文：王智远

知识库产品，大家知道的很多。

比如：知识星球，印象笔记、有道云笔记、飞书知识库、Obsidian、Notion、腾讯 iMA、Evernote、钉钉文档、语雀、Bear、Zotero、Miro......

这些工具各有特点。有的专注于个人知识管理，有的专门为博主设计，能快速商业化；还有的适合团队使用。但问题是，已经到了AI时代了，还是听到不少人抱怨。

老一代产品虽然加了AI功能，但除了多了搜索、生成能力，好像也没什么特别出彩的地方；还有人说，新一代AI知识库，感觉像在浏览器里加了个收藏夹，就没了。

作为一个长期用 Obsidian 和卡片笔记的人，我觉得真正的知识库不该这样。那么，应该什么样呢？这个问题，不妨追溯到知识库的由来上，找找答案。

几千年前，人们就开始记录知识。他们用石碑、纸张或者竹简写东西，然后，把这些东西放在图书馆、庙宇、国家档案馆里保存起来。

慢慢地，知识越来越多，人们就发明了人工索引。比如：做目录、写索引卡，这样就能更容易找到自己想要的书或者资料。

到了19世纪，有个美国图书馆学家，叫梅尔维尔·杜威（Melvil Dewey）。他在1876年想出了一个好办法，用自己名字命名，叫“杜威十进制图书分类法”（Dewey Decimal Classification，简称DDC）。

简单来说，把书按照主题分类，然后，给每本书编上一个号码。比如，000代表总类，100代表哲学，200代表宗教，以此类推。

这样一来，图书馆里的书变得井井有条，找起来也比较方便。

后来，计算机和互联网出现（20世纪中期），人们开始用电子数据库、搜索引擎来管理知识。电子数据库像一个超级大的图书馆，把所有知识存进去，需要时可以快速找到。

搜索引擎的变化更大，一开始，搜索引擎只能搜到一些简单的网页内容，比如：早期的Archie，它只能索引互联网上的文件；到了1995年，搜索引擎开始支持自然语言搜索，还能用AND、OR、NOT等高级语法。

再后来，像Google这样的搜索引擎出现后，不仅能搜文字，还能搜图片、视频，甚至可以用语音和图像搜索。

大概在20世纪末，人们发明了知识管理系统，这是进化的地方。

人们把知识库、协作、学习和组织内部的流程都结合在一起；我们可以通过分类、标记、审批和存档等功能，把知识集中管理起来，方便大家共享。

然后，AI出来后，人们又发明了语义技术（Semantic Technology）。

什么是语义技术？你可以这么理解：以前搜索工具，只能根据关键词找到信息，它并不真正「懂」这些信息的意思。比如，你搜“苹果”，它分不清你是想找水果苹果，还是苹果公司。

而语义技术，就像给计算机装了一个「大脑」，让它能更好地理解词语背后的含义和关系。

所以，通过这个脉络发展，我们能看出什么？有三点：一，知识库更像一个空间；二，知识库存在的目的是方便管理，需要被搜索到；三，知识要被分享出去，方便大家共享、传播。

以前知识库产品，主要用来收藏东西、让创作者变现，或者帮公司沉淀信息资产，比如：做报告、做手册，方便大家学习用；但现在，知识库产品重点变了，主要围绕工作流来设计。

什么意思呢？

很多人觉得「工作流」听起来很复杂，其实想想我们平时用软件的习惯，就能明白。

我用飞书时，经常保存文件，可能是图片、会议记录，或者其他东西。这个“保存”的动作，就是把信息存到一个知识库里。

钉钉也一样，还有百度的自由画布，我划选一段内容，它就能自动同步到百度云里。夸克浏览器也有类似的功能。

不过，大部分时候，我们在不同软件里的信息，其实是散落在各个平台的临时空间里的；那为啥不先把内容集中到一个统一的库里呢？主要有两个原因：

• 操作太麻烦：比如一篇文章，我怎么可能先复制一遍，再粘贴到某个知识库工具里呢？这太费事。

• 不符合习惯：比如用夸克搜索到内容后，再花时间挪到Notion中，肯定不方便。

再看看腾讯的ima.copilot，我用的第一诉求是搜公众号里的信息，搜出来的答案，可能只要简单划一下，就能把内容存到临时空间里。这种方式完全融入了我的搜索流中。

