大家都知道我很爱收集东西，同时不可避免的就老是得整理收集的和自己输出的信息。
AI出来之前用了很多方法和工具，但是始终解决不了检索和查找的问题。
AI出来之后检索和查找的问题一下就被解决了，尤其是最近模型的上下文越来越长，嵌入模型也一直在发展。
当然市面上也出现了很多AI知识库的产品，我也用了很多，但我发现AI知识库困难的地方反而变了。
现在想要做好AI知识库产品，你需要注意的是知识库里的知识从哪里来？
也就是说现在AI知识库产品的两大难点是：
1. 如何快速将已有的知识导入到支持AI检索和问答的知识库产品？ 2. 如何能够解析各种类型的知识文件和内容？
最近打开纳米AI发现，他们居然很好的解决了这两个问题，这两个问题的解决更多的不是AI技术有多强多厉害，更多的是你到底多在乎用户的体验，到底多了解用户需求。
说白了得脏手，得做一些累活，下苦功夫，一个渠道一个渠道的适配，一点一点的的发现需求去解决。
接下来看一下他们是如何做的。
快速导入
在导入数据的时候他们充分思考了我们日常工作的知识来源和沉淀的位置。
在个人知识库点添加内容你会发现，除了大家都会做的文件上传和网页解析之外，他们还做了直接导入收藏夹。
相信很多普通用户自己是没有专门的内容收藏工具的，基本都是建一个收藏夹文件然后将链接存进去，现在直接就能批量导入和解析。
而且还支持深度解析，不止可以处理网页的文字内容，里面的图片和图表内容也可以变成LLM可以理解的方式存储下来。
上面说了常规的网页渠道外，他们还敏锐的发现了两个重要的打工人存放资料的渠道并且做了适配，那就是微信和桌面。
你可以快速地选择自己的微信传输的文件和桌面存放的文件。
微信这个就别说了，我这个差生有这么多的工具，在着急的时候依然是把文档和内容往微信的文件传输助手里面扔。
至于桌面知识库，有人说上面上传本地文件不是可以选电脑的任何位置吗，为什么还要单独搞一个桌面知识库。
问这话的朋友一看你就对我们广大打工人的计算机水平过于自信了。
我前段时间就说过相当多的上班族其实并不会用电脑，他们完全没有分区和硬盘的概念，或者图省事所有的常用文件都在桌面上。
做这个功能的产品对白领工作者的工作状态有相当深的认识。
另外你可以将你跟AI聊天的内容也加入到知识库里面，方便后面检索，这个是大家都有的能力。
不止文档
我们日常工作中纯文本内容可能只占一半多一点，还有相当多的其他格式的知识，纳米 AI 也是首个大模型支持的多模态知识库 。
纳米AI的知识库除了支持基本的word、ppt、excel、PDF、TXT等各类文档之外，还支持音频、图片、视频等各种多模态的文件。
上传之后这些文件都会被LLM解析标注为文本内容方便给DeepSeek等模型读取。
比如我周刊一般会推荐一些产品，顺手就会截一些官网的图，这时候就可以和直接把官网截图给他，就完成了对这个产品的收集，他自己解析了产品的名字和官网上的产品介绍。
视频和音频也会将其中的内容转录为文本，方便你自己阅读和查找的同时也方便AI去查找。
分享你的知识库
我们的内容其实都是非常有价值的，比如我两年如一日的写周刊，基本把这两年多AI领域的出圈好文章都收集了，所以我这个AI知识库比一些AI搜索在AI领域的准确性和权威性可能都要高。
所以也可以将自己的知识库分享给你的付费读者或者朋友们，纳米AI还贴心的加上了加入需确认的权限设置，这样可以保证只被你想要分享的朋友看到。
都说到这里了给大家发个福利吧。我把我最近切到Obsidian之后收藏的所有文章做了个知识库分享给大家，申请的我都会同意，链接在最后。
而且他们也有知识一个知识广场，整理了各行各业的专业知识库，内容都是经过验证的，你可以选择需要的针对性提问。
把知识库用起来
终于聊到了AI的部分，这部分其实还好，索引都做好之后再加持上满血的Deepseek真的很强。
比如我询问苹果的AI战略近况和失败的原因，他立刻就找到了对应的文章而且，总结的非常条理，没有偷懒。
再来个复杂的，关于MCP和他的意义，他找到了的所有的相关内容而且每个部分都会结合多个来源去回答尽可能的确保准确和全面。右边我放了一下没有知识库的回答可以看到数据对结果影响还是很大的。
