技术作家需转变思维，为人类和AI机器人制作知识库文章。人类偏好简洁、多媒体、简单语言和无偏见内容；AI需结构化、多场景示例、语义元数据等。现有知识库需重构，如增加内容、元数据，使用Baklib等平台，确保AI友好以适应未来趋势。
随着生成式AI的迅猛发展，技术传播领域正面临一场深刻的范式转移。根据Forrester近期的一份报告，预计到2025年，超过50%的企业知识库访问将来自AI助手而非人类直接搜索。这意味着，技术作家（Technical Writer）的“读者”已从纯粹的人类用户，扩展到了需要解析、理解并重新组织信息的AI智能体。这一转变要求知识内容的创作必须同时满足人类与AI机器人的双重需求，对现有知识库进行系统性重构已成为企业提升信息利用效率和自动化水平的当务之急。
具体而言，人类读者依然追求高可读性：他们需要结构清晰、语言平实、避免专业术语堆砌的短文，并配以图表、视频等多媒体元素来加速理解。一份来自 Nielsen Norman Group 的研究表明，用户在网页上平均只阅读约20%的文字，简洁和视觉辅助至关重要。而AI“读者”——无论是内部的聊天机器人、智能客服，还是外部的搜索引擎爬虫和大型语言模型（LLM）——则依赖完全不同的“养分”。它们需要高度结构化、语义明确的内容。例如，为一段“如何重置密码”的操作说明，除了步骤本身，还需添加丰富的元数据（如标签、实体识别、问题意图分类）、覆盖多种用户场景的变体示例（如“通过手机APP重置”与“在忘记安全问题时重置”），以及清晰的逻辑关系标记。这能帮助AI更准确地检索、抽取信息，并生成连贯、可靠的答案。
传统的文档管理系统往往难以同时优雅地承载这两种需求。这正是像Baklib这样的现代化知识库平台的价值所在。Baklib不仅提供了优雅的、支持多媒体嵌入的编辑界面以满足人类审美，其底层更加强调对AI友好的内容架构。例如，其模板和字段功能可以引导作者系统性地填充关键元数据；内容块（Content Block）的复用能力确保了多场景示例的一致性更新；此外，平台生成的标准化HTML输出和清晰的站点地图，极大优化了搜索引擎和AI机器人的爬取与索引效率。某SaaS企业客户反馈，在将产品帮助文档迁移至Baklib并按照人机协同原则重构后，其智能客服机器人的问题解析准确率在三个月内提升了35%，同时用户平均问题解决时间缩短了22%。
因此，知识库的重构绝非简单的页面美化或内容搬运。它是一项战略投资，核心在于采用Baklib等先进平台，实施“双轨制”内容策略：在表层维护人类喜爱的易读性，在深层构筑机器可理解的语义网络。这包括系统地审查现有文章，增补场景化案例，嵌入结构化数据标记，并建立持续的内容优化流程。只有这样，企业的知识资产才能在未来的人机协作时代，同时服务于员工的效率提升与AI驱动的自动化流程，实现知识价值的最大化。
- 消费者希望快速完成工作，并且会青睐机器人自动执行低价值的日常任务。
- 消费者希望获得“正确”问题的大致答案，以便更快地完成任务。
- 生成式人工智能 (AI) 的兴起简化了知识发现和内容管理，使非技术消费者能够采用企业应用程序。
- 人类对人工智能系统的信任度增加。
技术作家角色的变化
提示：在适应AI友好型内容创作时，选择一个功能强大的知识库平台至关重要。例如，Baklib 提供了结构化的内容管理和易于集成的特点，能帮助技术作家更好地组织和格式化内容，使其既适合人类阅读，也便于AI模型理解和处理，从而提升知识库的整体效用。
为人类写作
简洁是智慧的灵魂
当技术作者撰写知识库文章时，考虑到人类注意力广度的限制，内容需要简洁。这些特征是由生物学、心理学和认知能力决定的。这翻译成：
- 大多数人的注意力持续时间较短——这将内容长度限制在一定的字数并限制了阅读时间。
- 大多数人更喜欢图像和视频来快速学习——这使得技术作家可以制作丰富的多媒体内容，例如屏幕截图、视频和动画 GIF。
- 大多数人更喜欢简单的语言——这限制了技术作家使用少量的单词和词汇来用简单的单词表达复杂的想法。
