當(dāng)前，如何把DS用好成為一個(gè)關(guān)注點(diǎn)，結(jié)合近期使用DS經(jīng)驗(yàn)，個(gè)人認(rèn)為，基于AI檢索的知識(shí)庫是一個(gè)不錯(cuò)的嘗試。
首先簡(jiǎn)單定義一下知識(shí)庫：知識(shí)庫通常指的是經(jīng)過組織、系統(tǒng)化存儲(chǔ)的知識(shí)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(jiǎn)單堆積，而是有結(jié)構(gòu)、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(jìn)行了“AI檢索+知識(shí)庫”的內(nèi)部分享。在分享時(shí)，我并沒有使用上面這個(gè)略顯生澀的概念去解釋知識(shí)庫，而是用一個(gè)相對(duì)輕松的問題，幫助大家厘清知識(shí)庫的概念：書架上的一堆書，算不算知識(shí)庫？或者電腦里的一個(gè)文件夾，存著跟你業(yè)務(wù)相關(guān)的教材、文檔、論文，算不算知識(shí)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(shí)庫在醫(yī)院的落地和應(yīng)用，是一個(gè)不錯(cuò)的嘗試。理由是，知識(shí)庫在醫(yī)院的應(yīng)用自帶兩個(gè)優(yōu)勢(shì)：一是廣泛的用戶基礎(chǔ)，二是良好的內(nèi)部環(huán)境。
廣泛的用戶基礎(chǔ)：信息科工程師和醫(yī)生兩個(gè)主力群體，出于對(duì)其職業(yè)特性、工作場(chǎng)景和專業(yè)需求的要求，對(duì)筆記類軟件使用需求高，意愿強(qiáng)；盡管筆記類軟件并非專業(yè)知識(shí)庫，但其通過結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)、智能檢索、協(xié)同能力等設(shè)計(jì)，已經(jīng)具備了輕量級(jí)知識(shí)庫的特性。在使用筆記本類軟件的過程中，通過功能設(shè)計(jì)和交互引導(dǎo)，用戶也可以逐漸領(lǐng)會(huì)知識(shí)庫的核心要義，認(rèn)同知識(shí)庫的理念，培養(yǎng)初步的使用習(xí)慣。
良好的內(nèi)部環(huán)境：這個(gè)“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(jí)別，都會(huì)將文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫作為知識(shí)基礎(chǔ)設(shè)施去建設(shè)實(shí)施。正是基于這樣的前提，確保了醫(yī)生在工作時(shí)段，被“困”于內(nèi)網(wǎng)時(shí)，有一個(gè)相對(duì)專業(yè)、穩(wěn)定的文獻(xiàn)檢索工具，一個(gè)用來對(duì)沖碎片化時(shí)間的專業(yè)學(xué)習(xí)平臺(tái)。
盡管有上述兩個(gè)優(yōu)勢(shì)，但筆記類軟件和內(nèi)網(wǎng)文獻(xiàn)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(jiǎn)單說就是，存進(jìn)去容易，查找和整理麻煩，所以知識(shí)庫的價(jià)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(xué)術(shù)科研需求，用了很多年筆記類軟件，不僅開了會(huì)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(shí)自己還會(huì)整理和標(biāo)注筆記，不可謂不用心；但盡管如此，我也只是勉強(qiáng)完成了“信息聚合”的上半場(chǎng)工作，從“信息聚合”向“知識(shí)賦能”的下半場(chǎng)工作，一直做得不好。
文獻(xiàn)檢索也是如此，看單篇文獻(xiàn)容易，但是很多場(chǎng)景要求用戶快速切入某一新領(lǐng)域，這時(shí)就需要從一堆文獻(xiàn)、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(shí)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(shí)價(jià)值這件事，太花時(shí)間和心思，超出了個(gè)體用戶能力范圍。
