许多用户在使用人工智能工具时，都希望能融入自己的专属知识库，实现更个性化的信息获取和分析。本文旨在探讨 Perplexity AI 是否支持直接构建和使用个性化知识图谱，并介绍如何在当前的技术条件下，通过其他方法实现类似的目标，帮助用户理解并实践如何管理自己的知识与数据，以更好地配合包括 Perplexity AI 在内的人工智能工具。
Perplexity AI 是否原生支持自定义知识库？
Perplexity AI 的核心优势在于其强大的搜索和信息整合能力，它能够从互联网和其训练数据中快速提取并组织信息来回答用户的提问。基于目前公开的信息和其产品设计，Perplexity AI 并非一个设计用来直接上传和管理用户私有、个性化知识图谱的平台。它的主要工作模式是通过理解问题，进行实时搜索和信息引用，而不是查询一个用户上传的私人数据库或知识图谱。
这意味着，用户无法简单地将自己的文档、笔记或结构化数据上传到 Perplexity AI 中，让它直接基于这些私有信息进行独家回答或构建个性化知识图谱。
如何在外部构建和管理个性化数据结构？
虽然不能直接上传到 Perplexity AI，但用户完全可以在 Perplexity AI 之外构建和管理自己的个性化数据结构或知识库。这通常涉及以下步骤：
1. 定义知识范围和结构：明确您想要纳入的数据类型、信息类别以及它们之间的潜在关系。例如，项目笔记、研究资料、人脉关系、学习概念等。
2. 选择合适的工具：根据数据的复杂度和您的需求，选择合适的工具。这可能是专业知识图谱数据库（如 Neo4j）、关系型数据库、文档数据库、甚至高级的笔记应用程序（如 Notion, Obsidian）或专门的数据组织工具。
3. 收集与整理数据：将您的分散信息按照预先定义的结构录入到选定的工具中。这一步可能需要一定的时间和耐心。
4. 建立联系与关联：在数据录入过程中，或通过后续操作，建立数据项之间的关联，形成一个互联的知识网络，初步具备知识图谱的形态。
5. 维护与更新：知识是动态的，定期更新和维护您的个性化数据结构是保持其价值的关键。
将外部知识与 AI 工具结合使用
拥有了自己的外部知识库后，您可以通过一些策略将其与 Perplexity AI 等工具结合使用：
1. 预先查询与整合：在向 Perplexity AI提问之前，先查询您自己的知识库，获取相关信息、事实或上下文。然后，将这些信息作为背景或引用，在 Perplexity AI 中提出更精确或深入的问题。
2. 利用AI辅助整理外部知识：您可以使用 AI 工具（包括但不限于 Perplexity AI，虽然它侧重搜索）来帮助您分析、摘要、或重组您自己的原始数据，以便更好地将其录入到您的个性化结构中。例如，让 AI 摘要一份长文档，然后您将摘要和关键点存入您的知识库。
3. 构建中间层工具：对于更高级的用户，可以考虑构建一个应用程序或脚本，该工具能够同时查询您的私有知识库和利用 Perplexity AI（或其他AI服务的API）获取外部信息，然后将两者的结果整合呈现。但这需要编程和系统集成能力。
通过在外部构建和管理知识，并将其与 Perplexity AI 的强大搜索能力结合，用户可以实现一种曲线救国的“个性化”信息处理流程。 这不是将您的数据直接融入 Perplexity AI 的核心模型，而是利用 Perplexity AI 作为获取和验证外部公共信息的强大助手，而将您的个人或专业专属知识保存在自己掌控的环境中。
