AI知识库会吊打99%的知识付费(含搭建AI知识库全流程) | 42

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作者：微信文章
来自围观群内部分资料 Day14 【部分节选】

01/

AI知识库和知识付费的区别

AI 知识库和传统知识付费本质上都是“把知识变成产品”，区别主要是在形态/体验/价值逻辑上；

直白地说：传统知识付费卖的是内容本身，AI 知识库卖的是随时可调用的能力；

仔细看看这版增长回答，再对比一下你的增长部门日常会议~

AI知识库若要适配更多人群去使用，底层模式就得更大。AI知识库本质是隔离了外部污染，只用结构化的经典体系（长期主义）加上AI推理，且根据个人的需求来调用的，而且他的交互性很强，可以多轮追问，你实时问他的问题他就生成，更新成本也非常低，而且对知识的体系非常看重，你对他的感知大概等于你跟垂类GPT在交流，他具备了专业知识，你随时可以向这个专家请教。

而传统的知识付费，一般是课程/文章/音频，是单向传导的过程，在原作者脑子里的内容是立体结构的，但输出后的内容是线性的，他在思考时可能同时调用了不同维度和层次的内容，但在表达时无法直接说出该背景，给的方法自然也不起效；

而且传统知识付费相当费时间，需要你从头到尾学习，你也不知道重点是在哪，而且中间开始阅读，可能少了前文的point，每次看内容都得重头开始，所以一般人说起知识付费，普遍的表达是“我买了一套课”，而不是学会了什么，或者得到什么。

原先我每天花2小时左右在微信阅读上，基本是看内容->做笔记->消化->应用->反馈，可能因为看的内容还不是非常实时，所以用起来的速度和得到反馈的频率也更低，导致我的时间在这些方面会有很多损耗，学习成本高+内容内部到+看完不一定用得上；

精益创业里对MVP的定义也是用最小成本、最短时间验证商业假设，不以解决问题/拿到效果为导向的产品，都会被淘汰。商业化背后对应着的是，你能否精准地找到一类人群，这类人群的问题你又恰好能提供解决方案，这就是一个mvp；mvp再大点，就是这群人够不够多，够不够痛，方案够不够精准。

我记得很多公司做过数字化转型，当时有个功能很流行叫CEM，可这只是一个工具，数据收集了，但不会分析，分析完了也没有人去更正流程改正，真正导致企业起变化的从来不是工具，而是决心，决心把这摊业务重新提上日程，把它从一个调节回路变成一个增强回路。

AI产品也应该是这样，以解决问题为第一性原理。效率什么的，可以慢慢提升。

话说回来了，知识付费为什么会被说割韭菜，因为他只有知识存量和信息差，这两者在会用AI的人面前，价值为0，我看那些不如直接跟AI聊。所以知识付费都会被配备一个强营销团队，内容团队未必多牛逼，但营销团队一定是触达+销转做到第一；而被割过一次的人，不会再复购第二次，越割越下沉，直到找到认知没办法提升的人群，或者找到新一批韭菜。

02/

AI知识库的问题

但知识库这玩意也不是第一天出来了，2023年那会我就研究过，但当时LLM也不成熟，AI知识库看起来很理想，但需要克服很多的困难：

① 怎么把对的知识给到对的人，这必须得稳定、可控地解决用户真实问题的“结构化系统”；大多数人不具备提问的能力，所以知识库得明确用户典型的问题场景，能引导用户提问，能补齐上下文，这些功能都是在近年大模型爆发才出现的；

② 解决回答准不准的问题。你用ChatGPT/Gemini/deepseek一般解决什么问题？为什么不能解决你的工作问题？明明你的工作内容大部分是文字汇报；那你为什么不用GPT来替你工作？

答案很简单，语料和边界；因为你的context是跟同事、公司、客户一同建立的，你没有控制权，如果你只有单人在工作，也基于一个知识库内容去进行回答呢，你的工作80%的内容能否由这个知识库产出？

所以现在你可以完全可以建立一个自己的知识库，标注来源/引用依据（也就是你的历史数据）；

③ 解决能不能直接用，他生成的内容是否具备可执行性，传统的内容会给你一堆原则，但我理解的好的知识库，应该是给你一份可以直接执行落地的方案，第一阶段的知识库（后面我继续说几个level）起码是：1. 输出步骤清单/模板/案例 2. 能生成符合场景的内容 3. 不同角色在这里都能对应的视角（新手/老手）

④ 这应该是一个活系统，来解决更新&演进的问题，AI教程很难做是因为模型迭代太快，你刚更新完的教程就过时了，改一次就得重做内容，那如果AI知识库的不是教你XX技能呢；而是进行不同的版本管理，还有人工校正入口，通过用户反馈来反哺知识，这是不是跟大多数人在用AI agent的日常一样，这本来是长期生长的生态，不要用一次性的方法去对待它，人在成长，知识库也是一样的，越用越磨合越好用

