写在前面

大家应该都有这种感觉：在B站看到一个2小时的深度技术讲座，或者在小宇宙听到一期高密度的播客，第一反应就是点赞收藏。 但真相是，收藏后就只是收藏，再也没看过。

传统的人工整理笔记效率太低，而普通的AI总结又往往太死板，抓不住核心痛点。我在上一篇文章里讲过RAG（检索增强生成），其实RAG的核心就是让 LLM 拥有一个外部知识库。

今天的主题就是如何构建起你的多模态AI知识库。整个过程其实一点也不复杂，主要用到一个叫 Ai好记 的工具，起到核心作用。

什么是Ai好记？

简单来说，它本身就是一个多模态的AI知识库。

通过AI技术，将在线链接、本地文件、甚至网盘里的音视频，深度解构为结构化的图文笔记、思维导图和可趣味学习播客。目前主要解决音视频方面的信息，文档类即将上线。

主要功能

输入端：万物皆可结构化

以往我们要整理资料，得先下载、转换、再导入。Ai好记把这个过程做到了极致简化：多元化输入支持： 无论是B站小红书抖音，还是知乎、小宇宙等平台音视频，直接贴链接就能解析。

万物皆可结构化

除此之外，还可以上传本地或解析直连百度网盘/阿里云盘，特别方便。

网盘上传

解析端：生成多模态内容

开头提到，Ai好记能够对音视频信息进行深度解构，生成图文笔记、思维导图大纲、重点总结、双人播客等内容。

1、生成沉浸式图文笔记

它会转文字的同时自动截取视频中的图片画面，组成一份精美的笔记，感觉像读一篇图文并茂的深度文章。即使视频没有字幕，它也能通过专门的语料库实现高精度识别。

2、产出智能AI总结

音视频解析后默认生成一份重点：

音视频解析

这里大家可能会疑惑：AI总结出来的东西会不会太笼统？

Ai好记也想到了这点，所以它最新的版本还提供了一套模版库。

你可以让它以面试复盘专家的视角帮你复盘，或者用第一性原理分析专家帮你拆解概念。所有的内容都基于视频上下文生成，这种针对性的总结，能有效避免AI产生的废话感，让输出的内容直接具备实操价值。

3、拆解思维导图大纲

它会自动生成多层级的思维导图大纲。

在网站上，点击导图节点能直接定位到视频对应位置。这本质上就是一套完整的知识管理逻辑：输入——拆解——检索——定位。

4、转为AI对话播客

看太久了觉得累的话就转为播客，有空的时候放着听一听，碎片化学习更为方便

学习端：随时答疑解惑

Ai好记目前接入了 DeepSeek R1 深度思考模型，直接在笔记页开启对话。

Deepseek

你可以基于当前的音视频内容直接提问：“这段视频里提到的第三个技术方案，对比竞品的核心优势在哪里？” 这种基于上下文的AI学习对话，能帮你快速吃透复杂内容。

管理端：构建私有知识库

当你的素材积累到一定量级，管理就成了关键。

Ai好记支持三级目录分类和全局搜索。你可以把项目、素材、子任务清晰归档。 同时，所有内容支持导出为 PDF、Markdown等本地格式甚至直通 Obsidian。

私有知识库

最后小结

目前团队已经在打磨更深度的功能，后续会引入文档总结、网页一键抓取以及团队共享知识库。他们的品牌愿景很清晰：做一个多端通用的、真正全能型的AI助手。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括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免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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】