提升AI驱动个人知识库效率：轻松编辑与智能分类

如何通过你自己的编辑训练生成式AI：构建个人知识库 如果你曾经尝试过维护一个个人知识库，那么你一定知道这有多难。创建和组织知识条目可能打断你的工作流程，即便只需要花费大约两分钟。而为了节省时间，比如省略标签和链接，最终会导致一个杂乱无章、难以搜索的知识档案。对于那些希望将个人或其他人的想法转化为完美标注和链接的“第二大脑”的目标来说，这种挑战变得更加复杂。 本篇文章介绍了一种使用AI来简化个人知识库管理的方法，重点放在快速问题回答而非基于知识库内容生成新想法。作者分享了不使用编码的情况下，如何通过Telegram机器人为条目自动分类、总结并保存到数据库表或Google表格中的经验。然而，这种自动化过程有时会出错，比如分配错误的类别或创建偏离主要内容的标题。手动修正这些错误不仅是保持条目整洁的方式，还可以用来“训练”AI在未来表现更好。 通过即时通讯工具进行编辑 解决方案之一是在即时通讯工具中直接构建简单的编辑系统。在条目创建后，Telegram机器人会发送一条包含标题、总结和话题的信息。如果任何部分看起来不对，用户只需点击相应的按钮，“编辑话题”、“编辑标题”或“编辑摘要”。每次点击按钮都会触发一段简短的对话，用户可以通过这段对话发送正确的信息回去。 具体实现方式如下： 1. 每个按钮对应一个唯一回调（如edit_topics、edit_title或edit_summary）。 2. 回调数据被存储在一个数据存储模块中，等待用户发送修正信息。 3. 只有在数据存储模块中存在等待键值时，才会启动分支流程，更新对应的字段（如话题、标题或摘要）到数据库中。 为了避免出现过于复杂的条目，作者将话题存储为单个字符串，用分号分隔。这样既方便管理和调试，也能确保条目的简洁性。 AI的自训练机制 除了纠正AI生成的内容，这些编辑也可以用作训练样本，帮助AI在未来表现得更好。例如，可以在正确条目的消息中添加#sample标签，将其标记为有价值的训练样本。这样一来，当AI处理新的条目时，它会先审查数据库中加载的相关样本，从而逐渐改善性能。 为了优化自训练过程，作者建议： 1. 如果已知条目的类型（如网页或视频），只加载相同类型的样本。 2. 将加载样本的数量限制在6个以内，避免由于过长的提示降低模型性能。 3. 维护一个平衡的样本集，涵盖多种话题和内容类型，防止AI产生分类偏差。 随着这些方法的应用，手动修正的需求会逐渐减少，虽然完全不需要手动修正不太现实，但只有5%到10%的条目可能出现问题，而且这些问题条目的影响相对较小。 重要功能 在实现复杂的AI驱动工作流时，使用无代码平台的一些非明显功能非常重要。例如： 1. 临时数据存储：帮助在工作流运行之间持久化数据，区别于仅在当前运行中定义变量的Set变量模块。 2. 聚合器和迭代器：Text Aggregator用于合并多个数据库行的文本，Iterator则执行数组中每个项目的操作序列，使多步操作更加流畅。 3. 错误处理：当HTTP请求或内容抓取失败时，可以激活备用操作，如使用另一个服务或通知用户。 无代码平台的优势与局限 尽管无代码平台具有集成方便、系统更换容易等优势，但也有一些局限： - 维护难度：尽管无代码平台提供了良好的调试工具，但在版本控制、搜索和修改等方面仍不如传统代码方便。 - 实验性项目更合适：对于仍在确定最佳工作流程的个人项目而言，无代码平台非常灵活且成本低廉。 - 成本：大多数无代码平台按操作次数收费，但对于月度操作次数较少的个人项目，免费层级完全足够。 结论 通过以上方法，你不仅可以简化个人知识库的管理流程，还能逐步提高AI的准确性。虽然无代码平台在维护方面可能存在一些挑战，但其灵活性和免费层级使得它特别适合实验性或个人使用项目。通过不断实验和调整，你可以找到最适合自己的知识管理方案。 行业评价与公司背景 本文提供的方法得到了许多AI专家和知识管理爱好者的好评，认为这是一个实用且创新的个人知识库管理方案。Make作为一个功能强大的无代码平台，在整合多个系统的操作和简化复杂任务方面表现出色，尤其适合非编程背景的人士使用。不过，对于那些需要频繁调整和改进工作流程的专业开发者来说，传统的编码方法可能仍然是更好的选择。