當前，如何把DS用好成為一個關注點，結(jié)合近期使用DS經(jīng)驗，個人認為，基于AI檢索的知識庫是一個不錯的嘗試。
首先簡單定義一下知識庫：知識庫通常指的是經(jīng)過組織、系統(tǒng)化存儲的知識集合，能夠被方便地檢索、查詢和更新。它不僅僅是數(shù)據(jù)的簡單堆積，而是有結(jié)構、有分類，可能還包含元數(shù)據(jù)、索引等，方便用戶高效獲取信息。
前不久，我與醫(yī)院科室進行了“AI檢索+知識庫”的內(nèi)部分享。在分享時，我并沒有使用上面這個略顯生澀的概念去解釋知識庫，而是用一個相對輕松的問題，幫助大家厘清知識庫的概念：書架上的一堆書，算不算知識庫？或者電腦里的一個文件夾，存著跟你業(yè)務相關的教材、文檔、論文，算不算知識庫？
大家可以思考一下，以下是我給出的答案。
基于AI檢索的知識庫在醫(yī)院的落地和應用，是一個不錯的嘗試。理由是，知識庫在醫(yī)院的應用自帶兩個優(yōu)勢：一是廣泛的用戶基礎，二是良好的內(nèi)部環(huán)境。
廣泛的用戶基礎：信息科工程師和醫(yī)生兩個主力群體，出于對其職業(yè)特性、工作場景和專業(yè)需求的要求，對筆記類軟件使用需求高，意愿強；盡管筆記類軟件并非專業(yè)知識庫，但其通過結(jié)構化存儲、智能檢索、協(xié)同能力等設計，已經(jīng)具備了輕量級知識庫的特性。在使用筆記本類軟件的過程中，通過功能設計和交互引導，用戶也可以逐漸領會知識庫的核心要義，認同知識庫的理念，培養(yǎng)初步的使用習慣。
良好的內(nèi)部環(huán)境：這個“內(nèi)”，指的是醫(yī)院的辦公環(huán)境大多基于封閉的內(nèi)網(wǎng)，良好的環(huán)境是指，無論醫(yī)院大小和級別，都會將文獻數(shù)據(jù)庫作為知識基礎設施去建設實施。正是基于這樣的前提，確保了醫(yī)生在工作時段，被“困”于內(nèi)網(wǎng)時，有一個相對專業(yè)、穩(wěn)定的文獻檢索工具，一個用來對沖碎片化時間的專業(yè)學習平臺。
盡管有上述兩個優(yōu)勢，但筆記類軟件和內(nèi)網(wǎng)文獻庫并沒有發(fā)揮其完全能力，至少與用戶的期盼值有所差距。簡單說就是，存進去容易，查找和整理麻煩，所以知識庫的價值沒有得到充分發(fā)揮，事倍功半。
以我為例，出于內(nèi)容創(chuàng)作和學術科研需求，用了很多年筆記類軟件，不僅開了會員，還搭配了微信轉(zhuǎn)存，網(wǎng)頁剪藏，甚至手表端的語音隨記等功能，各種手段都上了，有空時自己還會整理和標注筆記，不可謂不用心；但盡管如此，我也只是勉強完成了“信息聚合”的上半場工作，從“信息聚合”向“知識賦能”的下半場工作，一直做得不好。
文獻檢索也是如此，看單篇文獻容易，但是很多場景要求用戶快速切入某一新領域，這時就需要從一堆文獻、教材、指南中尋找看似孤立的線索，把它們拼接起來；類似于刑偵劇中，辦案人員往往需要從案件卷宗、監(jiān)控錄像、物證檔案以及證人證詞中，抽絲剝繭地梳理出完整的證據(jù)鏈。這其中難度有多大，大家都知道。因此，知識庫的“吃灰”現(xiàn)象，不能說是用戶懶或者不用心，真的是挖掘知識價值這件事，太花時間和心思，超出了個體用戶能力范圍。
轉(zhuǎn)機來源于DS出現(xiàn)后，在使用Cherry studio（一款開源的跨平臺大模型桌面客戶端）過程中，我驚喜的發(fā)現(xiàn)它自帶知識庫功能。當時，我正在了解某個新的學術研究方向，我一下想到了之前下載的一堆文獻和教材，剛好拿來一試，可惜經(jīng)過測試，當時Cherry studio 內(nèi)置的 OCR 引擎對復雜布局的PDF支持不太好，但我相信這種AI搜索+知識庫的理念是正確的，足以解決我之前在使用筆記類軟件時，投入一腔熱血去收集了一堆資料，結(jié)果價值產(chǎn)出只有零星半點的尷尬局面。
最終，在試用了多款不同類型的知識庫，我梳理了一個合格的“AI搜索+知識庫”該有的樣子：
第一步是找得到：即知識庫的創(chuàng)建。首先通過恰當?shù)奶崾驹~，從公開網(wǎng)絡中提問檢索，找到用戶感興趣的文獻，以及相應的文獻來源，并且支持一鍵添加到相應的知識庫。
第二步是喂資料：即知識庫的更新。可以通過多種方式，將用戶專屬的知識添加到知識庫，包括網(wǎng)頁、公眾號文章、教材、論文、任務書、截圖等等）
第三步是刨根問底：即圍繞知識庫進行提問。圍繞用戶預先構建的知識庫展開提問、追問和內(nèi)容解釋，不僅可以提升答案的專業(yè)性和準確度，還能有效避免大模型因為公開網(wǎng)絡數(shù)據(jù)訓練引起的幻覺問題。更重要的是，一個合格的“AI檢索+知識庫”，要能做到將解釋的結(jié)果，以及提問、追問和回答的對話記錄，也加入知識庫，正所謂：真理越辯越明，知識庫越問越清楚。
第四步是分享和協(xié)作。這項功能做好以后，知識庫就可以從個人層面拓展到團隊和科室層面，對于一個科室的業(yè)務能力傳承和積累有很大幫助。有了知識庫的幫助，以后科室和團隊來了新人，就不用指定專人去以老帶新，而是直接用知識庫輔助新人快速了解該科室/團隊的業(yè)務范疇、政策依據(jù)、研究內(nèi)容等內(nèi)容。
醫(yī)院良好的信息化基礎結(jié)合醫(yī)療行業(yè)知識密集型的特點，讓知識庫的本地化部署，不僅限于文獻檢索，可做的事還有很多：比如?？朴盟幹改辖Y(jié)合醫(yī)院自研標準操作流程（SOP），搭配知識庫，可以形成專屬知識體系；再比如：內(nèi)網(wǎng)文獻庫可作為臨床決策支持系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源，通過自然語言處理實現(xiàn)“癥狀-文獻-診斷”智能推薦，這些都是不錯的想法。
關于知識庫本地部署的技術分享，可以參考《解放軍總醫(yī)院DeepSeek部署實踐經(jīng)驗分享》這篇文章，另外，目前公網(wǎng)上有幾家做得不錯的“AI檢索+知識庫”，建議大家可以先體驗一下：例如截圖中用到的秘塔AI搜索以及騰訊的IMA知識庫等等。體驗的目的是為了盡可能把好用的“AI檢索+知識庫”理念從外網(wǎng)帶到內(nèi)網(wǎng)，增強內(nèi)網(wǎng)用戶體驗，讓內(nèi)網(wǎng)的AI應用更好地落地生根。
相關鏈接：
知識庫 https://docs.cherry-ai.com/knowledge-base/knowledge-base
李楠，CHIMA委員，醫(yī)院信息化工作者，醫(yī)學統(tǒng)計學博士在讀。作者觀點僅代表個人，純屬技術交流，與供職單位無關。
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