文/田志剛  ·上傳文檔不是知識庫,搭建有價值AI知識庫的方法論·

在企業(yè)AI應用中，高質(zhì)量的知識庫支撐至關重要。如果缺乏系統(tǒng)化的知識管理，企業(yè)人工智能應用難以成功。

盡管這一共識已基本達成，但大多數(shù)企業(yè)AI應用的實際效果并不理想，他們構建的知識庫真正用起來的也并不多，真正的成功案例遠少于媒體報道。

近期，許多已完成知識庫搭建的企業(yè)向我們反饋：雖然他們采購了最先進、最知名的AI知識庫系統(tǒng)，部署了最火的大模型，知識庫仍無法真正用起來，AI應用很難落地，數(shù)字化部門甚至不敢推廣。

出現(xiàn)這種狀況的核心問題在于這些項目過于關注“庫”而忽視了“知識”。

大量時間、精力和預算花費在系統(tǒng)選購上，盲目相信軟件供應商的承諾，簡單地將各類文檔（如Word、PDF、網(wǎng)頁等）導入系統(tǒng)，進行解析、向量化和分塊處理后便認為大功告成。

然而在實際應用中，無論是通過AI Agenet還是其他方式，效果都很差，甚至很多僅停留在概念驗證階段，不足以推廣。

這樣的問題，其實與傳統(tǒng)知識管理建設知識庫搭建的問題是一脈相承的：，之前許多公司都出現(xiàn)過類似的問題：

誤以為僅靠軟件就能解決問題。實際上，軟件只是工具。知識庫搭建和運營的本質(zhì)是管理問題，是知識管理。知識庫作為知識管理的三大支撐工具之一（另兩個是知識地圖和知識社區(qū)），其成功關鍵在于管理實踐。

真正要建設出高質(zhì)量的AI知識庫，重點不應放在軟件采購上，而應著重解決以下問題：

明確建設目標：界定存儲范圍，并非內(nèi)容越多越好（如某案例存儲上億文檔并非值得夸耀），需區(qū)分知識與非知識內(nèi)容；

規(guī)范處理流程：制定元數(shù)據(jù)標準、建立專業(yè)詞表等管理規(guī)范。真正的知識庫建設需要系統(tǒng)性的知識治理，而非簡單的技術堆砌。

相關的方法論和技巧：是否能夠為AI提供上下文，需要考慮AI能理解哪些內(nèi)容。對于非結構化內(nèi)容，需明確其可理解性。

我們設計了適應于AI理解的文檔模板，在“AI知識庫搭建與運營培訓在線課程”中提供十余種模板供參考。這些模板支持知識庫文檔的結構化和客戶化處理，且不同文檔類型需采用不同結構以適應AI的閱讀與理解。處理現(xiàn)有文檔的工作量較大。

其次，若要將企業(yè)內(nèi)部原有業(yè)務AI化，面臨另一挑戰(zhàn)：

業(yè)務專家雖能執(zhí)行任務，但未梳理清楚所需數(shù)據(jù)、信息及知識。個人可完成工作，但AI化需將隱性知識顯性化。例如，專家能一眼識別設備問題，需明確其觀察點、信息、數(shù)據(jù)及判斷模型。缺乏這些，專家能力無法遷移至AI。

更進一步，做好AI知識庫的工作，涉及知識管理更廣泛的層面，需組建團隊，包括業(yè)務專家和AI與知識管理推動者。需考慮團隊能力、組織結構和考核機制，建立知識從產(chǎn)生到歸檔再到淘汰的全流程規(guī)范。缺乏這些機制，企業(yè)知識庫難以有效運作，AI應用亦無法成功。

從技術層面看，直接導入大量數(shù)據(jù)雖可實現(xiàn)搜索功能，但結果可能不可用、不準確或不確定，導致用戶不敢使用。因此，構建優(yōu)質(zhì)知識庫需系統(tǒng)考量戰(zhàn)略、標準、人員能力、文檔上下文與語境，并建立相關制度和推廣機制。忽視這些因素將導致項目失敗，正如Gartner預測，到2026年約60%-70%的項目將無法持續(xù)。

由于缺乏內(nèi)容處理和質(zhì)量管理的機制、流程及專業(yè)人員，最終難以取得成功。因此，要真正實現(xiàn)這一目標，必須系統(tǒng)地考慮問題。