本就行，其底层依赖的就是结构化的知识库或者说知识图谱。
以之前的KAG框架为例，也可以认为他是一套知识库框架：
KAG知识库框架

10月24日，OpenSPG 发布 v0.5 版本，正式发布了知识增强生成（KAG）的专业领域知识服务框架。
KAG 旨在充分利用知识图谱和向量检索的优势，并通过四个方面双向增强大型语言模型和知识图谱，以解决 RAG 挑战：

• 对LLM友好的知识表示
  
• 知识图谱与原文片段之间的互索引
  
• 逻辑形式引导的混合推理引擎
  
• 与语义推理的知识对齐。
  

一些复杂的概念大家可以不予理睬，按照官方引导，安装好程序：

开始尝试将我的一篇文章结构化：
第一节：经理的能力模型


解析过程的日志：

图谱生成：

答案生成：

从结果来看，暂时还不太准，还需要努力......
这里大家不用去苛求他的效果，因为他体现出来的是现在多数知识库框架类似的问题，只不过他这套策略是真的切实可行的：

• 先通过文章形成知识图谱；
  
• 后续在问答的时候将知识图谱调用出来增强回答；
  

其实公众号也有类似框架：
腾讯元器

腾讯元器是腾讯旗下的一个Agent平台：

其实他也没那么神秘，大家把他理解为知识库就好，比如我们最常用的公众号问答：


在几个月前元器的表现是很差的，经过这几个月的发展，我能明显感受他确实在调用我文章的内容作答，只不过暂时效果还比较一般，不能活学活用：

知识库还是AI？

综上，大家我希望可以与各位初步达成一个共识：AI知识库的难点不在AI而在知识库。
无论是KAG框架还是腾讯元器，他能正常使用的核心逻辑是：我有自己的知识，我这里的知识就是几百篇文章，而文章是最容易组织的知识，真实场景下的知识是很难组织的。
所以，AI知识库的难点在于如何组织公司内部数据。
而且这里需要思考另一个问题：

谁为公司AI知识库买单？
他买单的原因绝不可能是因为方便员工查阅信息，因为员工主动学习公司知识是个重大的伪命题！

下面就我实际了解的三类知识库需求给大家做做分享吧...
1、一人公司的知识库

一人公司多半是只自媒体（或者小团队咨询业务），他们的知识库包括文章、书籍、以及知识具象化的一些服务。
在这个场景下，真实使用该知识库的人绝不可能是老板自己，他是疯了才去自己看自己文章、自己问自己问题。所以真实使用的是其粉丝或者客户。
而粉丝或者客户，想要从这个知识库获得的信息自然是真人般的交流体验咯，而站在自媒体角度而言，他们也会苦恼粉丝分散到10多个微信群，难以维护，于是就形成了自媒体不可能三角：

• 优质内容输出；
  
• 社群活跃；
  
• 更大的经历投入；
  

为了解决这个问题，便会有社群运营或者一人公司的AI知识库产生，显然这个知识库是要用于用户问答以及促活的！
解决我的精力问题，这才是真正的知识库！
2、销售的知识库

销售作为公司“游手好闲”的存在，他们的兴趣与天赋点绝不可能在研究产品上，换句话说：了解公司产品的销售绝对是公司高管，这也变相说明多数销售是说不清楚公司产品的。
在这个场景下，就一定会有公司级产品知识库产生的必要，但他的作用或者目的当然不可能是针对与产研销售去查询信息了，其真实的目的是：

在销售与客户交流过程中，能够实时的调用知识库的信息，以便销售能精准的回答问题，体现专业师！

所以，销售体系的知识库是需要让一个一般销售变成高级销售的存在，从技术实现上，其核心是：

• 语音输入模块；
  
• 产品知识库；
  
• 销售话术；
  
• ...
  

实时使用，这才是真正的知识库！没有销售会自己学习产品知识，很难！
3、CEO的知识库

CEO的知识库会更加复杂，因为他面临的是整个公司的人事物，他会因为精力问题忽略很多，而每一次忽略可能都是巨大浪费。
所以，CEO的诉求是有一套人事物的监控工具，一旦什么地方出问题，他能很快切入解决：

所以，能够，客观展示公司情况，并且能够打破专业壁垒的中肯建议，才是真正的知识库！
以上三类是我拜访20多家公司，发掘的真实AI知识库的需求，而不是各位以为的那种...
结语

之前，我们探讨过Cursor在什么场景下能够10倍提效，当时的答案是在项目信息被组织良好的情况下，比如Cursor有项目的完整上下文的情况下。
综上，具备项目的完整上下文，甚至说实现自然语言的伪代码文档，就是Cursor10倍提效需要的知识库！
近来，以为DeepSeek的崛起，很多公司提出了知识库的需求，而DeepSeek一体机增大了这个需求，但可笑的是很多公司根本没办法定义什么是知识库...
虽然很多企业都意识到：AI知识库的建设与应用已经成为推动数字化转型和提升运营效率的重要组成部分，但他们就是不知道怎么做，或者没有下决心，因为组织数据真的是苦活累活高端活。
AI知识库不仅仅是一个技术工具，更是企业知识管理、组织学习和决策支持的核心载体。
从宏观角度来看，知识库并不是一个孤立的系统，而是一个涵盖了数据管理、知识结构化、智能化应用等多层次、多维度的复杂体系。
知识库的本质是一场认知革命，AI知识库的挑战，实际上是组织认知能力的进化危机，真正的知识库不是简单的数据存储仓库，而是组织的认知中枢。
它的进化可以分为三个层次：从碎片化的文档到结构化的知识网络，从信息检索到认知增强，再到从降本工具到战略资产的转变。
AI知识库不仅帮助企业积累知识，更通过智能化推理和创新模式生成，成为推动企业长期竞争力的核心动力。
在未来，AI知识库将成为组织认知的基建和智能体，承载企业的知识代谢与进化。它将不再仅仅是信息管理工具，而是像神经系统一样，连接企业的各个部门，推动知识流动与创新。