所以，我觉得AI时代知识库是这样：

每一个平台的搜索，是一个入口，或者说要沉淀信息的地方，都是一个入口，通过入口慢慢扩展功能，最后形成一个无缝连接的临时储备机制。

因此，知识库是和大家的日常工作场景紧密结合，是一种很自然的存在；以后产品经理要思考的，是怎么让知识库更好地融入工作流程中，而不是让用户去适应一个新的库。

还有一点，未来的知识库产品不能只当个“存东西”的工具，更重要的是，看它能不能像社区一样，让大家在里面讨论起来。

怎么理解呢？举个例子：

我在知识库里建了一个关于AI的内容，把它开放出来。当别人来看这些知识、用我的产品的时候，他们其实就已经参与到我的话题里了。

这让我想起，以前在视频号或者其他平台上看到的很多企业直播。直播结束后，公司会留下一些碎片化的信息，比如：课件、问答之类的。

观众看完后，常常会问：有没有群？怎么加入？于是大家加了微信，拉了个群。但这种群往往没几天就“死”了，要么没人说话，要么变成了广告群。

为啥呢？

因为微信群的局限性在于，它很难让大家一直有参与感和归属感；大家一开始是被某个内容吸引过来的，但来了之后呢？只是靠微信群，很难维持活跃，也没法沉淀有价值的东西。

但知识库就不一样了，它可以成为一个围绕话题的“内容中心”。大家不仅能找到需要的内容，还能互动、提问、分享，甚至能自发形成一个小生态。

这种方式比单纯依赖微信群更有生命力，也更能激发团队或社区的活力。

说到这儿，我想起了一个例子：通往AGI之路。一开始，它是一个简单的小册子，里面写了一些关于AI的知识。

后来，关注的人越来越多，慢慢地就形成了一个小组。就说我自己进的这个小组吧，一开始才几百人，现在已经有两三千人了，估计还会更多人加入。

在这个小组里，大家天天都在聊AI，各种各样的问题都有。这就像是一个循环：人多了，问题就多；问题多了，就会产生新的知识；新的知识又吸引更多人加入。

最后，产品越来越受欢迎，还实现了商业化。这就是一种内容反馈增强的效果。

所以，未来的知识库产品核心是以内容为基础，通过内容吸引人，再通过互动和协作的小组，让大家自发形成一个小生态。

这种形态比单纯的知识存储更有价值，也更能带来持续的影响力。

另外，未来的知识库产品，会让知识库内容有一种「自己长出来」的感觉，有点像自组织演变的形态。我从两个方面来说说。

先说内容。

学习新东西时，不能只记零散的信息，它们之间的关系也很重要；知识就像一张大网，各种想法互相连在一起。这些连接能帮助我们更好地理解知识，还能让学得更深入。

要是刚开始建知识库，把每个想法都分开，那这个知识库就会很无聊，也用处不大。

一个好的知识库，不能只是存信息，还得通过建立链接和反向链接来增加价值。这些链接能让知识库变得更有趣，也让信息更容易找到和用起来。

除了链接，知识库还得有个好的分类系统。

这个系统不能只是简单的文件夹或笔记，而是要让人（包括未来的你）能用新的方式去探索信息，发现可能会被忽略的主题和概念。

这样的结构，不仅方便现在的用户，也为将来的信息探索提供了资源。比如：我在公司时，以前团队，建了一个详细的知识图，记录了各种新媒体的操作方法，这对新成员和老手都很有用。

再从人群角度看。

拿公众号举例，经常写公众号的人，最终会汇聚成三种形态：第一类付费内容，比如：深度分析或者专业服务；第二类，免费内容，通常发在公域上，大家都能看；第三类是人群，就是在社群里的人。

我自己也建了一个关于AI的知识库。用着用着发现，随着内容不断变多，付费后找我聊AI的人也多了，还有人会反馈哪块内容需要增加。

甚至有人提出，能不能以后搞搞线下活动，而这些活动说不定又能催生新的赚钱机会或产品。

话说回来，大部分知识库产品中，为什么没办法实现这种「自己长出来」的演变呢？因为最初设计的时，思路就不太对。

综上内容，可以提炼出哪些关键信息呢？三点：

一，未来知识库产品不是独立产品，要和我们的日常工作场景紧密结合，融入到工作流程里。

二，知识库产品像社区一样，不仅能存东西，更是一个围绕话题的内容中心；它能激发大家互动和协作，形成一个小生态。

三，知识库产品像容器，要有「自组织演变」的能力；通过内容链接、分类系统和人群互动，里面一个个小的「知识库」可以不断进化，甚至还能实现商业化。

国外有个产品叫 Flowith.io，它很好地体现了这个理念。在国内，我还没看到类似的，这可能是个机会。

总之，未来知识库产品应该像豆瓣社区一样，以内容为基础，通过互动和协作，构建出一个有生命力的节点。不知道你能不能看懂。

通俗一点，举个例子就是：

想象一下，你是一名博主。你在某个知识库产品上，把自己学习的AI内容和做生意的经验都发布上去了；然后，你设计了一个付费门槛，比如：花点小钱就能解锁更深入的内容。

大家买了后，开始在上面讨论。比如，有人问：初期怎么做生意？中期又该怎么发展？怎么搞定销售？这些问题越聊越多，大家的想法也越来越丰富。

随着时间推移与不断整理，笔记开始相互连接起来；慢慢地，一个个知识点被点亮，最后这些内容连成了一本完整的册子。

同时，人越来越多，大家觉得光在网上聊不过瘾，就开始组织线下活动；这样一来，知识库不仅有了内容，还形成了一个活跃的社区，越用越有价值。

当然，这种产品，国内我还没见到。也许AI来了之后，会倒逼目前知识库产品的改革，期待住。