智能知识库3.0：大模型加持，知识维护效率提升不止1倍！

在当今竞争日益激烈的环境下，知识库已成为企业智慧的心脏，它不仅承载着知识的传承与创新，更是企业提升效率、优化服务的关键。

知识库的智能化的飞跃

得益于知识图谱、自然语言处理（NLP）等AI技术的应用，知识库从仅支持文档存储和检索的1.0时代，发展到了智能2.0时代，进化为一个智能化、互动性强的知识生态系统。

挑战与机遇并存

尽管知识库的功能得到了极大扩展，但在构建和维护过程中，企业仍面临着成本高、交互能力有限等挑战。

• 知识散落四处，搭建门槛高：知识资产分散在各个部门和系统里，格式多样，常常会有信息重复、缺失或版本混乱等问题。

• 交互能力有限，查阅学习难：由于交互能力有限，集成度低，往往只能静态存储信息，无法深度理解。例如，当员工想查找某个项目的资料，却只记得一些模糊的描述，无法确定具体的关键词，往往很难检索到所需信息。

• 智能化程度低，运营维护难：难以及时排查过时和错误的知识；当知识体系出现缺漏时，补充流程也较为繁琐。

  
  

受这些因素的制约和影响，大部分企业的知识库都难以发挥更大价值、实现可持续发展，智能化转型迫在眉睫。

传统知识整理需要单独拆分标准问题和答案来整理结构化知识，不仅工作量大，还容易遗漏。

而基于大模型能力的智能知识库，能够梳理海量知识，去除冗余和错误的部分，并根据不同主题对知识进行分类，使其结构更清晰；同时，还能根据提问关联同一类别的知识，助力打破信息孤岛，促进知识的共享。

大模型基于语义理解进行搜索，并结合上下文理解。这种对话式搜索功能，无限接近真人交流情景，能更准确地识别用户意图，降低使用门槛。

同时，大模型还能识别知识的内在联系，将来自不同源头但与问题强相关的知识一并呈现。这意味着，用户无需再到各个独立的知识源中查找信息，一次搜索即可获取问题相关的全部知识，检索效率将显著提升。

众多企业正通过打造智能化知识库，借助大模型能力完成复杂、繁重和持续的工作。基于该现状，合力亿捷推出了智能知识库解决方案“合力悦问”。

下面将结合三个不同行业的案例，分享合力悦问如何助力企业突破知识管理困境、实现数智化转型。

某制造业头部企业

该企业内部虽然积累了大量知识数据，但由于这些知识散落各处，难以统一整合为标准化的学习材料，并支撑新员工的培训和在职员工的教育。

使用合力悦问知识库后，只需一键录入原始文档，大模型就能做到快速解析，并根据研发、生产、销售等不同部门的业务情况进行多层级分类，高效构建知识库，为该企业减少了近80%的工作量。

某汽车销售行业

该企业旗下有多个品牌，面临着大量商品信息、活动详情和库存状态等咨询，虽然已经部署客服机器人，但由于知识库内的产品信息形式多样（图片、文本、视频等），极大增加了机器人找到答案的难度，问题解答率始终难以提升。

所以该企业对知识库进行了升级，将合力悦问应用于机器人。根据用户访问路径等信息，定向推送常见问题；并关联咨询信息的历史上下文，通过自然语言理解用户意图。

不仅提升了机器人的回答准确率，还能过滤掉约60%的简单重复咨询。人工坐席被大量占用的工作时间也得到了释放，能够将更多精力放在处理重要业务和复杂问题上。

某知名国际教育机构

由于教育行业的特性，该企业拥有的知识体量比其他行业的企业要庞大得多。虽然安排员工定期整理教学资料，但仍存在效率低下、质量不稳定、更新不及时等问题。

而引入大模型技术的合力悦问知识库，遵循统一的算法和标准，避免内容质量参差不齐；其次，通过快速稳定地解析教学资料，也减少了错误和疏漏。另外，企业可以使用数据看板获取知识库的完整运营数据，帮助运营者直观了解数据，并据此做出运营决策。

未来，合力悦问也将不断探索AI生产力，在持续的实践与优化中，助力企业突破知识管理困境，以知识促进生产力的提升。