今天要分享的内容，是关于“个人知识库”，这个选题是粉丝小伙伴强烈“催更”来的，感谢她，让我复盘了自己搭建知识库的过程，借写文章的契机，也更新了我的知识库框架。

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~

前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！

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：

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。

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）。

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~

读者福利：倘若大家对大模型感兴趣，那么这套大模型学习资料一定对你有用

针对0基础小白：

如果你是零基础小白，快速入门大模型是可行的。
大模型学习流程较短，学习内容全面，需要理论与实践结合
学习计划和方向能根据资料进行归纳总结

包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型！

😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓

👉AI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉大模型实战案例👈

光学理论是没用的，要学会跟着一起做，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。

👉大模型视频和PDF合集👈

这里我们能提供零基础学习书籍和视频。作为最快捷也是最有效的方式之一，跟着老师的思路，由浅入深，从理论到实操，其实大模型并不难。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

👉获取方式：

😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