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现在很多人也会建“个人知识库”,核心作用是“整理自己的知识、方便复习和使用”。比如学生的知识库,里面会有“各科知识点总结”“错题解析”“复习计划”;职场人的知识库,里面会有“工作总结模板”“会议纪要”“行业报告”“自己的思考感悟”。
比如一个考研学生,建个人知识库时,会按“英语、政治、数学、专业课”分类,每个科目下面再分“基础知识点”“真题解析”“答题技巧”。复习的时候不用翻遍课本和笔记,直接查知识库,效率特别高。而且自己的思考感悟也能放进去,比如“这个数学公式总记错,要结合例题记”,下次复习就能重点看。
个人知识库的工具也很多,比如“Notion”“Obsidian”,能随便排版、加链接,还能同步到手机和电脑上,不管在哪都能看。就像一个“随身的笔记本”,但比笔记本好查、好整理。
3. 客服知识库:“客服的‘答题小抄’”
客服岗位每天要回答大量重复的问题,比如“产品怎么保修”“快递什么时候到”“能退吗”,客服知识库就是专门给客服准备的“答题指南”。
客服知识库的特点是“快、准、全”。比如用户问“你们的产品保修多久?”,客服不用想,直接在知识库搜“保修”,马上就能看到“整机保修1年,核心部件保修3年,保修需要提供购买凭证”,直接念给用户听就行。而且知识库会实时更新,比如公司推出了“延保服务”,马上加进去,客服就能第一时间告诉用户。
现在很多客服知识库还和“智能客服”结合了,用户在APP上问问题,智能客服直接查知识库,几秒钟就能给出答案,不用用户等人工客服,效率特别高。
4. AI知识库:“AI的‘专属记忆’”
这几年AI特别火,比如ChatGPT、文心一言,它们也有“知识库”,而且这个知识库是AI能“说话、答题”的基础。不过AI的知识库和咱们平时说的不太一样,主要分两种:一种是“训练时的海量数据”,另一种是“用户上传的私有知识”。
先说“训练时的海量数据”。AI在“学说话”的时候,会读遍互联网上的海量知识,比如书籍、论文、新闻、网页,这些数据就是它的“基础知识库”。就像人小时候读很多书,脑子里积累了很多知识,长大才能说话、答题。不过AI记不住具体的“某本书里的某句话”,而是记住了“知识之间的联系”,比如它知道“北京是中国的首都”“苹果是一种水果”。
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再说“用户上传的私有知识”。比如你给AI上传了“公司的产品手册”,AI就会把这份手册放进自己的“专属知识库”,之后你问“我们公司产品A的卖点是什么”,AI就能结合手册回答你。这时候AI的知识库就成了“你的专属助手”,能帮你处理只有你知道的知识。
比如一个销售给AI上传了“自己的客户资料”(客户的需求、爱好、之前的沟通记录),之后问AI“怎么跟客户王总聊新品”,AI就能结合客户资料回答“王总之前关注性价比,你可以重点说新品的价格优势和实用功能”,特别管用。
五、常见的“误区”:别把知识库用错了
虽然知识库好用,但很多人建完之后发现“没人用”“用不起来”,最后成了“摆设”。这其实是踩了一些常见的误区,咱们得提前避开。
1. 误区一:“什么都往里塞”,把知识库变成“垃圾场”
有人觉得“知识库越全越好”,不管有用没用,只要是个文件、一段话,都往里面扔。比如把几年前的旧通知、重复的文档、甚至网上随便找的无关资料,全堆进知识库。
结果呢?找有用的知识得从一堆“垃圾”里挑,比不建知识库还麻烦。就像家里的抽屉,要是把废纸条、旧电池、没用的包装都塞进去,真正要用的剪刀、尺子反而找不着了。
正确做法:建库前先“筛选”,只放“常用、重要、有共享价值”的知识。比如公司里,“去年的春节放假通知”就没必要留,“今年的放假通知”才有用;“重复的产品资料”只留最新版本就行。定期“清理”,把过时、无用的知识删掉,保持知识库的“干净”。
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