以下是一些 AI 用于知识管理的案例：
法学硕士的一个新兴应用是将其用作管理组织内基于文本（或可能基于图像或视频）知识的手段。创建结构化知识库所涉及的劳动密集性使得许多大公司难以进行大规模知识管理。然而，[一些研究](https://arxiv.org/abs/1909.01066)表明，当模型培训针对组织内特定的基于文本的知识体系进行微调时，法学硕士可以有效地管理组织的知识。法学硕士中的知识可以通过提示问题来获取。一些公司正在与领先的商业法学硕士提供商一起探索基于法学硕士的知识管理理念。例如，[摩根士丹利](https://news.microsoft.com/wp-content/uploads/prod/2022/10/KEY01-Satya-Nadella.pdf)正在与OpenAI的GPT-3合作，微调财富管理内容的培训，以便财务顾问既可以搜索公司内部的现有知识，又可以轻松地为客户创建量身定制的内容。此类系统的用户可能需要培训或帮助来创建有效的提示，并且法学硕士的知识输出在应用之前可能仍需要编辑或审查。然而，假设这些问题得到解决，法学硕士可以[重新点燃](https://www.wsj.com/articles/BL-CIOB-7428)知识管理领域的火花，并使其更有效地扩展。
构建高效的知识管理体系可以通过一系列创新的AI应用来实现，这些应用使个人和组织能够以前所未有的速度和深度管理和利用知识。下面是一些具体场景及其实现的场景：[heading3]1.提示词帮你规划你的PARA分类模式[content]PARA是一种流行的知识管理框架，它代表项目（Projects）、领域（Areas）、资源（Resources）和档案（Archives）。AI可以通过分析你的工作模式和内容类型，自动生成提示词，帮助你将信息和知识分类到PARA的相应部分。这种方法可以大大简化分类过程，使你能够更快地组织和检索信息。我们可以用如下方式重新规划我们的笔记系统：核心是需要理解以行动为驱动的笔记逻辑。提示词：[heading3]2.提示词帮你设计笔记标签系统[content]一个有效的标签系统是知识管理的关键，但设计一个既全面又不过度复杂的标签体系并非易事。AI可以通过分析你的笔记内容和使用习惯，推荐合适的标签和标签结构。这种自动化的提示词功能可以帮助你更高效地管理笔记，提高检索效率。提示词：[heading3]3.知识助手BOT帮你渐进式积累领域知识[content]随着你在特定领域的深入，需要系统地积累和更新知识。一个知识助手Bot可以根据你的学习进度和兴趣点，定期推送相关的文章、论文和资源。这种渐进式的学习方法，不仅可以帮助你持续扩展知识边界，还能确保知识的及时更新。例如我们可以基于dify.ai将数百个思维模型整合成一个知识库，根据不同的对话和条件判断来为用户选择适用的思维模型分析工具，以此封装成一个智能分析的Bot
Cursor有一个功能是针对一个很大的代码库，也能精准地找到相关的函数，并且用它的信息来帮助撰写代码。对于非开发性质的问答来说，这天然就是一个RAG引擎。当我们在问答窗口不是使用回车，而是使用Command加回车来发出问题的时候，它会首先在当前的文件夹下做一轮搜索，并且在文本框下面显示出排在前面的文档和相关度，最后使用这些信息构建提示词完成最终的生成。这些中间结果都是可以在界面上展开并且查看的。而且这个功能不仅在Chat里可以使用，它也可以作为Agentic AI的一步来使用，这是因为搜索这个功能也是Cursor Composer可以调用的一个Agent Tool。上图这个例子里，我把我所有的Blog文章放在了当前文件夹下，然后问了Cursor一个相当复杂的问题。我问他在Chat GPT发布后的这两年时间里，作者也就是我对AI的观点和态度发生了哪些变化。Cursor的回答非常惊艳，他首先自己组织了一些关键字，然后用这些关键字做了Retrieval，结果看上去都挺靠谱的。接下来他针对这些文章进行了总结和对比，给出了相当有深度的回答。所以即便是对于非开发性质的任务，Cursor也可以非常自然的和私有文档进行结合以及问答。而且相比于单纯的对话性质的聊天界面，Cursor天然就可以把这些新生成的insights进一步沉淀成新的文档，在后来的搜索中继续使用，这就形成了一个知识闭环。这种附用性和知识探索沉淀和新增的能力，对于知识管理来说是非常重要的。因此如果你使用obsidian之类的软件来进行知识管理的话，也不妨使用Cursor来增加知识检索和管理的效率。