今年，AI 知识库是真火。
以前我们想做个个人知识库，光是分类文件、梳理笔记就累得够呛！
现在有了 AI，平时的笔记、文件、灵感碎片，常看的博主干货，都可以直接扔进去，剩下的整理、分类、提炼重点，就全交给 AI处理
我们大脑容量有限，容易忘东西，也很难快速定位关键信息，
但 AI 知识库可以帮我们把重要信息、经验、想法全存起来，不用怕忘记，
而且，那些零散的碎片知识，AI也能自动整理。
我们遇到问题直接搜就行，省时又高效，不用再去翻遍文件夹找文件。
AI知识库的使用场景非常广泛：
个人，可以用来梳理读书感悟、健身心得、旅行攻略等，比如，
备考时，把知识点总结、错题集、模拟试卷统统存进库，冲刺阶段一键检索重点。
工作上，适合收集会议纪要、客户资料、方案设计稿，比如运营可以整理爆款文案、活动策划方案，做新项目时快速调取灵感。
企业可以用来统一管理内部知识、流程和经验，比如整合客户沟通记录、项目复盘文档，帮助员工快速掌握业务核心。
一、国内常见 AI 知识库
| 工具名称 | 核心能力 | 亮点 | 适合人群 |
| ima（腾讯系，个人用超香） |
基于腾讯混元 + DeepSeek 双模型，搜、读、写一体， 能搜公众号文章、能总结文档、能帮你写内容 | 有知识库广场，能找别人分享的优质内容，也能晒自己的；个人免费容量 30G，日常够用 | 学生、知识工作者、内容创作者，用来整理学习资料、写稿提效 |
| Get 笔记（随手记 + 自动整理，懒人必备） |
支持语音、图片、链接、文本 4 种输入，线下录音、线上直播、灵感速记都能搞定。 | 能 “手机内录”—— 直播、视频播客同步转文字；还能自动生成标签、总结内容，不用手动分类 | 职场人、学生，开会记笔记、刷视频存干货，基础功能全免费 |
| 飞书知识库 + 知识问答（企业 / 团队专属） |
深度整合飞书生态（网页、多维表格、会议纪要），集中管理团队所有信息；AI 能直接从库里找答案，不用翻文档 | 权限管理细，能控制谁看什么内容，信息安全有保障；云端空间大，还能扩容 | 企业、小团队，用来做知识共享、新人培训、项目协作 |
| Coze（专业需求可冲） |
支持本地文档、飞书、Notion 等多格式导入，能和 Coze 工作流结合，快速搭专属知识库应用 | 回答准、检索快，有团队 / 企业级空间 | 有专业知识管理需求的个人或企业，个人免费版空间有限，适合先试再升级 |
| 秘塔 AI （专题分类 + 辅助工具，梳理资料快） |
能把文档、网页、搜索结果归到不同专题，建专属库；还能自动生成概念图、术语表，帮你理清资料逻辑 | 能将搜索答案组合成知识库便于调用；支持编辑收藏的搜索结果；权限控制和数据加密功能突出，可按用户角色和部门设置访问权限 | 研究人员、需要深度整理资料的职场人，兼顾全网搜索和专题检索 |
| 星火知识库（科大讯飞，企业业务适配强） | 把企业文档（结构化 / 非结构化都能处理）变成可检索库，AI 回答问题、写内容更贴合业务 | 能和企业现有系统集成，适合客服、培训、办公场景 | 有大量内部知识的企业，比如做客户咨询、员工培训 |
| 纳米 AI 知识库（多格式 + 大空间，性价比高） |
支持61 种格式文件（文档、音视频、URL 甚至研发语言），能深度分析内容并自动生成摘要 | 有知识库广场，个人免费容量 36G（主流工具里最大） | 需要存多类型资料的个人，比如设计师存案例、程序员存代码 |
 火山方舟（企业级大容量，安全靠谱） |
能解析飞书云文档，兼容十多种格式，单个库能传 50 万篇文档 | 检索快（毫秒级找数据）、安全强（端到端加密、数据隔离） | 大型企业，需要管理海量资料且重视数据安全的团队 |
二、本地化方案
如果你对数据安全要求比较高，不想把资料放在云端，这两种方案更适合你：
1、本地化工具
对隐私要求高，又有点技术基础的个人，比如需要存敏感资料的自由职业者，可以试试本地化的AI知识库。
电脑桌面端的话，我推荐 Cherry Studio。
官网：https://cherry-ai.com/
数据默认存电脑，不上传到云端，除了知识库，还带 AI 绘图、视频、编程工具，
可以使用的大模型种类也多，不像前面介绍的ima 飞书这些云端工具，一般只能用 1-2 种 AI 大模型。
不过这种通常只能在电脑用，如果电脑配置较低，还要连 API。
这个对用户的技术能力有一定要求，并且还要花点小钱。
用 API 时虽然不会上传文档，但 AI 在回答问题时，会从本地知识库提取切片信息，仍会产生少量数据传输。
但总的来说，这种方式的隐私保护已经很强了！
如果你公司不让上传文档，可以考虑用这种。
2、本地部署
同样可以用 Cherry Studio，不过是在断网状态下调用本地大模型。
这样知识库和 AI 都不联网，数据就绝对安全了。
但是这种对电脑配置要求很高，最好有 16G 显存，
以前个人电脑本地部署 AI 知识库难度很大，就是因为高性能 AI 模型吃显存严重。
但现在有一些高性能小模型，像Qwen3，个人也能本地部署 AI 知识库，日常使用完全够用。
如果你想部署满血版的 DeepSeek-R1 ，个人电脑是带不动的，需要服务器，硬件+服务费成本百万级，并不适合个人和小团队。
更多是大企业或政府组织在用，就像之前新闻报道的深圳全面启用DeepSeek ，提升政务服务智能化水平。
对个人和小团队来说，与其去折腾复杂的部署，不如直接用 ima、飞书、扣子这类现成的 AI 知识库工具，操作简单又省心。
三、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。
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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生
2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！
02.如何学习大模型 AI ？
🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀
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。
1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工
📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）
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。
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