手把手教你用 AI 搭建个人知识库，我把我的这套知识库底座也免费开源了

朋友们大家好啊，我是金尘马。

前两天我分享了一下我的知识库的目录结构，然后有好多朋友都来私信问我，说这个知识库是怎么搭建的？用的什么工具？然后今天就给大家讲讲。

我这几个月写的文章，基本上都是基于知识库写出来的。

用什么工具

AI 工具选择的话，用 WorkBuddy、Codex、Claude Code 都可以。如果你人在国内，搞不定网络和账号的话，就直接用 WorkBuddy 就可以了。它是腾讯的桌面 AI 智能体，你授权一个文件夹，它就能读写里面的文件。

那文件夹里放的是什么东西呢？主要就是你的个人资料。这个资料呢，现在常见的就是 Markdown 文档格式，也就是普通的文本文件。

现在好多人说搭知识库用 Obsidian，其实 Obsidian 本身就是一个文档的浏览器，它不会自动帮你去搭建知识库。 我们这一套搭建知识库，主要还是依赖 agent 智能体工具。知识库本身跟 Obsidian 关系不大，但你可以很方便地用 Obsidian 来看你的这些资料。

搭知识库最大的弯路

搭知识库最大的弯路，就是一开始就设想一个特别完善的结构，然后看到别人好的知识库架构，就盲目地拿过来用，结果发现很多东西不适合自己。

市面上很多开源的知识库方案，里面有很多作者自己预设的分类，比如会议、人物、公司、项目。但不是每一项你都用得到，比如会议，对吧，可能有些人平时就没那么多会，就用不到。

开源仓库里有个比较知名的就是 GBrain，它是 YC 总裁兼 CEO Garry Tan 开源的知识库。它里面的目录结构非常多，默认就有 15 种分类，还搭配了数据库、向量库这些东西。内容虽然比较完善，但也做得比较重，好多普通人其实用不上这么重的架构。所以这种知识库你拿过来想直接用，可能配置环境就要搞半天，也不见得适合你。

但知识库本身这件事情，它没那么复杂。 你自己的知识库，就根据你平时使用的场景和习惯来，用你最舒服的方式。你平时大量关注哪些东西，记了哪些事情，做什么样的项目或者工作，知识库的基本骨干就从这些已有的内容里梳理出来。一开始就让 AI 帮你去梳理、去管理，这样你的知识库慢慢就长出来了。

知识库里有三类内容

每个人的结构可以不一样，但里面的内容大致就这三类。

第一类是原始文件，包括收藏的外部内容，自己记的随想笔记、日记等等。

第二类是输出，就是对外分享的成品，无论是朋友圈、社交媒体，还是公众号文章、短视频口播，也包括公司里要汇报的文件。

第三类是知识编译，主要借助 AI，把过往的原始材料和输出里的内容拆解开，做成索引、主题这些分类。这一层平时自己可以回顾一下，看看自己的知识体系里都有哪些内容。更多的还是给 AI 用，你想搜索、想用某个素材的时候，它能按照索引和主题找到。

注意，这里我强调一下，这三类是概念上的三类，不是说一定要在知识库里建三个文件夹，把对应的文件放进去。 当然你想这么建也可以，我的知识库就是平铺的。

不管怎么建，在规则里写清楚就行，哪些文件夹属于原始文件，哪些属于知识编译，哪些属于输出。这样目录大家可以按自己喜欢的形式去分类，人看的时候一目了然，AI 看的时候也能根据规则去操作。

