我给社群请了个"AI矿工"，自动挖掘聊天记录里的金矿

在之前的文章，我分享了如何做群聊播客以及群聊日报，帮助大家及时查收群聊干货，缓解信息焦虑。但对于一个高质量的社群，每日都会产生许多有用的干货内容，群里的聊天记录其实是一座待开发的金矿，仅仅依靠群聊播客和日报，是无法很好利用这座金矿的。

一是不管看日报还是听播客，对于历史的干货检索效率很低。

二是许多同一主题的干货，会分散在多天的聊天记录中，信息比较割裂，很难聚合在一起。

比如我想了解如何读书，这是个比较大的主题，涵盖了读书习惯养成、读书方法、读书工具等多方面内容，但在群聊的场景下，一般不会为它开个专场讨论，所以有关读书主题的讨论，会散落在多天的聊天记录中，必须聚合起来才能很好的利用。

于是，我想到了构建群聊干货的AI知识库，当我检索内容的时候，AI就像一个勤勤恳恳的矿工，按照我们的要求去知识库"挖矿"，然后把挖出来带有"杂质"的金子，进一步提纯汇总。

那么，如何构建这样的知识库呢？话不多说，下面开始我们的教程~

一、主要流程

1、使用Chatlog导出聊天记录，并存为TXT文件

2、上传聊天记录到Gemini，让它根据我们的要求总结群聊干货

3、上传总结的群聊干货到ima知识库

这一步直接参考下面这篇文章的前两步

许多群的聊天记录每日有四五千条，一个月下来就是15万条，数据量非常大，并且有许多无效信息。面对如此庞大的数据量，如果直接导入知识库，是很难准确识别出群聊干货内容的。

所以这里必须用Gemini来先对群聊记录进行初步总结，去粗取精，Gemini的上下文容量有100万token，能从容的处理这样的任务。

这里有3个关键点：

a、使用markdown语言：我们都知道，人与人之间的沟通需要依靠语言，那么人和大模型之间沟通也需要选择合适的语言，这里推荐使用markdown语言来保存干货，不管是人还是AI，都好理解；

b、让AI写填空题：对于知识库来说，上传的内容最好都是高度结构化的，这样AI易于理解，我们可以简单粗暴的把群聊干货划分为热议话题、资源分享、干货问答三大模块。

如果想要让AI每次都生成这种固定结构的内容，就必须对AI输出的内容结构做约束，让它写填空题，而不是开放性的问答题；

c、匿名化处理：群聊干货总结的时候，必须匿名化处理，保护大家的隐私安全。

可以看到，在我的提示词中，【输出结构与模块模板】约束了输出内容的结构，【模块填充规则】可以引导AI来填充内容，这样AI就能稳定生成固定格式的群聊干货总结。

此外，AI在内部总结理解的时候，可以提取群成员昵称用于内部理解上下文和逻辑链条，但输出结果的时候，必须匿名化处理。

这一步比较简单，直接在ima创建知识库，然后上传干货内容就行了，注意干货内容要用markdown格式。（如不了解可以问问AI怎么做）

这里提一下，为什么选择ima知识库？

现在知识库产品有很多，但不管是飞书、Get笔记等等，对于大多数群成员来说，都需要重新注册账号使用，不是很方便。

ima可以直接用微信账号登录，这样就和群成员的微信号关联起来了，不仅方便大家登录使用，也方便我们后续进行审核及后续管理。

到这里，我们的群聊知识库就搭建完成了！

我用前面提到的读书话题来演示，我在对话框输入"如何读书？"后，AI就会先去群聊知识库查询干货内容，然后系统性的为我们进行总结。

从总结的结果我们可以看到，涵盖了批判性阅读方法、克服读书障碍、再到高效阅读及知识管理，一目了然，过去的干货"活了起来"~

其实群聊知识库说白了，就是让"AI矿工"去"群聊干货"金矿挖金子，然后再把金子进行提纯的工具。

在AI技术快速发展的今天，我们需要学会将AI融入到日常的工作生活中，利用先进生产力来提升我们的生产效率。

群聊知识库、日报、播客这套组合拳，不管是我们自己运营兴趣社群，还是专业做社群运营，都会很有帮助。