前几天听到一个朋友说，搞一个自己的知识库比旧式的看文写博客记笔记更优越，以前的方式out了，几千字的文章，几小时的视频资料，直接喂给AI，省去自己阅读和观看的时间，需要的时候直接跟AI对话，让他吐出内容就好。
我琢磨了一下，效率是高了，但是看都不看一眼，需要的时候让AI投喂给我们，知识没有得到内化，这真的是我们要的吗？我们阅读观看视频的目的是什么呢？如果知识没有被我们吸收，真正需要用到的时候我们也未必会想起来吧。于是，查了些资料做了些研究，下面是我的一些思考。
可能有些人还不知道 AI 知识库是什么，这里科普一下，大模型训练的时候，用的是特定的数据源，通常训练出来的是：通用的或特定领域的模型，超出知识范围的内容大模型可能理解不了。如果想要定制化，比如说我是一个程序员，我的开发习惯，熟悉的技术栈，编码风格，文档写作风格可能跟使用特定大模型的聊天工具对话半天，都出不来想要的结果，这个时候我可以给他一些资料，可以是我日常写的博客，技术文档，产品文档等，这样AI 聊天工具返回的内容会去参照我喂给他的资料，输出定制化的内容。简单的说，AI 知识库区别于普通搜索，就是它可以让 AI 使用我们的资料合集作为外挂，快速理解和产出内容，而不仅仅是简单的检索和瞎回答。
什么情况下我们需要用到AI 知识库呢？
最简单的，比如我想去了解一些健身知识，我可能会去查找一些相关的 B 站视频或者看一些文献资料，根据艾宾浩斯的遗忘曲线，我当时可能总结出了相关的一二三点，可能渐渐地就忘了，我可以找一个 AI 聊天工具，以元宝为例，可以创建一个分组，命名为健身，然后把搜到的资料丢给元宝，这个组内的所有对话都会结合这些资料返回结果，通过问不同的问题，可以让 AI 帮我们做复盘，加深对内容的理解和记忆。
更进一步，我可能不是想普通的检索问答，太麻烦了，我想做深入研究，进行主题阅读，可以用谷歌的NotebookLM，他可以根据投喂的资料，生成思维导图，视频，音频，不同角度的报告等，也会总结出内容主题和问答内容，帮助我们深入理解学习某个领域的知识。
以上举的两种情况的例子，我们可以知道，AI知识库可以帮助我们做知识复盘，避免遗忘，也可以帮助我们深入学习某个领域的知识。
还有种情况，某些职业可能有大量的资料，经常要进行资料分类，检索才能获得结果。我刚毕业的时候做过一阵子项目助理，要跟很多个项目的进度，项目组基本是驻场到各地的。经常要给他们发一些物料或者资料过去，公司有个 ERP 系统，里面有各种物料分布情况，项目合同资料等，我每次都要很复杂的检索，找到相关人员，配齐需要用到的物料资料，这里检索和查电话记录找人，占了我的大部分工作时间。如果用 AI 知识库的话，我可以很轻松的知道这些情况，工作效率可以提升不少。但是这些资料是内部的，所以这里的知识库就是专有知识库，而不是个人知识库了，目前各大电商平台的客服等都有用到专有知识库。
最后，我们不是简单的直接把资料完全丢给 AI 让他帮我们学习理解，这样我们只会沦为知识的接收器，人类区别于动物和机器的一点是，人类有智力，可以思考，有创造力，如果丢了这些，机器统治世界的时代允许真的会到来吧。