2025年，建议你一定要用 AI 搭建个人知识库

周末在一个行业交流群里看到一个消息：某大厂的某个部门裁员时，同一岗位的两个人，一个经常用AI知识库，一个不会，结果留下的是那个会用的。

HR后来透露，会用AI的那个员工在处理问题的速度是另一个的3倍，遇到复杂问题时能瞬间从AI知识库中找到解决方案，而不会用的还在翻文档磨磨唧唧。

这件事情就让我后背发凉了许久！

2025年了，AI使用能力已经不是什么加分项，而是生存必需品了。不会用AI工作的人，正在被这个时代抛弃。

为什么我建议你一定要搭建AI知识库

使用传统笔记软件有两个痛点：

第一个是整理麻烦。每次存资料都要想分类、打标签，花的时间比记笔记还多。不整理吧，后面肯定找不到；整理吧，又特别费时间。

第二个是使用困难。想找个信息，要么找不到在哪个文件夹，要么找到了也没办法快速整理成可用的答案。

用AI知识库就完全不同了。你可以把所有资料直接丢给AI，它会自动理解内容，需要时直接问问题就能得到整理好的答案。

对企业来说价值更大：

举个我们公司的例子，我把用户增长部门增长方案、总结复盘等资料导入知识库后，同事们遇到复杂问题时，比如直接问AI「知乎博主私信合作的注意事项是什么？」，AI瞬间给出详细回答，包括操作步骤、注意事项。

如何搭建AI知识库

我以飞书知识问答为例，分享一下正确的AI 知识库搭建流程，这也是我踩坑两三年后的总结。

搭建前一定要避开的大坑：

千万不能直接把所有资料原样上传！这是90%的人都会踩的坑。

因为我们积累的资料很多都是PDF、扫描件、手写笔记拍照、图片等格式，直接上传的话AI根本解析不准确，最后回答也是错的。

我之前就吃过这个亏，上传了一堆技术文档，结果AI把跨页的表格理解得乱七八糟，问啥都答不对，这就很尴尬啊，还一直怪 AI 的能力差。

后来发现需要用专业工具预处理。我现在用Doc2X这个文档解析API工具，专门解决这类问题。

正确的AI 知识库搭建流程：

1）企业资料整理：可以收集所有需要导入的工作资料，包括制度文档、技术资料、客户信息、项目策划和复盘等

2）用Doc2X解析资料： 这是非常关键的步骤啊。Doc2X能把PDF、扫描件、图片等格式批量解析为结构化的Markdown或HTML文件，这些格式对AI识别更友好，便于后续理解和检索。

Doc2X传送门：https://doc2x.noedgeai.com/

比如财务报表的跨页表格，Doc2X可以智能识别表格边界并自动合并，保证数据完整性。技术文档中的公式也能准确转换为标准格式。而目前的 AI工具基本都做不到的。

3）解析后内容上传AI知识库：将Doc2X处理好的结构化内容导入飞书知识问答，这样AI就能准确理解文档内容了。基本上有什么内容就上传什么内容，完全不需要整理直接上传就行。

4）智能问答/检索：我们通过自然语言提问就行了，AI基于高质量数据进行理解和回答，准确率大幅提升，这样才能让企业资料真正产生价值。

我实测过，用Doc2X预处理的文档，AI回答准确率能从30%提升到90%以上。

另外，Doc2X 已成功接⼊ FastGPT、CherryStudio、扣⼦（国内版）等知名知识库和AI应⽤构建平台。开发者可以直接在这些平台中直接调用Doc2X API 即可调用强⼤解析能⼒，快速搭建自己的 AI 知识库。

如果你对Doc2X 使用有任何问题，可以咨询 v：Doc2XOfficial

AI知识库的常见使用场景

AI 知识库到底有什么价值，我主要分享两点非常重要的方向：

1、各种知识、文件、资料都塞进去，提高资料的检索效率

如果你就很懒不想整理工作资料，也不想分类，你就一股脑上传到 AI 知识库工具就好了，AI 会在未来你需要的时候调取的。

2、AI 基于你的私人知识给你有针对性的回答

这一点很关键，我们很多时候去用大模型产品的时候，总是觉得很空很大，没有参考价值，原因核心是大模型是基于互联网公开的数据回答你的，而AI 知识库是基于你的私人信息回答的，这样的答案对你更有参考价值。

例如：

• 新员工培训：问「客户服务标准流程」，AI自动整理完整操作手册
• 技术支持：问「支付故障的解决方案」，AI从历史案例中提取最佳解决方案
• 运营规则：问「公众号排版的标准和要」，AI整合知识库的资料给到了准确答案还有配图

总结

2025年了，AI知识库已经不是可有可无的工具，而是企业和个人提升效率的必需品了。

搭建时记住两个要点：一是选择合适的AI平台，二是 一定要重视文档质量。特别是文档预处理这一块，直接决定了后续的 AI使用效果。

如果你也准备搭建知识库，建议先从一个小主题开始试水，体验过效果后再扩展。

早搭建早受益，现在开始还不晚。