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。


智能知识库3.0

大模型技术加持,为企业智慧赋能

随着企业对知识库需求的日益增长,尤其是对于需要处理庞大且复杂数据并提供高效服务的行业,融合了大语言模型的智能知识库3.0应运而生。
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整合多源数据 破解知识孤岛

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。


交互便捷高效 轻松获取知识

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。


智能化程度高 减轻人工依赖

比起传统知识库,智能知识库的维护对人工的依赖较小,能通过自动化工具和算法,增强对信息的理解和处理能力,持续自我更新和优化。帮助企业提高维护效率,降低长期维护运营的成本。

合力悦问知识库

助力企业实现数智化转型

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。

案例一



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。

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案例二



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。

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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。

案例三



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。

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合力悦问知识库告别传统FAQ的逐条编辑,一键上传文档,不限格式,即可轻松构建知识库;提供对话式智能搜索,能理解上下文,让知识获取更简单;同时,知识库还支持无缝集成企业内部系统对接钉钉、企微、飞书等外部IM平台,适用于多样化的业务场景。

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。