知识库的基本功能

知识库的功能说起来有很多，入库、查询、信息关联，但其实主要就是两个，一个是怎么放，一个是怎么查。

先说怎么放，这就是前面讲的知识编译。

一份资料进来之后，AI 先要判断它是什么内容，该放到哪个目录。比如你的想法放随记，外部文章放收藏，拿不准的先放收集箱。

然后把里面有用的东西抽出来，变成知识点和观点，归到对应的主题和概念下面，再按索引分好。

最后是信息关联。同一个主题、同一个人、同一个项目，可能在好多文件里都提到过，让 AI 用链接把它们串起来。这样每份资料就不是孤零零的一个文件了。

再说怎么查。查询是一层一层来的。

第一层，按主题和索引去找。 AI 先看索引和主题，定位到相关的内容，再顺着链接去读具体的文件。

第二层，按关键词扩展。 前面找到的可能不全，再用关键词去搜一下，补充找一些。

第三层，如果你的文件特别多，可能就要适当上 RAG，也就是专业的向量数据库，它能按意思相近去找内容。

怎么搭起来

先做两件事。

第一件，先跟 AI 定好边界，就是每类内容是干嘛的，用的时候怎么用，然后让它写进一份规则文件。这份文件就叫 AGENTS.md，是给 AI 看的说明书。

第二件，目录按「这是什么内容」来平铺，拿不准放哪的就先放进收集箱。假设你手里只有收藏的文章、自己的日记和发过的公众号文章，目录可以是这样：

我的知识库/
├── 00-收集箱/
├── 10-收藏/
├── 20-日记/
├── 30-文章/
├── 40-知识/
└── AGENTS.md

三类内容的区别写在规则文件里：收藏、日记是原始文件，文章是输出，这些都不能改；知识目录就是知识编译，由 AI 来维护。

文章后面会给一个我开源的底座，里面有建好的完整版本，用不上的可以删。

这是我现在的目录：

这里面的逐字稿、AI 对话、人物关系这些，是因为我有这些内容才长出来的，你有了对应的内容再加就行。

然后看你手里的资料，有三种开始方式。

第一种，你手里资料不多，可以直接让 AI 按照新的结构去规整，就是把资料放到对应的目录里。规整的时候只移动位置，不改原文。

第二种，你手里资料非常多，我建议先把资料归一下档，全部放到一个「过往知识归档」的文件夹里。后续新的资料按新的规则来，老的资料再分批，一点一点迁移到新的结构里。

第三种，手里没有资料，先把底座搭起来，养成平时记录的习惯，以后有什么想法，就直接丢给 AI，让它帮你放到对应的位置。

搭好以后怎么维护

使用的时候，就可以都丢给 AI，让它去归类、去梳理。它先整理，你再看一眼就可以了。只有一种情况我建议你自己确认，就是提炼成「你的观点」的时候，因为观点代表你的立场。

时间长了，如果你发现哪里有问题，再让 AI 去改、去清理。知识库后面是必定要有一个不断清理、整理的过程的。

但你要是每次都想让它规规矩矩，也不现实，因为很多内容随着后面不断迭代，也是要发生变化的。

我们只保证一件事，原始数据坚决不能动。只要原始文件在，上面的知识编译层就可以随意迭代。 所以我建议让 AI 在知识编译层的内容上标明来自哪些文件，改乱了还能回到原始文件。

后面你不断学新东西的时候，就不断加进来，再从里面提取主题、观点、知识点，然后让 AI 做好关联。

下面这张是我的知识库关系图，每个点是一个文件，线是文件之间的链接。它就是这么一点点长出来的。

实际怎么用：就拿这篇文章举例

动笔前，我先跟 AI 说一下大概的选题、内容，以及想用的素材和思路。

然后它就会从知识库里找出我过去写过的类似文章，以及它帮我整理出来的现成观点和素材。我再根据这些内容，补充一些新的信息增量和新的认知，挑选可以用的素材和案例，最后生成一篇新的文章。

这篇文章就是这么写的。AI 找出了我 7 月写的两篇知识库文章和几条现成的观点，我再补上朋友们私信问的问题，还有这次新的想法。

过程中 AI 也有理解错的时候。它一开始把三类内容理解成了三个文件夹，我一看不对，就纠正了它。所以人还是要看一眼的。

开源的知识库底座

如果你想直接上手，我免费开源了一个知识库底座：

https://github.com/jinchenma94/jinchenma-knowledge-base

它基于我现在的知识库，里面有基本的知识库目录结构和 11 个核心 Skill。

我把里面比较重点的几个拿出来，简单给大家介绍一下。

• capture，记录想法和日记，按原文保存。

• media-ingest，收藏外部内容。文章、推文、视频、PDF 这些，都可以交给它保存。原始内容和 AI 的分析分开放。

• meeting-ingestion，处理会议和交流的逐字稿。它会保存原稿，再整理出纪要、人物关系和待办。

• ai-dialogue-ingest，保存你和 AI 的完整对话，再把里面能复用的内容整理出来。

• knowledge-analysis，分析材料、提炼观点。它先给你看候选内容，你确认后才存进知识库。

• query，查资料、找来源、找写文章的素材都用它。

• entity-propagation 和 enrich，负责信息关联，把记录里人物、组织、项目的新信息更新到对应的页面。

用的时候，直接把这段话丢给 AI 就行：

请把这个项目下载到我的电脑上：https://github.com/jinchenma94/jinchenma-knowledge-base
然后读取里面的 AGENTS.md，帮我把知识库建在我指定的文件夹。
先跟我确认文件夹位置、时区和日记的日界线。

但是刚才说了，别人的架构不要照搬，我这个也一样。 你可以先让 AI 根据这个底座给你的知识库整理出一个初版，然后让它根据你已有的内容和你的想法，把结构做一些修改。

写在最后

AI 时代，个人的数据对每个人自己来讲，会变得越来越值钱。

以前我们经常说要多去记录，但大家觉得没有用，因为记下来之后没有人帮你整理，久而久之这些内容放在那儿也没有什么作用。

但现在有了 AI，你只要记得足够多，AI 就会越懂你。 你以后想用的时候，它能帮你找到，甚至还能找到不同主题、两件看似没有关系的事之间的联系。

所以要尽可能从当下开始，多去记录自己的所思所想、写的内容，看到好的东西、想要学习的东西，全部保存下来。

金尘马｜前大厂程序员，OPC 实践中｜持续分享普通人也能看懂、用得上的 AI 实用教程｜目前在做 AI 培训与企业 AI 落地｜合作咨询，联系方式见主页：https://x.com/jinchenma_ai。本文由我口述，AI 协助整理，经我审稿定稿。