教程 | 如何将本地静态文档转换为 AI 可读的在线知识库？
将混乱不堪的本地文档，转换为了体验丝滑的在线数字站点。借助 Baklib 平台，我们不仅实现了内容、界面和体验的有机结合，更大幅提升了信息成熟度和内容管理效率。
很多企业在数字化转型过程中都面临一个共同的痛点：本地积累了大量的静态文档（如 PDF、Word），却难以利用。 它们无法检索、难以在移动端浏览，更无法被现在的 AI 工具直接解读。
本期教程将手把手教大家如何将这些“沉睡”的文档，转化为可查阅、可搜索、可 AI 问答的现代化在线体验站点。
视频教程
整个过程只需三步，我们将使用三个工具：WPS（文档处理）、AI 提取工具（如集成 Gemini 的应用）以及 Baklib（在线体验构建平台）。
准备工作：了解流程
我们将分三步走：
数据清洗： 将本地非结构化文档抽取为结构化数据。
知识库构建： 将数据上传至 Baklib，建立在线数据库。
应用发布： 创建体验应用，实现多端浏览与 AI 交互。
第一步：将本地文档抽取为结构化数据
为了让 AI 和数据库更好地理解文档，我们需要先对原始文件进行预处理。
1. 使用 WPS 拆分文档
由于 AI 模型通常对超长文档的处理能力有限，为了保证解析的准确性和安全性，我们需要对文档进行拆分。
提取目录： 打开文档，在页面视图下找到目录页。选择“提取页面”功能，将目录页单独提取为一个独立的 PDF 子文档。
删除目录： 在原文档中删除刚才提取的目录页。
拆分正文： 选择“拆分文档”功能。
💡 建议： 建议按 每 20 页 为一个单位，将大型文档拆分为多个小文档。
2. 使用 AI 提取内容
接下来，我们需要将 PDF 转换为结构化的 Excel 数据（适配 Baklib 导入模板）。这里以集成了 Gemini 模型的 PDF 提取工具为例：
配置 API： 打开提取工具，填入你的 API Key。
解析目录： 首先上传刚才提取的“目录文件”，程序会识别文档的结构树。
解析正文： 依次上传拆分好的内容文档。等待前一个解析完成后，再上传下一个，直至所有内容解析完毕。
导出数据： 下载解析完成的 Excel 文件。
检查点： 打开 Excel，确认表格列结构符合 Baklib 知识库的导入要求。
第二步：通过 Baklib 构建在线知识库
数据准备好后，我们将其“搬”到线上。
创建知识库： 登录 Baklib 后台，在知识库导航栏中点击“创建知识库”。
批量导入： 选择“导入”功能，上传刚才准备好的 Excel 文件。
Baklib 支持 HTML 和 Markdown 格式，且能处理大量数据的批量导入。
映射与确认： 检查字段映射关系无误后，点击确认。程序会自动完成文档的结构化导入。
调整结构：
导入完成后，你会发现系统已自动还原了 PDF 的目录结构。
如果结构有偏差，可以直接在左侧栏通过“拖拉拽”进行移动排序，或删除多余页面。
使用内置编辑器可以对内容排版进行再次优化。
Baklib相关操作教程见：https://help.baklib.cn/c1ed24/articles
第三步：创建体验应用，实现在线浏览
这是最见证效果的一步。通过 Baklib 的应用市场，我们可以将同一份数据发布为不同的展现形式。
场景一：创建在线电子书
进入 应用市场，选择一个“电子书”风格的模板，点击安装。
关键步骤： 点击“数据源”，选择我们在第二步中创建好的知识库。
设置站点的名称、颜色主题和 favicon。
完成！ 点击预览，你会发现封面、目录、导航一应俱全，本地文档瞬间变成了一个专业的在线电子书网站。
场景二：切换为 PC 端官网风格
Baklib 的强大之处在于“内容与形式分离”。
再次进入应用市场，选择另一个适合 PC 端浏览的官网模板并安装。
同样选择刚才的数据源。
瞬间，同一个知识库就“穿上了新衣服”，变成了一个全新的知识门户网站。
亮点功能：零配置的 AI 智能问答
在您创建应用的同时，Baklib 已经为您自动部署了一个 AI 助手。
AI 助手
智能问答
开箱即用： 您无需进行任何复杂设置。
精准回答： 向它提问，它会基于您上传的知识库内容进行回答，不会产生幻觉。
引用溯源： AI 的回答下方会附带“来源引用”，点击即可跳转到原始文章段落，确保信息可追溯。
通过本教程的操作，我们成功将混乱不堪的本地文档，转换为了体验丝滑的在线数字站点。借助 Baklib 平台，我们不仅实现了内容、界面和体验的有机结合，更大幅提升了信息成熟度和内容管理效率。
企业用内容说话，用数据倾听。
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