知识库 （Knowledge base）是用于知识管理的一种特殊的数据库 ，以便于有关领域知识的采集、整理以及提取。 -- 维基百科
在这个信息大爆炸的时代，每天充斥着太多的信息在我们的脑海中，但是我们能吸收的却很少，很快就忘了。知识是有用的信息，有价值的信息才成为知识。无论是个人还是公司都需要建设自己的知识库，形成自己的数字资产。
市面上已经有很多比较成熟的产品存在，比如：个人使用的印象笔记，语雀，有道笔记等，公司使用的wiki等都可以理解为建设知识库的过程，将有用的信息落地，想要查看的时候随时打开即可。那么企业如果想要自建知识库系统该怎么做，笔者将从自身经历阐述建设知识库的过程和遇到的问题。
内容
- 建设知识库的价值？
- 建设过程是什么样？
- 遇到的问题有哪些？
建设知识库的价值
知识碎片化
现实中知识会有以下特点：
- 碎片化，不集中，零碎的知识散落在各个地方，查找起来费劲
- 私有化，不共享，他人已有的经验分享不了
- 临时性，不持久，在职的时候记录的东西离职的时候就丢弃了，没有价值了
- 重复性，不复杂，大部分的问题都是重复的，答案也是重复的
所以，建设知识库的价值：
- 线上化
- 共享
- 持久
- 降本提效
知识库的建设过程
知识库建设是一个持续的过程，不是一蹴而就的。
知识库业务闭环
知识采集
专业的人才拥有专业的知识，所以知识需要从专业人员那里进行采集。大的公司业务会遍布全国各地，而且不同的地方业务规则或知识是不一样的，所以采集人员需要和各个城市联系好对接人，由对接人员统一采集后汇总，由采集人员进行知识生产。
知识生产
这是最重要的一环，没有数据一切都是空谈。知识生产是将数据进行线上化的一环，通常是在专门的知识库管理后台进行操作。
首先我们看下知识的结构定义：
知识库结构
1个业务知识库对应多个分类（分类即目录是有层级的），一个知识又挂在一个分类上，一个分类对应多条知识。
由此可见，每个业务方都可以新建一个业务知识库，生产的知识也都放到这个业务知识库下方的分类上。各个业务知识库间既是隔离的，又是可以关联的，不同的知识库的知识之间又可以做关联或引用。这是一个比较大的结构划分，那么知识点本身的结构是什么样的呢？
知识点表结构
知识点信息包括基础信息和扩展信息：
- 基础信息只包括知识点本身的属性，包括标题，内容，附件，标签等等
- 扩展属性是知识点附加属性，包括适用范围，PV，UV等等
这里面有一点很重要，那就是“知识内容”，通用来说知识内容是富文本格式，所以需要有富文本编辑器，这个各大公司的体验差距就出来了，编辑器的好用与否直接决定了用户的使用爱好，富文本编辑器的水很深，市面上能把编辑器做好的没有几家（语雀算一家）。
知识生产的方式也可以是批量生产，这就需要有批量导入的功能，通常是导入word或excel（没有图片）。
知识点的数据会落地数据库，通常来说数据生产这块会用到双写，一边写入到数据库，一边写入到ES，ES的数据用于查询使用（性能考虑），所以数据同步和一致性这块也需要考虑好。
知识审核
质量是立足之本，这里包含两个点：质和量。
通常来说知识越多效果会越好，但是生产的知识只有审核过后没问题才能上线。审批流的实现方式有很多种，常用的一种就是BPM，这个有开源，感兴趣的可以深入了解一下。
应用场景
知识库应用场景就太多了，你应该见过 “帮助中心”， “猜你想问”，“常见问题”，“智能客服” ，“培训”，“考试”之类的，大多都会用到知识库
帮助中心
智能客服
“智能机器人” 这个应用场景，大部分公司还是基于Q&A知识库进行实现的，通过将用户的query进行分词匹配答案，复杂一点的会做标准问相似问和知识挂接，然后通过NLP技术进行处理。这些有个缺点是只能单轮问答，要想实现多轮对话，就需要更复杂的技术，比如：多轮对话流程管理，知识图谱等。
运营
个人觉得这是知识系统建设过程中很重要的一环
知识库系统是一个长期的过程，且是一个重运营的系统。知识生产之前需要运营和各个业务方去聊平时过程中遇到的痛点，然后怎么样把知识线上化；知识生产之后运营需要去推广，去收集用户反馈，根据线上业务数据分析对知识推动复审，对业务提出新需求。
运营的方式有很多种，适当的对用户做一些奖励活动也是可以的，业务上要做到收口，聚焦核心应用，及时及持续观察用户反馈和业务数据。
遇到的问题
知识库建设过程中可能会遇到很多问题，其中最重要的有以下几点：
1.数据线上化
数据是立足之本，没有数据都是空谈。那怎么样推动公司各个部门去做线上化，去生产知识，数据线上化之后更新机制也要做好，不然数据就变成“僵尸数据”，这其实是一个很难的过程。
2.运营
上面我们说了，运营是一个很重要的环节，但是知识库建设是一个长期的过程，运营人员承受的压力比较大，所以需要公司投入一定的运营成本，这个就得看领导层是否愿意。
3.用户体验
有了数据，有了产品，那用户体验就很重要，知识匹配度，知识解决率等指标会很容易看出问题所在，这个环节也是降本提效的重要环节。
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