⑤ 我们要去解决商业闭环的问题，AI知识库才有价值。你要做这个内容就必须想清楚，1. 谁付钱，2. 为啥持续付钱，3. 不用你这个产品会怎样？

AI知识库的好处是很容易嵌入workflow，但是风险/成本也直接相关，能代替不少人的工作，或者是增强产出。怎么判断是否商业闭环，很简单，如果不用他，效率明显下降or风险明显上升。

再说回来，我觉得普通的职场领域，法务、HR、产品、运营，都适合做AI知识库，还有一些专业领域，比如医疗、法律、咨询、金融的专家们。

它是真正的内容复利，适合超级个体。

03/

个人如何搭建AI知识库

第一步不是选模型or工具；是先整理系统， 从业务问题出发，找到里面的知识结构（图谱），这时候是一整套知识体系，再找一个AI进行调用，进行可控输出的测试；

一句话概括流程：场景 → 问题 → 知识 → 结构 → 检索 → 推理 → 校验 → 迭代

前面给大家展示了我做知识库的结果，我觉得生成的效果已经能吊打市面上99%的知识库（限时特价中我打造了一个体系化/结构化/持续迭代的AI增长知识库 | 42）了，但是接下来的细节我还在调优当中

我来说一下，为啥市面的AI知识库不行

他们一般是用自然语言模型去生成一个通用框架，然后就把资料都放进去了，但其实第一步是要解决这个问题——你的知识库用来解决什么问题；

1. 谁在用（岗位/角色）2. 什么时候用（什么场景下）3. 用来干嘛（决策/执行/校验）



这样的结构非常清晰，很适合AI来调用（但我搞了2000多篇内容，确保5类人群，4个增长阶段，5种产品类型，20种策略模块，20个渠道都覆盖到，这还不算，还有动态更新的2021-2025年AI公司的增长拆解含数据

第二步，是拆解用户会问的问题，这一步比第一步更重要

你要列出20-50个问题，（如果你的知识库要容纳2000-10000个行业内的人，问题起码得上千个）

1. 用户过去问的；2. 群里反复出现的；3. 搜索栏里出现最多的

一定要自然语言，不是目的。来个错误版本：



我这种就属于无效知识库。打个比方：不是在里面列出价格体系等调用，而是在里面写： 客户规模达到50-100人，报价可以打7折；

第三步，是整理可被AI用的知识

市面上大部分的我看到开源的，都是PDF/word/培训PPT。我想问，我看这些东西是为什么呢？

而对AI来说，友好的知识形态就是 1. 先说结论 2. 规则明确 3. 边界清楚

来看看，案例示范



【适用场景】

【结论 / 做法】

【判断条件】

【例外情况】

【示例】

【禁止事项】

第四步 才是知识结构化；而且最小结构就够用了，你按问题类型/场景分块，每块知识独立、短小，从技术层面来说，就是文本切分，每块300-800字，一块只讲一个结论。

第五步 选择技术方案，我不推荐我用的知识库哈，大家自行选择，总之，基础架构是用户提问->向量检索（知识库）->相关内容 Top K->大模型生成答案->规则 & 提示词约束。

常见选择：

模型：GPT / Claude / 国产模型

向量库：FAISS / Milvus / Pinecone

框架：LangChain / LlamaIndex（可选）

最关键的一步是，你要强制只基于知识库回答

第六步 控制幻觉（100%一定要做）

这一步要做的是：1. 提示词约束（仅限以下资料回答）2. 无答案时允许拒答 3. 引用来源一定要说清楚 4. 关键场景要有人工兜底（尤其是算数这块）——不追求什么都能答，但追求答了就靠谱



这几个都是我测试了比较差的部分（不是我的知识库，是别人的）

第七步 设计好用的交互，好的知识库一定有1. 常见问题入口 2. 问题模板 3. 多轮追问能力 4. 不同角色视角（老手/新手）





问了三轮才出来

第八步 跟我目前在做一样的事——学习怎么测试&迭代；最好是搞真人，基于业务场景去问，去统计：答对率、不该答却答了的比例，用户是否敢照做，80%以上一致，那就是合格的。

第九步 MVP完成

像我这样做完知识库上线，其实是花了不少时间的，因为我一直都在有结构化的内容整理，所以知识上传后发现答案回答得很差！问题重重！所以又返回来梳理，发现自己在第一步就错了，又重新来一遍。我还是那句话，AI知识库的核心不是结构化内容，而是解决问题。

先基于一个角色，一个高频场景，去把他想要的30-50条高质量知识完成，再做支持拒答+引用，先做到好用，再通用

再次感叹，AI真是个好东西，不管是内部企业用，还是外部商业化，都可以！

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