知識庫產品，大家知道的很多。

比如：

知識星球，印象筆記、有道云筆記、飛書知識庫、Obsidian、Notion、騰訊 iMA、Evernote、釘釘文檔、語雀、Bear、Zotero、Miro......

這些工具各有特點。有的專注于個人知識管理，有的專門為博主設計，能快速商業化；還有的適合團隊使用。但問題是，已經到了AI時代了，還是聽到不少人抱怨。

老一代產品雖然加了AI功能，但除了多了搜索、生成能力，好像也沒什么特別出彩的地方；還有人說，新一代AI知識庫，感覺像在瀏覽器里加了個收藏夾，就沒了。

作為一個長期用 Obsidian 和卡片筆記的人，我覺得真正的知識庫不該這樣。那么，應該什么樣呢？這個問題，不妨追溯到知識庫的由來上，找找答案。

01

幾千年前，人們就開始記錄知識。他們用石碑、紙張或者竹簡寫東西，然后，把這些東西放在圖書館、廟宇、國家檔案館里保存起來。

慢慢地，知識越來越多，人們就發明了人工索引。比如：做目錄、寫索引卡，這樣就能更容易找到自己想要的書或者資料。

到了19世紀，有個美國圖書館學家，叫梅爾維爾·杜威（Melvil Dewey）。他在1876年想出了一個好辦法，用自己名字命名，叫“杜威十進制圖書分類法”（Dewey Decimal Classification，簡稱DDC）。

簡單來說，把書按照主題分類，然后，給每本書編上一個號碼。比如，000代表總類，100代表哲學，200代表宗教，以此類推。

這樣一來，圖書館里的書變得井井有條，找起來也比較方便。

后來，計算機和互聯網出現（20世紀中期），人們開始用電子數據庫、搜索引擎來管理知識。電子數據庫像一個超級大的圖書館，把所有知識存進去，需要時可以快速找到。

搜索引擎的變化更大，一開始，搜索引擎只能搜到一些簡單的網頁內容，比如：早期的Archie，它只能索引互聯網上的文件；到了1995年，搜索引擎開始支持自然語言搜索，還能用AND、OR、NOT等高級語法。

再后來，像Google這樣的搜索引擎出現后，不僅能搜文字，還能搜圖片、視頻，甚至可以用語音和圖像搜索。

大概在20世紀末，人們發明了知識管理系統，這是進化的地方。

人們把知識庫、協作、學習和組織內部的流程都結合在一起；我們可以通過分類、標記、審批和存檔等功能，把知識集中管理起來，方便大家共享。

然后，AI出來后，人們又發明了語義技術（Semantic Technology）。

什么是語義技術？你可以這么理解：以前搜索工具，只能根據關鍵詞找到信息，它并不真正「懂」這些信息的意思。比如，你搜“蘋果”，它分不清你是想找水果蘋果，還是蘋果公司。

而語義技術，就像給計算機裝了一個「大腦」，讓它能更好地理解詞語背后的含義和關系。

所以，通過這個脈絡發展，我們能看出什么？有三點：一，知識庫更像一個空間；二，知識庫存在的目的是方便管理，需要被搜索到；三，知識要被分享出去，方便大家共享、傳播。

02

以前知識庫產品，主要用來收藏東西、讓創作者變現，或者幫公司沉淀信息資產，比如：做報告、做手冊，方便大家學習用；但現在，知識庫產品重點變了，主要圍繞工作流來設計。

什么意思呢？

很多人覺得「工作流」聽起來很復雜，其實想想我們平時用軟件的習慣，就能明白。

我用飛書時，經常保存文件，可能是圖片、會議記錄，或者其他東西。這個“保存”的動作，就是把信息存到一個知識庫里。

釘釘也一樣，還有百度的自由畫布，我劃選一段內容，它就能自動同步到百度云里?？淇藶g覽器也有類似的功能。

不過，大部分時候，我們在不同軟件里的信息，其實是散落在各個平臺的臨時空間里的；那為啥不先把內容集中到一個統一的庫里呢？主要有兩個原因：

操作太麻煩：比如一篇文章，我怎么可能先復制一遍，再粘貼到某個知識庫工具里呢？這太費事。

不符合習慣：比如用夸克搜索到內容后，再花時間挪到Notion中，肯定不方便。

再看看騰訊的ima.copilot，我用的第一訴求是搜公眾號里的信息，搜出來的答案，可能只要簡單劃一下，就能把內容存到臨時空間里。這種方式完全融入了我的搜索流中。

