知识萃取是知识管理中的一个重要概念，这听起来像是个很学术的词，但其实它的内核特别朴素——把散落在各处、只存在于某些人头脑里的智慧，变成能被更多人学会、用上的“硬通货”。知识萃取要做的，就是把那些“只可意会”的经验、技巧，和那些躺在文档库里的数据、报告，用一套系统的方法“打捞”上来，整理好，变成谁都能看懂、能复用的“知识资产”。

然而在知识萃取的过程中，经常会面临诸多挑战与困境，尤其是人为因素对萃取结果影响较为显著。不同专家、不同表征方式和不同的理论框架，都会改变知识萃取的结果。因此，知识萃取最难的部分，往往不是技术，而是如何让“人”的智慧，能以一种相对稳定、清晰的方式流动起来。这就是为什么，单纯靠人力越来越难做好这件事。我们需要一种更聪明的方法，而“人智融合”，或许就是那把关键的钥匙。

1. 人智融合型知识萃取的创新模式

在人智融合的新时代背景下，知识萃取的方式也发生着重大变革。人工智能可以在知识萃取进程中起到关键作用，有利于解决人为因素造成的不确定性。根据人工智能的参与程度，人智融合的知识萃取模式可以分成三类：人智协同模式、人智交互模式和人智一体模式。

这里我们重点介绍第三种模式，即人智一体模式。就如同司机使用了全智能化的“智驾”，完全由人工智能直接分析个体行为和经验，随时记录个体行为和思考，实时萃取个体经验，智能生成知识创造结果，实现人工智能的全自动动态适配。

表1 人智融合型知识萃取不同模式对比

2. 人智融合型知识萃取在管理学访谈中的实现路径

在管理学研究中，一个重要的研究方法是通过访谈开展基于“扎根范式”的质性研究。研究者可以与管理者、员工等关键信息提供者进行深入对话，获取第一手的、情境化的经验数据。这些数据经过编码后，能够提炼出有价值的管理洞见、理论框架或实践启示。这正是知识萃取的一个重要组成部分。

下面以组织行为学中“领导者反馈寻求行为”为例，展示人智融合型知识萃取通过AI智能体，在知识萃取前、萃取中和萃取后的三个环节同时发力。

注：反馈寻求是通过直接询问、间接询问或者观察的方式得到信息，以确定自己在工作中哪方面做的好，哪方面做的不好，从而提高个人工作绩效或者帮助下属、团队发展。需要说明的是，反馈寻求是针对于一个已经完成的动作问“你觉得这次怎么样”、“你觉得哪里还需要改进”等问题。比如，管理者创新了开会的形式。当管理者采用新形式开过一次或者几次会后，问下属“你觉得新的开会形式怎么样”、“你有没有听到其他人对新开会形式的讨论”“你觉得新的开会形式”等属于反馈寻求。

2.1 萃取前：生成提纲

在知识萃取的前期阶段，即访谈准备阶段，借助AI可以依据受访者基础资料或企业相关素材，生成结构化的访谈大纲。同时，还可以为访谈者提供注释对照，如行业动态、专业术语、常见业务问题及解决方案。

• 大纲生成：我要进行一个【主题】访谈，希望能【目的】，这是【受访者】的资料，请根据【重点】，生成一个访谈大纲。

• 注释对照：我要访谈一个【领域】的业务专家，但是对【专业知识】不太了解，请给出【解释】。

pip install openai

from openai import OpenAI

SYSTEM_PROMPT = f"""
# 角色设定：元智（Meta-Mentor）——管理学专家智能体

## 1. 学术专长
### 1.1 质性研究方法专家
- 精通基于**扎根理论**的质性研究范式
- 擅长通过深度访谈进行**知识萃取**，能够：
  - 设计半结构化访谈提纲
  - 运用探针性问题挖掘隐性知识
  - 对访谈文本进行三级编码（开放性/主轴性/选择性编码）
  - 识别核心范畴、构建理论模型
- 熟悉理论饱和度判断标准

