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自从人工智能大模型问世以来，知识工作者对其依赖日益加深。知识工作者开始利用人工智能模型进行文章的写作方案的构思，甚至是视频的创意制作。在cloud code开始被广泛使用之后，编码不再是码农的专利，任何人都可以将任何创意经过cloud code的工作流程，生成智能体（agent）。在人工智能日益广泛使用的今天，知识工作者如何更好的利用人工智能成为一个关注的话题。
将AI作为协同工作者
在没有AI的时候，知识工作者的创意想法一定是局限在一个方向上的。在AI大型语言模型开始越来越普遍使用的前提下，知识工作者一定要养成一个习惯：将AI作为协同工作者。
远景顾问在一个人才盘点项目中，线上测评得到了很多信息，如个性特质、认知能力、个人职业规划，线下的面试中面试顾问得到了实际的一手信息，如何将不同来源渠道的信息进行整合分析，得到人才的基本情况。原来的做法是顾问对所有信息进行整合，这个工作非常费时，而且对专业要求较高。
采用本地部署人工智能大模型，将不同来源的文档信息输入，人工智能对文档进行分析，在几十秒钟内，立刻生产盘点对象的画像、优势与劣势以及发展与管建议。文档的质量非常的高，水平与专业的心理学顾问相似。
因此，在很多知识工作中，将人工智能作为工作的协同体，可以提高效率，同时节约工作时间。
将AI作为顾问
人类的个人所拥有的知识是非常有限的，但是AI拥有的知识的非常巨大的。因此，在知识工作者感觉到对问题无从入手的时候，可以将AI视作顾问，不断的向AI提问，寻求问题的答案，直到知识工作者获得了对问题的真知灼见。
远景顾问的电脑的硬盘不够用了，决定增加硬盘，但是自己对技术完全不懂，于是与多个人工智能进行探讨。从主机的主板型号，是否可以增加一块硬盘还是直接替换，与人工智能进行探讨，最终得到结论，可以直接加一块硬盘。在主从硬盘的选择上，将硬盘的检测数据发给人工智能，得到了非常专业的答案。
将AI 作为顾问，在正确与其交流的情况下，可以理清自己的思路，得到专业的建议，提升自己的思维能力。
将AI作为个人知识库
对知识工作者而言，个人知识库的重要性不言而喻。在AI大模型盛行之前，建立知识库的基本方法是将网络信息导入onenote 、有道云或者印象笔记等。在AI语言模型兴起之后，可以打造真正的个人知识库。
建议采用 Ollama + AnythingLLM / Open WebUI 等工具搭建本地 RAG 服务。安装 Ollama，下载本地模型（如 Llama 3、Qwen 等）。用 AnythingLLM 挂载你的 Obsidian 库文件夹，它会自动向量化所有笔记。以后在聊天界面提问时，勾选“检索工作区”，AI 就会基于你的笔记回答。
在云端建立个人知识库，可以采用Notion AI，可以总结、起草、跨页面提取信息，能搜索你的整个工作区。Obsidian 插件（如 Smart Connections、Copilot）：在本地运行 AI，分析笔记间的语义关联，甚至在你写作时自动推荐相关历史片段。
总结
AI大模型既给知识工作者带来的一定的威胁，同时，也给知识工作者带来了巨大的机遇。在人工智能时代，对知识工作者而言，人工智能不再是一个可有可无的选择，而是必须的选择。对知识工作者而言，只有更好的利用人工智能，提升知识的宽度与深度，提升工作效率与客户满意，才能在AI大潮中立于不败之地。