我建了十几个知识库,塞进几万篇文档,最后却越用越少

最近我才发现，自己已经很少打开 IMA 了。

这有点出乎意料。前几年，我大概算得上知识库最热情的那批用户。从企业私有知识库到个人知识管理，从 RAG、数据集、IMA，到 NoteAI 和 Obsidian，自研个人知识助理，我不仅自己折腾，也帮别人优化过，还一度想把收集、整理、提炼和输出全部交给 AI。

IMA 出来时，确实把我惊艳了一段时间。我建了十几个不同领域的知识库，前后放进去几万篇文档。以前为了找一句话、一个概念或者某项技术细节，我可能要翻几十篇文章；有了 IMA，很多时候直接问它就行。

今年年初 OpenClaw 火起来时，我又把知识库用到了一个很具体的场景里。

配置 OpenClaw 的过程中会遇到各种各样的问题，IMA 里虽然有人整理了不少 OpenClaw 指南，但不同版本、不同来源的文档混在一起，同一个问题能搜出几种答案，照用的话经常就把OpenClaw改坏了。

我干脆用 AI 做了一个爬虫工具。每当 OpenClaw 更新版本，工具就去官网把对应的官方指南一篇篇抓下来，清洗整理后，再按版本放进 IMA 的不同文件夹。

这个办法很好用。后来再碰到配置问题，我就去对应版本的文件夹里问，基本都能解决。

它好用，不是因为存得多，而是因为资料是第一手的，版本隔离得也很清晰。

这件事其实已经提醒了我：文档放进知识库后并不会一直正确。技术在更新，环境在变化，旧答案随时可能反过来给人挖坑。这算是我以使用为驱动来建立特定知识库的一个例子，只是当时的我还沉浸在“知识越多越好”的想象里，没有继续追问下去。

后来我用了 NoteAI，还给它设计了四个看起来很完整的代理：素材、萃取、应用、输出。它们每天自动运行，前面的代理收集和整理，后面的代理负责把内容变成文章。

这条流水线最后生成了几千篇短文，但我一篇都没有发表。

那些文章并不是完全不能读。有些结构挺完整，句子也通顺。问题是，我不知道为什么要写它们。它们没有回应我真正遇到的问题，也不是我特别想表达的东西。每天都有新内容产出，文件越积越多，我却越来越懒得点开。

流程闭环了，价值没有。

我也认真用过一段时间 Obsidian。我很认同它那句“结构是被挣得的”，所以没有一开始就设计复杂的目录，而是老老实实记录日常思考，让笔记之间的关系慢慢长出来。

可用久了，我又觉得哪里不太对。很多连接只发生在我自己的旧想法之间。AI生成的一条笔记引用另一条笔记，一个观点再被过去的某次思考印证。关系图越来越密，可这些想法没有碰到外部材料，没有经过实践，也没有遇到真正的反对意见。说得难听一点，这和闭门造车没有太大区别。

后来我才反应过来，问题不在这些工具上。真正不可靠的，是我想把知识管理的整个过程都交给 AI。

知识应有五条特性：客观、系统、动态、可继承、可验证。挑三条说。

一，首先知识应该尽量客观，但知识库里的一句话，未必就是客观知识。

一位名人在某个时间点说过一句话，“他说过”是事实，话里的判断却可能是主观的。AI 不一定分得清这两层。只要这句话被收进知识库，它就可能被AI当成一个依据。

如果这些文章都在转述同一个来源，就可能被AI升级为一条“得到公认的结论”。所谓的互相印证，只是同一句话被复制了很多遍。即使它不久后被证明是错的，只要旧资料还在，AI 就可能继续用它回答问题，而且说得很有把握。

二，文档的拥有 ≠ 知识的继承。师傅带徒弟，并不是把师傅脑子里的东西复制一份给徒弟。徒弟要观察、模仿、动手，做错了再被纠正。有些话师傅讲过很多遍，徒弟还是要亲自撞一次墙才会明白。

而知识的继承多了三种新的形式：人继承AI给的知识，AI继承人给的知识，以及AI继承AI给的知识。

你看小红书里跟AI知识库有关的吹得神乎其神的宣传视频，无外乎说的都是这三种。

但是这三种恰恰是做得最不好的，因为我们太容易把“拥有”当成继承了。

如果一定要说有什么快速继承的技巧，我觉得就是”师傅带徒弟“模式的第一性原理：”输入——内化——输出“，让AI帮你提炼模型/方法论出来，然后你去亲身验证有效的程度。

三，动态：知识是不断变化发展的。

最近几个月，我使用 IMA 越来越少，很大程度上是因为 Codex 这类工具能够主动向外查资料了。

以前排查 OpenClaw 的问题，我会先建好知识库，还要留意版本更新，防止旧资料混进来。现在我更常做的是直接问 Codex，让它临时去找官方文档和当前版本的信息。几个来源说法不一致，它能主动继续查下去，看看问题到底出在哪里。

对于变化很快的技术资料，这种用法省了不少维护成本。与其提前搬回来一大堆文档，再担心它们什么时候过期，不如遇到问题时去接近信息源。

知识库当然仍然重要，但——水库修得再大，不能死水变活水，就养不了鱼。

现在很多AI+个人知识管理教程，仍然在教人拼命往里存：几万篇AI生成文章、密密麻麻的 Obsidian 关系图。至于以后怎么更新，旧知识和新知识打架时怎么办，一条错误信息被反复引用后怎么改，很少有人提起。

这些问题不解决，后面都是问题。

我还在用个人知识库，最打动我的时候，有时是突然从旧材料里翻出一件事，让我愣一下：

这些东西本来就是我的，只是我忘了。AI 帮我重新看见它们，也把过去某一刻的自己带了回来。