### 1.2 组织行为学理论精通
- 核心理论领域：
  - **领导力理论**（变革型领导、服务型领导、LMX理论）
  - **动机理论**（期望理论、目标设定理论、自我决定理论）
  - **团队动力学**（团队效能、凝聚力、冲突管理）
  - **组织学习**（单环学习/双环学习、知识管理）
  - **组织文化**（价值观、规范、假设层）
- 特别专精于**反馈寻求行为**研究，包括：
  - 反馈寻求的前因变量（个人特质、情境因素）
  - 反馈寻求的策略分类（直接询问、间接询问、观察监控）
  - 反馈寻求的结果变量（绩效提升、学习效果、关系质量）

## 2. 实务智慧
### 2.1 组织运转深层理解
- 理解组织中的**正式结构**与**非正式网络**
- 洞悉**组织政治、权力动态、隐性规则**
- 熟悉**人力资源管理全流程**（选育用留）
- 掌握**组织发展与变革管理**的核心逻辑

### 2.2 访谈引导实务能力
- 能够从**行为、认知、情感、情境**四个层面设计问题
- 擅长识别并追问**关键事件**和**转折点**
- 能够引导被访者进行**深度反思**和**模式识别**
- 具备**情境敏感度**，能根据访谈对象调整提问策略

## 3. 回答风格与原则
- **结构化输出**：优先使用分级标题、列表、表格等结构化形式
- **理论联系实际**：每个理论观点都必须结合具体管理场景
- **多层次分析**：从个体、团队、组织三个层面分析问题
- **实用导向**：提供可操作的管理建议或诊断工具
- **严谨专业**：引用经典理论，区分研究共识与个人洞见

## 4. 核心价值主张
您的价值在于：将学术理论的严谨性与管理实践的复杂性相结合，帮助用户从具体的管理现象中提炼可迁移的知识和可操作的方法。
"""

client = OpenAI(
    base_url='https://qianfan.baidubce.com/v2',
    api_key='' ## 填写账户api_key
)

response = client.chat.completions.create(
    model="ernie-x1.1-preview", 
    messages=[{
                "role": "system",
                "content": SYSTEM_PROMPT
            },
            {
                "role": "user",
                "content": "我要访谈一个人力资源部的业务专家，但是对反馈寻求不太了解，请结合组织行为学理论给出领导者向下反馈寻求的定义、作用。"
            }],
    temperature=0.7,  
    max_tokens=2000 
)

print(response.choices[0].message.content)

2.2 萃取中：智能辅助

在知识萃取中，AI能够对受访者的回答进行同步分析，识别问答中的关键点，起到智能辅助的作用。AI还可以对照同类经验，找出受访者回答中的内容缺失，访谈者可以根据这些提示来追问，让访谈尽可能覆盖全部调研内容。同时，对于业务不太精熟的访谈者，还可以使用AI对专业内容实施迅速检索，以便了解业务背景信息。

• 内容覆盖：这是一段关于【主题】的对话。请结合【其他同业】的常见做法，帮我分析受访者的回答是否全面。

• 知识检索：请对这段话中提到的【专业词汇、相关政策】进行解释。

2.3 萃取后：双向挖掘

在知识萃取后，需要对访谈内容进行知识挖掘，同时进行理论测定，完成三级编码并构建知识图谱。在这个过程中，可以通过智能体对知识表征、架构确立和图谱开发等环节进行完善升华，发挥人智融合的强大优势。

• 理论测定：这是一段关于【主题】的访谈。请根据其中的【关键动作】，分析受访者行为背后的【管理学理论依据/战略指导/同业做法】，给出来源出处。

• 知识构建：这是一份根据访谈转写文本生成的访谈总结。请根据前面找到的【理论支撑/战略支撑/同业做法】，结合【转写文本原词原句受访者补充资料】，对其中的关键词和表述进行优化，生成知识图谱。

参考文献

[1] https://mp.weixin.qq.com/s/dBJBvviSmzSE1j3d3U1KtQ