所以，我覺得AI時代知識庫是這樣：

每一個平臺的搜索，是一個入口，或者說要沉淀信息的地方，都是一個入口，通過入口慢慢擴展功能，最后形成一個無縫連接的臨時儲備機制。

因此，知識庫是和大家的日常工作場景緊密結合，是一種很自然的存在；以后產品經理要思考的，是怎么讓知識庫更好地融入工作流程中，而不是讓用戶去適應一個新的庫。

03

還有一點，未來的知識庫產品不能只當個“存東西”的工具，更重要的是，看它能不能像社區一樣，讓大家在里面討論起來。

怎么理解呢？舉個例子：

我在知識庫里建了一個關于AI的內容，把它開放出來。當別人來看這些知識、用我的產品的時候，他們其實就已經參與到我的話題里了。

這讓我想起，以前在視頻號或者其他平臺上看到的很多企業直播。直播結束后，公司會留下一些碎片化的信息，比如：課件、問答之類的。

觀眾看完后，常常會問：有沒有群？怎么加入？于是大家加了微信，拉了個群。但這種群往往沒幾天就“死”了，要么沒人說話，要么變成了廣告群。

為啥呢？

因為微信群的局限性在于，它很難讓大家一直有參與感和歸屬感；大家一開始是被某個內容吸引過來的，但來了之后呢？只是靠微信群，很難維持活躍，也沒法沉淀有價值的東西。

但知識庫就不一樣了，它可以成為一個圍繞話題的“內容中心”。大家不僅能找到需要的內容，還能互動、提問、分享，甚至能自發形成一個小生態。

這種方式比單純依賴微信群更有生命力，也更能激發團隊或社區的活力。

說到這兒，我想起了一個例子：通往AGI之路。一開始，它是一個簡單的小冊子，里面寫了一些關于AI的知識。

后來，關注的人越來越多，慢慢地就形成了一個小組。就說我自己進的這個小組吧，一開始才幾百人，現在已經有兩三千人了，估計還會更多人加入。

在這個小組里，大家天天都在聊AI，各種各樣的問題都有。這就像是一個循環：人多了，問題就多；問題多了，就會產生新的知識；新的知識又吸引更多人加入。

最后，產品越來越受歡迎，還實現了商業化。這就是一種內容反饋增強的效果。

所以，未來的知識庫產品核心是以內容為基礎，通過內容吸引人，再通過互動和協作的小組，讓大家自發形成一個小生態。

這種形態比單純的知識存儲更有價值，也更能帶來持續的影響力。

04

另外，未來的知識庫產品，會讓知識庫內容有一種「自己長出來」的感覺，有點像自組織演變的形態。我從兩個方面來說說。

先說內容。

學習新東西時，不能只記零散的信息，它們之間的關系也很重要；知識就像一張大網，各種想法互相連在一起。這些連接能幫助我們更好地理解知識，還能讓學得更深入。

要是剛開始建知識庫，把每個想法都分開，那這個知識庫就會很無聊，也用處不大。

一個好的知識庫，不能只是存信息，還得通過建立鏈接和反向鏈接來增加價值。這些鏈接能讓知識庫變得更有趣，也讓信息更容易找到和用起來。

除了鏈接，知識庫還得有個好的分類系統。

這個系統不能只是簡單的文件夾或筆記，而是要讓人（包括未來的你）能用新的方式去探索信息，發現可能會被忽略的主題和概念。

這樣的結構，不僅方便現在的用戶，也為將來的信息探索提供了資源。比如：我在公司時，以前團隊，建了一個詳細的知識圖，記錄了各種新媒體的操作方法，這對新成員和老手都很有用。

再從人群角度看。

拿公眾號舉例，經常寫公眾號的人，最終會匯聚成三種形態：第一類付費內容，比如：深度分析或者專業服務；第二類，免費內容，通常發在公域上，大家都能看；第三類是人群，就是在社群里的人。

我自己也建了一個關于AI的知識庫。用著用著發現，隨著內容不斷變多，付費后找我聊AI的人也多了，還有人會反饋哪塊內容需要增加。

甚至有人提出，能不能以后搞搞線下活動，而這些活動說不定又能催生新的賺錢機會或產品。

話說回來，大部分知識庫產品中，為什么沒辦法實現這種「自己長出來」的演變呢？因為最初設計的時，思路就不太對。

05

綜上內容，可以提煉出哪些關鍵信息呢？三點：

一，未來知識庫產品不是獨立產品，要和我們的日常工作場景緊密結合，融入到工作流程里。

二，知識庫產品像社區一樣，不僅能存東西，更是一個圍繞話題的內容中心；它能激發大家互動和協作，形成一個小生態。

三，知識庫產品像容器，要有「自組織演變」的能力；通過內容鏈接、分類系統和人群互動，里面一個個小的「知識庫」可以不斷進化，甚至還能實現商業化。

國外有個產品叫 Flowith.io，它很好地體現了這個理念。在國內，我還沒看到類似的，這可能是個機會。

總之，未來知識庫產品應該像豆瓣社區一樣，以內容為基礎，通過互動和協作，構建出一個有生命力的節點。不知道你能不能看懂。

通俗一點，舉個例子就是：

想象一下，你是一名博主。你在某個知識庫產品上，把自己學習的AI內容和做生意的經驗都發布上去了；然后，你設計了一個付費門檻，比如：花點小錢就能解鎖更深入的內容。

大家買了后，開始在上面討論。比如，有人問：初期怎么做生意？中期又該怎么發展？怎么搞定銷售？這些問題越聊越多，大家的想法也越來越豐富。

隨著時間推移與不斷整理，筆記開始相互連接起來；慢慢地，一個個知識點被點亮，最后這些內容連成了一本完整的冊子。

同時，人越來越多，大家覺得光在網上聊不過癮，就開始組織線下活動；這樣一來，知識庫不僅有了內容，還形成了一個活躍的社區，越用越有價值。

當然，這種產品，國內我還沒見到。也許AI來了之后，會倒逼目前知識庫產品的改革，期待住。