前言

近一年的实践,我最大的体验是,一个well-organized的知识库,不仅能帮我们管理知识,还能高效支撑工作、学习、生活。

这篇文章,我想详细分享自己在搭建个人知识库方面的心得和方法。包含三部分内容:

  • 一、为什么要搭建个人知识库?
  • 二、搭建个人知识库的步骤(6步闭环)
  • 三、搭建个人知识库的4个心得

下面,进入正文~

为什么要搭建个人知识库?

把“散落各地”的笔记“各归其位”,是我最初决定搭建知识库的原因。但实践后发现,知识库的价值,远不止整理信息,还包括:

1.集中管理知识

工作经验、生活感悟、读书笔记、分享文章…… 以前随手存放在备忘录、微信传输助手、笔记本里,找的时候像 “大海捞针”。知识库让它们有了固定 “归宿”,管理效率翻倍。

2.沉淀知识资产

《打造第二大脑》这本书里提到,“知识是可以产生复利的资产”。

如果知识是散落的、凌乱的,很难实现复利效应。而知识库能让单点知识扩展成知识版图, 把过去的经验、思考、灵感,变成可复用的方法论,而不是“收藏吃灰”。

3.拥有“第二大脑”

每天获取的大量信息,让人有信息过载的感觉。当我们借助外部工具,把学到的知识、有用的信息都存放进去,便可以突破生物大脑的局限,打造一个属于自己的“第二大脑”。

4.方便提取调用

以前,我的记录载体过多,且杂乱无章,便签纸、笔记本、手机备忘录、印象笔记、微信文件传输助手……各种工具里,都存放了有价值的信息,当我想搜寻时,无从下手,非常浪费时间。有了知识库,这个问题迎刃而解。

从以上4点可以看出,知识库的本质,是结构化的知识仓库,里面集中存放不同领域的知识、信息、经验,这些内容经过了精心的组织和整理,需要用时,我们能快速查找和调用。

搭建个人知识库的步骤

第一步:明确需求

说起搭建知识库,很多人上来就问:用哪个工具好。

事实上,比选工具更重要的,是明确需求,你要想清楚两个问题:

1.搭建知识库,想解决什么问题?

对大多数普通人来说,搭建知识库的目的,大概有两类:系统性知识沉淀、碎片化灵感收集。

这两个大目标,还可以拆分得更细。把自己的问题和需求拆分的越细,你越能清晰地搭建出知识库的框架,能让你找到适合自己的工具,避免盲目跟风。

在此分享几点我的需求,供大家参考:

  • 管理读书笔记、学习笔记

  • 管理写过的文章(公众号文章、个人日记、育儿笔记)

  • 管理读过的书籍(个人图书馆)

  • 存储有用的学习资料(播客逐字稿、有启发的文章)

  • 积累写作素材,支撑高效写作

  • 记录听过的播客清单

  • 记录灵感与反思(自媒体选题、写作灵感、行动灵感)

2. 你要管理的知识类型有哪些?

这里的“知识”,可以扩大化解释,包含信息、经验、学习笔记、刷到的文章等。

要想让知识各归其位,首先要知道,你想管理的知识有哪些。

**我的方法如下:**拿出一张A4纸,把你现有的、能想到的知识类型,统统写下来,写的过程无需考虑分类。随后,把它们按“领域”分类,分类无需追求完美,先有个大致划分即可。

这一步,能让你明确你的知识库到底要存放什么、怎样存放更合理,同时也为下一个步骤打好基础。

第二步:规划架构

知识库的“架构”,是一套由分类框架、层级关系、标签规则构成的信息组织系统。作用类似于一本书的目录,但比目录更具延展性。

分类框架,如同目录的一级标题,划定知识的大领域。如工作、阅读、写作等。

层级关系,就是大领域下的子分类,如“阅读”领域内,再分为读书笔记、读书文章、电子书资源等内容。

标签规则,像是隐藏的索引,让不同分类下的内容,通过标签产生链接,有助于跨领域知识迁移。

以上是“架构”的作用,看起来比较抽象,实际上,我们要做的就是两件事:先给知识分场景,再按场景需求去设计分类和标签。

一个好的知识库,应当是**“分类+标签”双轨并行**的架构。因为单纯的分类,不够灵活,给每个内容加上“标签”,既能建立清晰的分类体系,还能借助标签为内容添加多维度描述,便于后续检索。

比如,《打造第二大脑》的读书笔记,可以打2类标签:

(1)内容标签:#知识管理 #写作

(2)应用场景标签:#读书笔记 #个人成长

目前,我的知识库架构如下:

图片

其中,阅读、写作、播客、育儿,是我长期关注的4个**“领域”**,存放内容包括读书笔记、个人思考、输出文章等。

“收集箱” 用于存放两类内容:

(1)可能有用、但未经消化的内容,如浏览公众号时看到的好文章,存入“学习资料”。

(2)随时闪现的想法、念头,存入“灵感记录”。

第三步:选择工具

除了常见的知识管理APP(飞书、Notion、Flomo等),现在,很多AI工具也有“知识库”的功能(如腾讯ima、Get笔记、秘塔等)。

工具没有绝对好坏,只有是否适配。选择工具时,不必盲目跟风,只要能服务于你的知识库框架和需求即可。

分享我常用的3个工具:

1.一人微信群

在这个群里,只有我自己,存放2类内容:

