如何做好知识库建设( 二 )

知识生产的方式也可以是批量生产，这就需要有批量导入的功能，通常是导入word或excel（没有图片）。
知识点的数据会落地数据库，通常来说数据生产这块会用到双写，一边写入到数据库，一边写入到ES，ES的数据用于查询使用（性能考虑），所以数据同步和一致性这块也需要考虑好。
知识审核质量是立足之本，这里包含两个点：质和量。
通常来说知识越多效果会越好，但是生产的知识只有审核过后没问题才能上线。审批流的实现方式有很多种，常用的一种就是BPM，这个有开源，感兴趣的可以深入了解一下。
应用场景知识库应用场景就太多了，你应该见过 “帮助中心”， “猜你想问”，“常见问题”，“智能客服” ，“培训”，“考试”之类的，大多都会用到知识库

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帮助中心

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智能客服
“智能机器人” 这个应用场景，大部分公司还是基于Q&A知识库进行实现的，通过将用户的query进行分词匹配答案，复杂一点的会做标准问相似问和知识挂接，然后通过NLP技术进行处理。这些有个缺点是只能单轮问答，要想实现多轮对话，就需要更复杂的技术，比如：多轮对话流程管理，知识图谱等。
运营个人觉得这是知识系统建设过程中很重要的一环
知识库系统是一个长期的过程，且是一个重运营的系统。知识生产之前需要运营和各个业务方去聊平时过程中遇到的痛点，然后怎么样把知识线上化；知识生产之后运营需要去推广，去收集用户反馈，根据线上业务数据分析对知识推动复审，对业务提出新需求。
运营的方式有很多种，适当的对用户做一些奖励活动也是可以的，业务上要做到收口，聚焦核心应用，及时及持续观察用户反馈和业务数据。
遇到的问题知识库建设过程中可能会遇到很多问题，其中最重要的有以下几点：
1.数据线上化
数据是立足之本，没有数据都是空谈。那怎么样推动公司各个部门去做线上化，去生产知识，数据线上化之后更新机制也要做好，不然数据就变成“僵尸数据”，这其实是一个很难的过程。
2.运营
上面我们说了，运营是一个很重要的环节，但是知识库建设是一个长期的过程，运营人员承受的压力比较大，所以需要公司投入一定的运营成本，这个就得看领导层是否愿意。
3.用户体验
【如何做好知识库建设】有了数据，有了产品，那用户体验就很重要，知识匹配度，知识解决率等指标会很容易看出问题所在，这个环节也是降本提效的重要环节。

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