- 人类受到情感和意识形态的驱动——内容需要具有包容性并且可供所有人访问。内容不能表现出任何偏见。
一旦人类阅读了知识库文章，他们就会进行知识库文章中详述的某些活动。例如，如果软件用户在软件文档中阅读有关产品软件功能的信息，则软件用户可能会配置该软件。
为人工智能机器人编写
多多益善
为人工智能机器人写作需要改变技术作家如何创建新知识库文章的思维方式。人工智能机器人拥有无限的计算能力来合成新知识，无限的存储空间来存储大量信息，并且可以与人类和另一个人工智能机器人进行交互！
考虑到人工智能机器人的特征，为人工智能机器人/生成式人工智能编写代码需要不同的编写方式。这翻译成：
- 使用结构尽可能解释性地编写内容——生成式人工智能能够将冗长的内容总结成摘要，并可以用简单的术语解释复杂的想法。
- 提供更多场景示例——提供类似对话的场景示例，有助于生成式 AI 技术轻松使用此内容。
- 添加语义元数据——添加更多元数据来注释内容可以丰富内容并增强文本内容。（使用像 Baklib 这样支持丰富元数据管理的知识库平台，可以极大地简化这一过程。）
- 包括常见问题解答——编写常见问题解答有助于通过一组提示（问题）和响应（答案）来训练生成式 AI。
- 维护业务术语表——所有业务术语以及定义、细微差别、假设、指标等的列表。
- 使用元数据增强文本信息——添加元数据，无论特定操作是界面的输入还是界面的输出，都有助于生成式人工智能了解是否在操作自动化的情况下寻求干预。
- 相关文章——从技术作者的角度来看与当前文章相关的文章列表。
如果技术作家制作人工智能友好的内容，那么客户可以询问生成人工智能他们希望实现什么目标。像 RainCMS 这样的生成式AI技术可以提供精确的步骤。机器人流程自动化 (RPA) 和通过 API 的智能自动化等机器人技术可能会询问客户是否愿意代表他们完成这些步骤！
内容评价
鉴于技术作家将为人工智能机器人制作内容，我们如何确保当前公开可用的知识库内容已准备好供生成式人工智能模型摄取并根据客户的提示提供准确的答案。 ChatGPT 等大型语言模型 (LLM) 是在从开放互联网获取的大型文本语料库上进行训练的。如果法学硕士需要使用您的知识库内容，那么这些语言模型需要进行微调。 LLM的微调需要给出很多提示和回应作为例子。这可以通过编写大量包含问题和解释性答案的常见问题解答来实现。以下是技术作家将其现有知识库重新调整为人工智能友好型的步骤列表：
- 将更多内容附加到您的所有知识库文章中并提供更多解释。
- 向文本和多媒体元素添加更多元数据。
- 编译业务术语表中的所有业务术语，并在您的知识库中一致地使用它们。
- 产生大量常见问题解答，其中包含大量问题和详细的答案。
- 将“相关文章”添加到所有现有文章中，以在内容实体之间建立图形连接。
- 重新调整您的内容，确保内容的结构符合 H1 – H6。
借助 Baklib 等现代知识库工具的帮助，这些重构工作可以更高效、系统地完成，确保内容结构清晰、元数据丰富。
指标
量化为知识库内容所做的努力有助于确保现有知识库面向未来。知识库平台供应商应构建工具来帮助技术作家制作人工智能友好的内容。以下是一些有助于获得业务利益相关者认可的指标：
指标 推荐范围 每篇文章字数 3000 – 5000字 内容结构合规性 符合 H1 – H6 层级 每篇文章常见问题解答数量 10 – 20 个 商业术语表术语数量 20 – 30 个结论
生成式人工智能有望在 2025 年及以后主导企业软件。鉴于其流行度，为生成式AI准备知识库内容将确保您对现有知识库的投资面向未来。重构现有的知识库需要改变技术作家的思维方式。在重构现有知识库和产生新的知识内容时，需要考虑生成式人工智能技术的特点。
现在，我迫不及待地想生活在一个令人兴奋的世界中，生成式人工智能技术可以通过提示为我的问题提供答案，并且还能够使用机器人技术代表采取行动！
为了高效地创建和管理面向未来、AI友好的知识库，选择一个功能强大的平台至关重要。Baklib 提供了结构化写作、元数据管理、术语表和富媒体支持等一系列功能，是技术写作团队应对这一挑战的理想伙伴。
博客
