Discourse Discover：通过对话构建知识库

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欢迎来到我们的“发现精选”，在这里我们重点介绍正在使用 Discourse 进行富有创意和启发性工作的社区。

本月，我们关注一种特殊的社区：建立在持续对话之上的知识库。这些社区证明了，当人们获得正确的结构和工具时，共享的知识会不断积累。

这是原始条目 https://blog.discourse.org/2025/11/discourse-discover-knowledge-base-through-conversation 的配套讨论主题
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这是一个与我个人特别相关的话题。我是一名资深的社区经理，专门从事 Autodesk CAD 软件的技术支持论坛工作，为法语社区服务了近 30 年。多年来，我创建和管理了多个论坛，使用的平台从最古老的到最现代的——我最新的网站运行在 Discourse 上。我不会详细介绍这个结合了论坛和博客的相当经典的网站。相反，我想重点关注一个非常具体的点：人工智能在协助软件用户方面的作用，尤其是在 Autodesk CAD 领域（作为一个例子，但可以应用于任何软件）。

我指的不是像 Meta 等平台内部为简化论坛管理或增强用户体验而普遍使用的 AI。我的重点是我使用 Google AI Studio 和 Gemini 开发的一个实用应用：一个面向 AutoCAD 用户的故障排除助手，可通过一个简单的网页访问。

这引出了一个让我夜不能寐的紧迫问题：像这样的工具——以及其他为特定需求量身定制的工具——是否会预示着像 Discourse 这样的传统论坛的终结？ 我助手的初步试用（非常）成功，我说的不仅仅是过去几年流行的公共 AI 工具。我指的是像我创建的这样定制的解决方案。那些长期依赖 Discourse 等平台的技术支持论坛用户，是否会越来越多地转向这些专业的 AI 助手？

这个问题目前还没有答案，但它提出了一个关键问题：人工智能最终是否会使我几十年来帮助建立的社区驱动的支持空间变得过时？

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我不认为会是二选一。两者都有好处，而且我乐观地认为，即使公司引入人工智能代理来支持用户，它们也会继续看到社区驱动的支持论坛的好处。

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当然会成功。你正试图用一个基于先前知识训练的模型来解决今天的问题。如果做得好，这是一个全新的维度，可以带来真正的生产力提升。

问题在于，该模型向你提供的知识（仅此而已）完全是截至今天在网络上（尤其是论坛——尤其是论坛）所写的内容。我们明天学到的任何东西，以及我们将来设计和消费的任何产品——都将没有关于它们的知识，因为没有论坛。不会有数百万个关于它的问答主题。人工智能将没有任何依据来得出结果。

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感谢您的评论。知识必须存在于某处，但论坛和网站上一般可用的知识是不够的。人工智能不仅仅是一个搜索引擎；这就是它与搜索引擎的区别。在这种情况下，我所说的助手是一个专家系统，它当然是基于现有知识的，但也基于搜索引擎和论坛都不具备的自身方法论。正是这种差异使我假设，那些寻求解决 IT 问题，尤其是软件问题的人，可能对论坛等知识库不满意，并可能转向结合了这些知识库和专家系统方法论的东西。

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尽管所有的大型语言模型（LLM）仍然纯粹基于先验信息以及它们访问这些信息的奇妙方式。所以，例如，你（在人工智能的帮助下）创造了一个完全革命性的产品。比如说一种新型手机——与 iPhone 出现之前的一切都截然不同。

你的助手能提供什么帮助呢？对于该产品将没有任何经验，而且论坛上也不会有人写下任何相关信息。不只是关于你的产品——而是关于整个以前从未存在过的类别。LLM 对此一无所知。

或者假设埃隆（Elon）成功了，人们习惯了在火星上生活。而且它将不依赖 Discourse 运行（你能想象吗 :smiley:？）。LLM 将从哪里获取关于火星上任何实际问题的答案呢？

你看，就是这样。它是两者的结合。没有知识库（论坛），你就只有一个专家系统，但没有内容。

所以，假设今天的 ChatGPT 能够帮助我处理 Discourse。但这是为什么呢？嗯，因为 Meta。如果没有它，LLM 就只会产生幻觉。

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当然，我在第一条消息中的初步假设并不是说 Discourse 论坛会消失。绝对不是。我的假设是，寻找软件问题解决方案的用户会转而使用人工智能系统，他们已经在这样做了，将来会更多地转向专家系统，这些系统尚未完全开发，它们使用在网络上随处可见的数据，包括 Discourse 论坛。我表达的是一个特定的担忧，但我认为最终您也同意我的观点，即人工智能，在这种情况下，专家系统的使用将导致论坛和网站的贫乏化。我想我们可以在这一点上达成一致，对吗？

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