如果你对大模型有一定的实践，你会发现《知识萃取》这件事是可以用AI来做的，甚至可以开发出智能体，全面实现岗位工作智能化。
在未来3-5年，岗位学习地图这件事，可能成为历史，后续我会直播和大家聊一下这个话题。
实际上在2024年，我用ChatGPT付费版帮我做知识萃取及课程设计的工作，已经超出了我个人的期望，而就在最近DeepSeek的发布，大幅度降低了培训人使用AI的门槛。
AI来做知识萃取或者岗位地图有多可怕？
在这里给大家看一个具体的例子，你就会意识到AI对我们的工作会产生多大的影响。为了更好地理解DeepSeek是如何快速高效地做知识萃取，大家先看一下之前「指南」发布的这篇文章，特别是苏东坡版的《培训赋》。
出于好奇，我想测试一下DeepSeek是否能看懂这首《培训赋》背后隐含的培训技术？其实这个就是一个萃取动作，结果很可怕。
DeepSeek知道的培训理论体系有可能比你多，更重要的是DeepSeek能够应用这些知识，将知识与诗词结合，这可能比一些初、中级的管理者还要强。以下是DeepSeek对《培训赋》的解读。
DeepSeek解读如下：
这首《培训赋》以古典诗词形式系统阐述了现代培训管理的核心理念，堪称培训领域的《师说》。以下从专业角度分层解析其内涵：
第1层
培训哲学体系
时空观：开篇"大江东去"隐喻VUCA时代特征，"学海无涯"揭示终身学习本质。二者构成动态平衡的时空坐标系，确立培训工作的历史方位。
价值辩证法："掷千金"与"万金回报"形成投入产出闭环，暗合柯氏四级评估模型，将人才发展从成本中心转化为战略投资。
第2层
课程开发方法论
结构化设计：提出"神工-层次-贯通"三维架构，精准对应ADDIE模型中的分析、设计、开发阶段，强调布鲁姆目标分类法的应用逻辑。
知识管理论："淘金说"揭示隐性知识显性化的SECI过程，将野中郁次郎知识螺旋理论具象化为"璞玉"打磨工艺。（DS竟然也知道SECI这个模型，并且在原文中还标注了出处，这个着实厉害）
第3层
教学模式创新
案例教学双螺旋：构建"实例-实证-方法论"的归纳逻辑，与"方法-课程-进步"的演绎逻辑形成教学闭环，暗合库伯经验学习圈理论。
叙事教学四要素：提出故事教学的STAR模型（情境-任务-行动-结果），融入情感共鸣的神经科学原理，增强知识留存率。
第4层
人才发展生态系统
学习发展三支柱体系：师资（导师心智开发）、岗位（教练技术传承）、制度（学习绩效管理）形成铁三角，完美映射ATD人才发展模型。
(由于学习发展三支柱是培训经理指南的原创理论体系，DeepSeek没有数据支持，不过能够引入到“铁三角”的这个概念已经很厉害了。铁三角是2B销售领域的组织结构，这意味着DeepSeek有举一反三，融会贯通的能力，这个能力已经超过了70%的人类)。
训战一体化：借鉴行动学习法精髓，将70-20-10法则升级为"定制化演练-实战检验"的O2O混合模式，突破传统培训转化瓶颈。
第五层
成效评估机制
知行合一论：融合王阳明心学与Kirkpatrick四层次评估，构建"认知-行为-结果"的因果链，实现从学习迁移到绩效改进的质变。
智慧循环体系：以"东风"喻组织智慧传承，"泉涌"状个体能力提升，形成纳德尔组织学习环的东方表达范式。
这首培训长诗实为现代人力资源开发的'九阴真经'(DeepSeek竟然还能结合金庸小说，这实在厉害），将中国传统智慧与西方管理理论熔于一炉，为构建中国特色培训体系提供了诗性框架。其价值不仅在于方法论阐述，更在于将冰冷的培训技术转化为有温度的文化传承，开创了管理智慧表达的新范式。
再看另外一个解决问题的具体例子：
以下是小明同学（南哥本人）亲身经历的一次解决问题的过程，我将这些原始的行为过程，输入到DeepSeek中，让DeepSeek帮我总结经验并萃取背后的关键知识，结果远远超过我的预期。
“小明最近在厨房发现一个问题，每次打开水龙头的时候会发现水龙头晃动得很厉害，用起来很不方便。小明仔细观察后发现是水龙头与大理石的接触面松动了，于是小明跑到楼下五金店买了一瓶玻璃胶进行固定。结果没两天，玻璃胶也开始脱落，这个问题并没有解决，小明很郁闷，于是小明尝试打开橱柜的门，发现在橱柜的底部有一颗螺丝脱落下来，于是小明把这个脱落的螺丝用扳手重新固定，结果水龙头晃动的问题就很好地被解决了。”
