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 。

1

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 ，推动产品升级
。

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 。

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
。

2

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 、飞书等软件内，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 ，丢在笔记软件中容易被遗忘。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
。

3

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，他们用小程序搭建了一个知识库 ，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 。

4

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。大家一股脑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分成两类：

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，甚至组织头脑风暴 ，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 。

5

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” 。

举个例子：

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。

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 。