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 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 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。
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。
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。
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。