(1)可能有用,但暂时没时间细看的信息。如公众号文章、播客链接、小红书笔记等。

(2)语音备忘。当我有任何闪现的想法、灵感,但又没时间整理成文字时,会发一条语音记录下来。

一人微信群的功能,类似于“文件传输助手”,区别是,要根据不同需求,按主题分类建群。比如我目前用的最多的是两个群:育儿启发、成长工具箱。

一人微信群里的内容,未经消化和整理,且是碎片化的,需定期翻看并清空,填充至你的知识库框架内。

2.Flomo

我使用Flomo的时间并不长,但一直在用,它是为数不多能让我坚持使用的APP。

Flomo最吸引我的点,是“极简+多标签”,打开APP就能记录,不用考虑分类,写完加个标签即可,适合快速记录和碎片化收集信息。

图片

3.飞书

飞书是我最主要的知识库工具(以上两个工具内的内容,最终都会被我整合至飞书)。

图片

图片

飞书的优势是:文件夹层级清晰+支持多种形式(文字、多维表格、图片、思维导图等),非常适合管理需要深度整理的内容,新手友好,比起Notion,几乎是零门槛。

以上3种工具搭配使用,帮我实现了从碎片化记录到系统性整理的衔接。

第四步:知识收集

这一步的目的是,明确什么该收,什么不该收,避免“什么都存”导致信息过载。2个建议:

(1)信息存储时,要进行预处理。

“预处理”是指,要用自己的话记笔记。

心理学中,有一个理论叫**“必要难度理论”**,该理论指出,人的记忆有两种基本机制,存储和提取。通常,人们会以为,存储越容易,提取就越快。但实验发现:存储与提取负相关。也就是说,存入记忆越容易,提取越困难;反之,存入得有些吃力,知识提取会更方便。

因此,写笔记要用自己的话加以复述,而不要照搬原文。如果记笔记只是“复制+粘贴”,就很难将笔记转化成个人生产力。

(2)信息筛选时,以问题为牵引。

收集信息时,不能无脑存入,要思考:这条笔记对我有什么用?

我们不能把知识库当成是囤积信息的仓库,而要视作“增援未来的自己”的弹药库。

第五步:知识整理

收集只是第一步,真正让知识库“有用”的是整理。经过整理,知识才能被调用。要重点做好2件事:

(1)分类归位。把各类信息,规整至第二步搭建起的“架构”中。

(2)添加标签。给内容添加多维度标签,便于知识间建立连结。

第六步:知识应用与迭代

这是最容易被忽略但最重要的一步。知识库的价值,在于“用”,而非“存”。

为了让知识发挥复利效应,我现在坚持做两件事:

(1)每周知识复盘。

(2)输出分享。践行“费曼式学习法”,通过写公众号、小红书、社群分享等方式,将知识内化于心。

搭建个人知识库的心得

知识库的核心,不是搭建一个完美的系统,而是让系统服务于你的成长。

分享4点心得:

1.好的架构是长出来的,不是设计出来的。不要追求所谓的完美框架,更好的框架永远在路上,边实践边调整就好。先用起来,再慢慢优化。

2.整理笔记,就是整理思维。当你把零散的笔记串联起来时,思维也从碎片化变得有条理。

3.先收集,再整理,避免因“纠结分类”而放弃。

4.别被工具“绑架”,工具是服务于人的。一个趁手的工具,能让你更愿意记录、更方便查找、更擅长应用。如果一个工具让你觉得“麻烦”,哪怕功能再强大,也果断放弃。

以上,是关于搭建个人知识库的详细分享,希望对你有所启发~

最后

为什么要学AI大模型

当下,⼈⼯智能市场迎来了爆发期,并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能(AGI)为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略,为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会,⼈才缺⼝将达 400 万!

DeepSeek问世以来,生成式AI和大模型技术爆发式增长,让很多岗位重新成了炙手可热的新星,岗位薪资远超很多后端岗位,在程序员中稳居前列。

在这里插入图片描述

与此同时AI与各行各业深度融合,飞速发展,成为炙手可热的新风口,企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工,纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。
在这里插入图片描述
最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型,后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料,我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师给大家这里给大家准备了一份涵盖了AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频 全系列的学习资料,这些学习资料不仅深入浅出,而且非常实用,让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

AI大模型系统学习路线

在面对AI大模型开发领域的复杂与深入,精准学习显得尤为重要。一份系统的技术路线图,不仅能够帮助开发者清晰地了解从入门到精通所需掌握的知识点,还能提供一条高效、有序的学习路径。

img

但知道是一回事,做又是另一回事,初学者最常遇到的问题主要是理论知识缺乏、资源和工具的限制、模型理解和调试的复杂性,在这基础上,找到高质量的学习资源,不浪费时间、不走弯路,又是重中之重。

AI大模型入门到实战的视频教程+项目包

看视频学习是一种高效、直观、灵活且富有吸引力的学习方式,可以更直观地展示过程,能有效提升学习兴趣和理解力,是现在获取知识的重要途径

在这里插入图片描述
光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
在这里插入图片描述

海量AI大模型必读的经典书籍(PDF)

阅读AI大模型经典书籍可以帮助读者提高技术水平,开拓视野,掌握核心技术,提高解决问题的能力,同时也可以借鉴他人的经验。对于想要深入学习AI大模型开发的读者来说,阅读经典书籍是非常有必要的。
在这里插入图片描述

600+AI大模型报告(实时更新)

这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。
在这里插入图片描述

AI大模型面试真题+答案解析

我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作,下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题,并且每道题都有详细的答案,面试前刷完这套面试题资料,小小offer,不在话下
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

Logo

有“AI”的1024 = 2048,欢迎大家加入2048 AI社区

更多推荐