信息整理：AI "gemini 3 flash"

在数字办公时代，信息散落在笔记软件、本地文件夹、聊天记录和各种办公文档中。当我们需要查找“半年前某次会议的特殊口径”或“某个项目的历史信息变动”时，传统的搜索方式往往面临跨笔记、跨文件甚至跨设备的重重阻碍，费心费力且效率低下。

本文将分享一套完整的实操方案：如何通过本地化、简单易部署的 AI 工具 + 知识库（OpenWebUI / CherryStudio），将凌乱的工作记录转化为一个本地化私有、响应快速且逻辑严密的 AI 工作助手。

🛠️ 核心架构：双库并行

为了确保 AI 既能提供格式精美的答案，又能在关键时刻核对原始出处，我们采取 “数据分层” 架构：

1. 数据层（Data Layer）：存放经过清洗、结构化处理的 .md 文件。作为 AI 日常调用的主数据源，主打精准检索。
2. 原数据层（Raw Data Layer）：存放未经修改的原始 .txt 记录。作为兜底验证，用于在信息存疑时核对原始措辞，防止 AI 在预处理过程中遗漏细节。

第一阶段：数据预处理（清洗逻辑）

痛点：直接上传原始 Excel 或混乱的流水账，会导致 AI 在向量检索时因为“行过宽”或“缺乏语境”而产生幻觉（乱报数据）。

1. 核心策略：宽表格卡片化

将多列宽表格拆解为独立的“信息卡片”。

• 错误做法：直接复制 Excel 行。AI 切片时可能只切到一串孤零零的数字。
• 正确做法：将每一行转换为一个包含全称标题的小段落，确保每个“切片”都能独立表达完整语义。

2. 转换引擎：数据清洗提示词

在转换前，先根据记录的形式，罗列出最核心的维度（如：日期、部门、项目、负责人员等）。

你可以将以下 Prompt 输入给 AI，作为你的临时转换助手：

#### 🤖 [数据清洗专家 Prompt]
*   **角色**：你是一位一丝不苟的知识库工程师。
*   **任务**：将凌乱的工作记录转换为易于向量检索的 Markdown 卡片。
*   **核心原则**：
    1.  **零遗漏**：严禁合并或摘要，长列表必须逐条转换，确保 100% 召回。
    2.  **语境补全**：所有短句必须补全主语（例如：“项目A：选地址R1” → “**[项目A/配送规则]**：地址需注意选R1”）。
    3.  **结构降维**：将 4 列以上的表格行拆解为 `#### 标题 (代码)` + `列表项` 格式。
    4.  **实体保护**：人名、电话、代码、日期必须**加粗**并完整保留。
    5.  **状态标记**：使用 Emoji 标注状态（✅ 允许/完成 | ⚠️ 注意/限制 | ❌ 停止/风险）。

第二阶段：建立本地私有知识库

推荐使用 OpenWebUI 或 CherryStudio 挂载本地知识库。

1. 文件夹同步：将笔记软件（如 Obsidian、思源笔记）的同步文件夹直接关联到 AI 知识库。
2. 本地向量化：选择使用如 Ollama 或 LLMStudio 的本地嵌入模型（如 BGE-M3），确保所有数据在本地完成切片，数据不传云端。（软件自带的默认嵌入模型通常也可开箱即用）。
3. 智能体隔离：在 AI 工具中创建智能体，默认绑定“数据层”知识库；在需要追溯原文时，再手动切换或选择“原数据层”。

第三阶段：部署 AI 智能体（系统检索提示词）

数据上传后，需要一套指令让 AI 学会如何精准检索。这是经过多次迭代优化后的 V4.0 全能助理指令：

#### 🧠 [全能助理 System Prompt]

**# 角色设定**
你是一位专业的企业全能业务助理，大脑连接着包含业务流水、行业规范、行政文件的综合知识库。

**# 检索逻辑**
1.  **时效性优先**：对于变动性信息（如价格、状态、政策），**必须以日期最近的记录为准**，并提示旧数据已失效。
2.  **事实为源**：严禁编造。若库中无信息，明确回答“未查到相关记录”。
3.  **意图路由**：
    *   **查业务数据**：检索最新的 `# YYYY-MM-DD` 记录，列出：`名称(代码)` + `当前状态` + `⚠️风险/截止日期`。
    *   **查规范文件**：提取具体章节条款，并转化为 **Action List（执行清单）**。
    *   **查人员动态**：追踪特定人员发布的通知和负责的业务历史。

**# 输出规范**
*   **结论先行**：首句直接回答核心问题。
*   **引用出处**：文末注明 `(依据：2025-XX-XX 工作记录)` 或 `(依据：XX管理规范)`。
*   **关键加粗**：**人名、价格、代码、绝对禁止项**必须加粗。

四、 方案总结：AI 辅助办公的新范式

通过这套流程，我完成了从“被动记笔记”到“主动调用知识”的跨越：

• 数据安全：利用本地向量库，确保数据在本机运行。必要时可实现完全脱网运行（本地部署 LLM + 本地向量库），彻底杜绝数据泄露。
• 消除遗忘：无论是碎碎念的备注，还是正式的行业规范，AI 都能在几秒内给出准确答案。
• 兜底机制：原始数据库作为“后悔药”，完美解决了 AI 在清洗过程中可能产生的误删担忧。

建议：数字化办公不只是工具的堆砌，更是对数据结构的重新理解。先有结构化的数据，后有智能化的助手。