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知识库的自我进化

最近在整理知识库的时候突然想到这个问题,特做记录。

每个人的移动硬盘上估计都躺着几百G的文档资料库,但是很多历史资料真正能够再利用的时候却相当少,虽然本地的知识库也经常在整理和归档,但是发觉到后面真正要用的时候用的最多的还是everything进行快速搜索,除非是对于目录或文件名都没太多影响的时候往往才会沿着目录路径进入。

由于当前搜索引擎本身的强大,同时IT行业本身信息更替又相当快,你会发现真正到了解决问题的时候,往往用的最多的还是网上搜索为主,而只有少量情况是在检索本地的知识库系统。那么本地臃肿的知识库系统应该遵循一种什么方式进行自我进化,最近突然想到一个可行的思路如下:

我们在写一个售前技术方案或文档的时候,往往需要查阅很多本地历史相关文档信息,然后再进行各个知识点的整合。举个例子来说写一个新项目的技术方案PPT可能会查阅过去上10个相关ppt方案材料,再根据搭的框架选取相应匹配的内容进行整合。

鉴于这个思路,本地知识库的进化应该是能够降平时用的最多的文档和资料进行rank等级的标记,同时我们在使用每个历史资料的时候也可以标注清楚具体是哪个项目或者什么原因在使用?究竟选择了资料里面的哪些内容等。在这种模式下我们每季度或者每半年进行Review的时候就容易得到我们本地知识库的一个高频知识文档资料列表,而这些文档资料才是我们认为在解决问题的时候最有价值的资料。

为何在每次使用文档的时候要增加标注和场景说明,这个做大的作用就是方便我们后期对高频的资料重新进行Review,比如哪些高频资料应该进一步进行切分和标准化,让其成为更加方便复用的单元。哪些资料内容是相似的应该进行裁剪或合并等。只有这样才容易形成一个面向自己的精华可复用知识库。而其它知识库里面的相当多资料则可以移动到移动硬盘和进行归档。

如果能够再讲我们上网的关键搜索内容,我们网页相关收藏,文库内容下载等进行归类和记录,则会更加全面的形成个人的知识行为库。通过这种方式,我们在复盘的时候还很容易发现我们在某一段时间究竟在关注和学习哪方面的内容,再搜索哪些内容,这些搜索是否反映出来某些知识点的缺乏等。只有这样,真正针对知识行为的复盘才有据可依。

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