在當今競爭日益激烈的環(huán)境下，知識庫已成為企業(yè)智慧的心臟，它不僅承載著知識的傳承與創(chuàng)新，更是企業(yè)提升效率、優(yōu)化服務的關鍵。

知識庫的智能化的飛躍

得益于知識圖譜、自然語言處理（NLP）等AI技術的應用，知識庫從僅支持文檔存儲和檢索的1.0時代，發(fā)展到了智能2.0時代，進化為一個智能化、互動性強的知識生態(tài)系統(tǒng)。

挑戰(zhàn)與機遇并存

盡管知識庫的功能得到了極大擴展，但在構(gòu)建和維護過程中，企業(yè)仍面臨著成本高、交互能力有限等挑戰(zhàn)。

  • 知識散落四處，搭建門檻高：知識資產(chǎn)分散在各個部門和系統(tǒng)里，格式多樣，常常會有信息重復、缺失或版本混亂等問題。

  • 交互能力有限，查閱學習難：由于交互能力有限，集成度低，往往只能靜態(tài)存儲信息，無法深度理解。例如，當員工想查找某個項目的資料，卻只記得一些模糊的描述，無法確定具體的關鍵詞，往往很難檢索到所需信息。

  • 智能化程度低，運營維護難：難以及時排查過時和錯誤的知識；當知識體系出現(xiàn)缺漏時，補充流程也較為繁瑣。


受這些因素的制約和影響，大部分企業(yè)的知識庫都難以發(fā)揮更大價值、實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，智能化轉(zhuǎn)型迫在眉睫。


智能知識庫3.0

大模型技術加持，為企業(yè)智慧賦能

隨著企業(yè)對知識庫需求的日益增長，尤其是對于需要處理龐大且復雜數(shù)據(jù)并提供高效服務的行業(yè)，融合了大語言模型的智能知識庫3.0應運而生。
1.png

整合多源數(shù)據(jù) 破解知識孤島

傳統(tǒng)知識整理需要單獨拆分標準問題和答案來整理結(jié)構(gòu)化知識，不僅工作量大，還容易遺漏。

而基于大模型能力的智能知識庫，能夠梳理海量知識，去除冗余和錯誤的部分，并根據(jù)不同主題對知識進行分類，使其結(jié)構(gòu)更清晰；同時，還能根據(jù)提問關聯(lián)同一類別的知識，助力打破信息孤島，促進知識的共享。


交互便捷高效 輕松獲取知識

大模型基于語義理解進行搜索，并結(jié)合上下文理解。這種對話式搜索功能，無限接近真人交流情景，能更準確地識別用戶意圖，降低使用門檻。

同時，大模型還能識別知識的內(nèi)在聯(lián)系，將來自不同源頭但與問題強相關的知識一并呈現(xiàn)。這意味著，用戶無需再到各個獨立的知識源中查找信息，一次搜索即可獲取問題相關的全部知識，檢索效率將顯著提升。


智能化程度高 減輕人工依賴

比起傳統(tǒng)知識庫，智能知識庫的維護對人工的依賴較小，能通過自動化工具和算法，增強對信息的理解和處理能力，持續(xù)自我更新和優(yōu)化。幫助企業(yè)提高維護效率，降低長期維護運營的成本。

合力悅問知識庫

助力企業(yè)實現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型

眾多企業(yè)正通過打造智能化知識庫，借助大模型能力完成復雜、繁重和持續(xù)的工作。基于該現(xiàn)狀，合力億捷推出了智能知識庫解決方案“合力悅問”。

下面將結(jié)合三個不同行業(yè)的案例，分享合力悅問如何助力企業(yè)突破知識管理困境、實現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

案例一



某制造業(yè)頭部企業(yè)

該企業(yè)內(nèi)部雖然積累了大量知識數(shù)據(jù)，但由于這些知識散落各處，難以統(tǒng)一整合為標準化的學習材料，并支撐新員工的培訓和在職員工的教育。

使用合力悅問知識庫后，只需一鍵錄入原始文檔，大模型就能做到快速解析，并根據(jù)研發(fā)、生產(chǎn)、銷售等不同部門的業(yè)務情況進行多層級分類，高效構(gòu)建知識庫，為該企業(yè)減少了近80%的工作量。

2.png

案例二



某汽車銷售行業(yè)

該企業(yè)旗下有多個品牌，面臨著大量商品信息、活動詳情和庫存狀態(tài)等咨詢，雖然已經(jīng)部署客服機器人，但由于知識庫內(nèi)的產(chǎn)品信息形式多樣（圖片、文本、視頻等），極大增加了機器人找到答案的難度，問題解答率始終難以提升。

所以該企業(yè)對知識庫進行了升級，將合力悅問應用于機器人。根據(jù)用戶訪問路徑等信息，定向推送常見問題；并關聯(lián)咨詢信息的歷史上下文，通過自然語言理解用戶意圖。

3.png

不僅提升了機器人的回答準確率，還能過濾掉約60%的簡單重復咨詢。人工坐席被大量占用的工作時間也得到了釋放，能夠?qū)⒏嗑Ψ旁谔幚碇匾獦I(yè)務和復雜問題上。

案例三



某知名國際教育機構(gòu)

由于教育行業(yè)的特性，該企業(yè)擁有的知識體量比其他行業(yè)的企業(yè)要龐大得多。雖然安排員工定期整理教學資料，但仍存在效率低下、質(zhì)量不穩(wěn)定、更新不及時等問題。

而引入大模型技術的合力悅問知識庫，遵循統(tǒng)一的算法和標準，避免內(nèi)容質(zhì)量參差不齊；其次，通過快速穩(wěn)定地解析教學資料，也減少了錯誤和疏漏。另外，企業(yè)可以使用數(shù)據(jù)看板獲取知識庫的完整運營數(shù)據(jù)，幫助運營者直觀了解數(shù)據(jù)，并據(jù)此做出運營決策。

4.png
合力悅問知識庫告別傳統(tǒng)FAQ的逐條編輯，一鍵上傳文檔，不限格式，即可輕松構(gòu)建知識庫；提供對話式智能搜索，能理解上下文，讓知識獲取更簡單；同時，知識庫還支持無縫集成企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)，對接釘釘、企微、飛書等外部IM平臺，適用于多樣化的業(yè)務場景。

未來，合力悅問也將不斷探索AI生產(chǎn)力，在持續(xù)的實踐與優(yōu)化中，助力企業(yè)突破知識管理困境，以知識促進生產(chǎn)力的提升。