一、需求
随着信息时代的快速发展，知识库已经成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。
无论是个人的学习笔记、公司的项目文档，还是整个行业的研究资料，一个结构清晰、易于检索的知识库目录结构都至关重要。
但很多时候，我们都会面临一个问题：随着知识的累积，知识库变得越来越庞大和复杂，找到我们需要的信息变得越来越困难。
对于职场新手可能缺乏有效的知识管理和分类技巧，导致知识库变得错综复杂。
当然，即使是那些在职场上工作多年的人，也会面临同样的问题。
知识库的扩展和膨胀使得原先的分类方式难以适应新的需求，急需进行优化和调整，我就是其中一员，工作了六、七年，知识结构有些繁杂，偶尔遇到新知识都不知道放哪里，生怕石沉大海，那么整理出更加清晰的知识结构必须得提上日程了。
从而经常产生出几个让人困扰的问题：
- “我记得这份文件存在，但找不到它！”
- “明明保存了那个重要的网页链接，现在怎么找不到了？”
- “为什么这个项目的所有资料都散落在不同的地方？”
如何解决这些问题？在本文中，我们将探讨如何利用AI结合提示词，优化知识库的目录结构，使其更加高效、有序。
二、知识库现状
从技术文档到研究论文，从市场策略到产品手册，各种信息和数据都需要在知识库中进行整理和存储。但随之而来的问题也日益显现：
- 结构的不适应性：许多知识库最初是基于某种特定的分类方式和结构建立的。但随着时间的推移，原始的结构可能不再满足新的需求，导致信息难以归类和检索。
- 检索效率低下：传统的知识库往往依赖于关键词或标签进行搜索，但由于标签的不规范或描述的模糊性，使得检索结果经常不尽人意。
- 知识的冗余与遗失：由于缺乏统一的标准和管理，相同的知识或信息可能被重复存储在不同的位置，或者重要的资料被错误地删除或遗失。
- 难以适应知识的快速变化：现代的工作和学习环境要求我们不断更新和扩充知识。但在一个结构僵化的知识库中，新知识的加入和旧知识的更新变得异常困难。
这些挑战对于那些希望利用知识库提高工作效率的人来说，尤为突出。而随着知识的不断累积，这些问题可能会进一步加剧。因此，寻找一个有效的方法来优化和管理知识库结构显得尤为重要。
那接下来，我们来看下如何利用提示词让大模型帮助我们优化个人知识库的目录结构。
三、核心功能
- 分析和优化现有的知识库结构。
- 基于最新学习或收藏的知识进行分类，提供合适的位置。
四、适用人群
- 职场新人
- 遇到知识库目录管理问题的职场老手
五、提示词
我们利用 MECE 原则帮助我们优化文件目录分类。
提示词中关键的输入信息：
- 现有知识库目录结构：用于AI进行分析，并给出优化的建议。
- 知识库目的：说明知识库的使用背景是什么。
- 高频使用的目录：基于现有知识库目录结构，将关键目录优化到相对靠前的位置，方便查询。
- 知识库规模：让AI了解到现有的文章数量，和增长速度，识别出对应的知识库规模，不同规模的知识库适合不同的目录分类的结构，我们要知道，合适的才是最好的。
- 管理知识库的痛点：帮助AI快速定位问题。可以按照实际情况提供信息。
提示词如下：
六、案例一：职场新人
我们先来聊一聊职场新人最有可能面临的知识库目录的管理问题。
初入职场时，会接触相对于学生时代更多的信息和知识，但是可能多数新人不知道怎么分类，或者了解分类的规则，但是会选择按照短期内的需求进行分类，忽略了长期知识库的建设和规划，导致随着时间深入，时间膨胀后，知识库结构变得七零八乱，难以检索和追溯。
简单总结下：
- 分类困难：对于某些专业知识和信息，新人可能不太清楚如何分类和归档。
- 对旧知识的追溯困难：在工作中，可能需要回顾或查找之前的知识或资料，但由于没有建立良好的知识库，导致难以追溯。
- 缺乏长期规划：新人可能只关注短期内的知识需求，而忽略了长期知识库的建设和规划。
那我们来看看这套提示词怎么解决职场新人的目录管理问题。
GPT-4
完整对话链接：https://chat.openai.com/share/8d33a6ef-fb5a-46ed-b2e0-a7399ada8cb9
1、初始化提示词。
2、提供关键输入信息：原始知识库目录结构、知识库主要目的、知识库文章数量、每年增长量。
很明显这个层级结构存在不少问题，不互斥，同一层文件夹，存在很多明显的互为从属关系、或者重复的文件夹。
比如遇到 python 知识， 既可以放在 "学习 / python " , 又可以放在 "书籍 / python " 下面， 还可以放在 "python学习" 文件夹内，到底放哪，放完了还能找到吗？
3、提供主要痛点。
4、得到整理后的知识库目录结构。
整理后，结构清晰多了。归档或检索 Python知识 相关的内容，终于不再无厘头。
5、输入新的知识点，让大模型帮忙选择合适的位置。
优化目录后还没完，全新知识在归档时，我们也需要游刃有余。
二、文心 4.0
1、初始化提示词。
2、提供关键输入信息：原始知识库目录结构、知识库主要目的、知识库文章数量、每年增长量。
3、提供主要痛点。
4、得到整理后的知识库目录结构。
5、输入新的知识点，让大模型帮忙选择合适的位置。
七、总结
通过本文，我们了解到了知识库当前的挑战，以及通过案例我也说明了如何借助 AI 打造更加清晰的知识库目录结构，可以看出来，AI在实际应用中隐藏着巨大的价值。
当然，未来的路还很长。知识库的优化将是一个持续的过程，不仅需要考虑目录结构的优化、还需要考虑将文章与文章之间建立关系，形成自己的一套知识体系。
结合这些需求，我们需要找到一款适合自己的知识库软件，我最近也刚刚完成全新知识库软件的选型，我深知合适的才是最好的。
最后，希望每一位读者都能从这篇文章中获得启示，无论是对待自己的知识管理，还是对 AI 技术的进一步探索，都能带着好奇心和探索精神，继续前行。
感谢小伙伴的阅读，愿知识的光芒，照亮我们前进的道路。