轉(zhuǎn)機(jī)來源于DS出現(xiàn)后，在使用Cherry studio（一款開源的跨平臺(tái)大模型桌面客戶端）過程中，我驚喜的發(fā)現(xiàn)它自帶知識(shí)庫功能。當(dāng)時(shí)，我正在了解某個(gè)新的學(xué)術(shù)研究方向，我一下想到了之前下載的一堆文獻(xiàn)和教材，剛好拿來一試，可惜經(jīng)過測(cè)試，當(dāng)時(shí)Cherry studio 內(nèi)置的 OCR 引擎對(duì)復(fù)雜布局的PDF支持不太好，但我相信這種AI搜索+知識(shí)庫的理念是正確的，足以解決我之前在使用筆記類軟件時(shí)，投入一腔熱血去收集了一堆資料，結(jié)果價(jià)值產(chǎn)出只有零星半點(diǎn)的尷尬局面。
最終，在試用了多款不同類型的知識(shí)庫，我梳理了一個(gè)合格的“AI搜索+知識(shí)庫”該有的樣子：
第一步是找得到：即知識(shí)庫的創(chuàng)建。首先通過恰當(dāng)?shù)奶崾驹~，從公開網(wǎng)絡(luò)中提問檢索，找到用戶感興趣的文獻(xiàn)，以及相應(yīng)的文獻(xiàn)來源，并且支持一鍵添加到相應(yīng)的知識(shí)庫。
第二步是喂資料：即知識(shí)庫的更新。可以通過多種方式，將用戶專屬的知識(shí)添加到知識(shí)庫，包括網(wǎng)頁、公眾號(hào)文章、教材、論文、任務(wù)書、截圖等等）
第三步是刨根問底：即圍繞知識(shí)庫進(jìn)行提問。圍繞用戶預(yù)先構(gòu)建的知識(shí)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(zhǔn)確度，還能有效避免大模型因?yàn)楣_網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)訓(xùn)練引起的幻覺問題。更重要的是，一個(gè)合格的“AI檢索+知識(shí)庫”，要能做到將解釋的結(jié)果，以及提問、追問和回答的對(duì)話記錄，也加入知識(shí)庫，正所謂：真理越辯越明，知識(shí)庫越問越清楚。
第四步是分享和協(xié)作。這項(xiàng)功能做好以后，知識(shí)庫就可以從個(gè)人層面拓展到團(tuán)隊(duì)和科室層面，對(duì)于一個(gè)科室的業(yè)務(wù)能力傳承和積累有很大幫助。有了知識(shí)庫的幫助，以后科室和團(tuán)隊(duì)來了新人，就不用指定專人去以老帶新，而是直接用知識(shí)庫輔助新人快速了解該科室/團(tuán)隊(duì)的業(yè)務(wù)范疇、政策依據(jù)、研究?jī)?nèi)容等內(nèi)容。
醫(yī)院良好的信息化基礎(chǔ)結(jié)合醫(yī)療行業(yè)知識(shí)密集型的特點(diǎn)，讓知識(shí)庫的本地化部署，不僅限于文獻(xiàn)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(biāo)準(zhǔn)操作流程（SOP），搭配知識(shí)庫，可以形成專屬知識(shí)體系；再比如：內(nèi)網(wǎng)文獻(xiàn)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(shí)現(xiàn)“癥狀-文獻(xiàn)-診斷”智能推薦，這些都是不錯(cuò)的想法。
關(guān)于知識(shí)庫本地部署的技術(shù)分享，可以參考《解放軍總醫(yī)院DeepSeek部署實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)分享》這篇文章，另外，目前公網(wǎng)上有幾家做得不錯(cuò)的“AI檢索+知識(shí)庫”，建議大家可以先體驗(yàn)一下：例如截圖中用到的秘塔AI搜索以及騰訊的IMA知識(shí)庫等等。體驗(yàn)的目的是為了盡可能把好用的“AI檢索+知識(shí)庫”理念從外網(wǎng)帶到內(nèi)網(wǎng)，增強(qiáng)內(nèi)網(wǎng)用戶體驗(yàn)，讓內(nèi)網(wǎng)的AI應(yīng)用更好地落地生根。
相關(guān)鏈接：
知識(shí)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(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)博士在讀。作者觀點(diǎn)僅代表個(gè)人，純屬技術(shù)交流，與供職單位無關(guān)。
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