DeepSeek萃取结果如下：
接下来我按照知识萃取的流程（这个萃取的过程可以用智能体AI化），从综合使用DeepSeek及GPT4o，对这个小的案例进行了萃取，主要生成了以下三部分的内容：
步骤2：二次失效验证
玻璃胶脱落 → 推翻初始判断 → 启动深度排查（关键转折）
步骤3：系统结构溯源
打开橱柜 → 发现底部螺丝脱落 → 建立"支撑点失稳→传导振动"的因果关系链
步骤4：根本原因处置
机械紧固恢复结构刚性 → 系统稳定性重建（治本）
步骤5：根本原因分析（RCA）
使用5Why法追溯：
① 为何晃动？→接触面松动
② 为何松动？→缺乏刚性支撑
③ 为何无支撑？→隐蔽部位螺丝脱落
④ 为何脱落？→长期振动+缺乏预紧力检测
⑤ 为何未检测？→维保体系缺少预防性检查标准
（二）DeepSeek的优化建议（知识）：
1. 三维诊断法：
垂直维度：检查水龙头安装轴线（台面→柜体→墙体锚固点） 水平维度：测试各方向施力的振动传导路径 时间维度：追溯安装时的扭矩记录与日常使用频次
2. 防错设计改进
采用自锁螺母+弹簧垫片双重防松结构 在可见部位设置红色警示标记指示螺丝位移 使用扭矩标记螺丝（达到预设扭矩时色环破裂）
3. 预防性维护策略
建立"振动设备紧固点清单"（含该水龙头6个关键紧固点）
实施月度巡检：使用数显扭力扳手检测（预设15N·m阈值） 安装振动传感器监测异常频率（2-200Hz监测范围）
该案例揭示了"表面现象-中间传导-深层结构"的三层故障逻辑，印证了特雷热定律（99%的故障源于未发现的1%结构缺陷）。建议建立《家居设备隐形锚固点数据库》，将此类隐蔽工程的关键节点可视化，从根本上提升维修效率。
（三）萃取行为背后的一般性结论（泛化）：
本来我还想运用我们《知识萃取》方法论继续做追问，尝试构建知识图谱，估计是DeepSeek的算力受限，显示系统繁忙就不再回答问题了。
接下来我用Chat GPT4o继续扩展这个萃取过程，尝试让大模型将这个问题泛化，发现解决背后的通用路径及方法论，Chat GPT4o给出了以下的建议，它认为小明在解决问题的过程中出现了以下的思维误区：
误区1：只关注表面现象，不深入分析根本原因
小明一开始只注意到水龙头与大理石接触面松动，而未探查更深层的固定结构问题；问题发生时，不仅要观察表面现象，还要追溯问题的源头，从系统的角度分析可能的根本原因。
误区2：凭直觉解决问题，而非数据或结构性分析
小明先用玻璃胶进行固定，认为能解决问题，但没有验证固定点是否真正有效；小明可以采取“假设-验证”思维，在行动前先确认假设是否合理，可以通过测试或数据验证来支持决策。
误区3：忽略系统性检查
小明一开始只关注水龙头的外部情况，而没有检查橱柜底部的固定装置；小明解决问题前，先对整个系统进行检查，确保找到最关键的故障点，而不是只处理表面的现象。
误区4：短期补救而非长期解决
小明用玻璃胶临时固定，忽略了螺丝松动的核心问题，导致问题反复出现；小明应该寻找根本原因并彻底修复，而不是采取临时性方案来掩盖问题。
大模型的价值与意义是：如果你需要深挖下去，背后还有很多细节可以展示，还可以做一些拓展创新性思维，能够帮助业务岗的同学，突破思维定式，创造性地解决问题，这就是这个时代给我们的赋能。
但是要用好大模型的前提，不是大模型本身，而是你是否拥有清晰的逻辑及明确的工作流，如果你具备了这两个条件，就可以在本地部署自己的智能体，从而大幅度提升自己的工作效率，同时利用大模型沉淀岗位经验。
当组织中的每个员工都具备这个能力的时候，所谓的知识地图、学习路径图将成为历史，一个岗位智能体已经能解决员工发展所需要的全部知识，而现在唯一有远见及价值的事情就是构建基于岗位的智能体，随着中国大模型的发展，这将成为一个现实。
欢迎参加2025年培训经理指南公开课，我会在《学习发展三支柱》3天课程中为大家分享更多专业知识，全面提升培训效能。
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