新闻摘要
2025年6月，在牛透社“DeepTalk”系列对话中，崔牛会创始人崔强与蓝凌副总裁刘向华围绕“AI≈知识库？为什么叫好不叫座”这一主题展开讨论。刘向华认为，大模型最适合处理文档、音视频等非结构化文本数据，恰好与传统知识库领域高度重合，这让知识库成为大模型落地的首个热门场景，国内企业知识管理也将因此重新回热。
但现实中，不少AI知识库项目走入了“技术炫酷却用不起来”的窘境。刘向华指出，企业级知识库与个人知识库差异巨大：除了权限管理，更深层的差别在于知识体系的设计与治理——知识如何分类、哪些可共用、索引标签如何建立、制度与SOP多版本并存时如何让AI识别最新版本，这些内容一致性与版本管理问题在个人场景几乎不会被考虑。
他认为，企业应构建“AI友好型”知识库：通过知识体系梳理、知识图谱建模、多库多文档切片策略等手段提升数据质量、降低大模型幻觉；同时配套积分激励与流程约束等制度设计，让员工愿意主动贡献和共享知识，避免系统沦为“空库”。
随着AI工具持续为员工提效，知识库建设将获得更强的参与动力，有望成为企业数字化的必需品——但业内共识是，要让AI知识库真正“叫好又叫座”，管理机制与数据治理比炫酷的技术更重要。
来源：牛透社（36氪转载） · 阅读原文
