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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2025-05-29 17:50:00
作者:liuxuan
阅读量:493
文章目录
据统计,企业员工平均每天需花费 2.5 小时查找知识,导致的效率损耗高达 30%。如何让海量知识从 "沉睡" 变为 "活用"?RAG 大模型知识库正以革命性的技术架构,为企业打开智能知识管理的新大门。

一、什么是RAG?
RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成),RAG是一种 AI 框架,它将传统信息检索系统(例如数据库)的优势与生成式大语言模型 (LLM) 的功能结合在一起。LLM通过将这些额外的知识与自己的语言技能相结合,可以撰写更准确、更具时效性且更贴合具体需求的文字。
二、RAG的目的是什么?
检索:检索是RAG流程的第一步,从预先建立的知识库中检索与问题相关的信息。这一步的目的是为后续的生成过程提供有用的上下文信息和知识支撑。
增强:RAG中增强是将检索到的信息用作生成模型(即大语言模型)的上下文输入,以增强模型对特定问题的理解和回答能力。这一步的目的是将外部知识融入生成过程中,使生成的文本内容更加丰富、准确和符合用户需求。通过增强步骤,LLM模型能够充分利用外部知识库中的信息。
生成:生成是RAG流程的最后一步。这一步的目的是结合LLM生成符合用户需求的回答。生成器会利用检索到的信息作为上下文输入,并结合大语言模型来生成文本内容。
三、如何使用RAG呢?

1.数据准备与知识库构建
收集数据:收集汽车行业生产制造、市场销售、客服解答等场景的文档(如 PDF、Word、Excel 等)、网页信息及数据库数据,同时可接入企业内部业务系统数据,借助得助智能知识助手的多模态文档解析功能,支持批量处理多种格式文件,无需额外格式转换。
数据清洗:利用中关村科金知识助手的要素抽取技术(准确度≥90%),自动识别并去除数据中的噪声、重复项及无关信息,同时通过文档标签管理功能(可自动生成或手动调整标签),实现数据的精准分类与管理。
知识库构建:将清洗后的数据分割为文本片段(chunks),通过集成的文本嵌入模型(如 GLM)进行向量化处理,生成语义向量。
利用向量数据库存储能力(支持 FAISS、Milvus 等),将向量数据有序存储,结合中关村科金的知识库自动搭建功能,无需人工整理即可快速构建面向汽车行业的专属 AI 知识库,实现知识源规模扩大 10 倍 +。
2.检索模块设计
问题向量化:当用户输入查询时,通过知识助手的自然语言理解技术,使用与知识库构建相同的文本嵌入模型,将问题转换为向量表示,确保语义一致性。
相似度检索:在向量数据库中,基于得助智能优化的余弦相似度计算算法,快速检索与问题向量最相似的知识库片段,检索效率提升≥50%,3 秒内即可获取相关知识。
结果排序:结合知识助手的智能排序算法,根据相似度得分、文档时效性、业务相关性等维度对检索结果进行排序,优先推荐最相关的知识片段,支持长尾知识覆盖率提升 10 倍 +。
3.生成模块设计
上下文融合:将检索到的高相关知识片段与用户原始问题合并,利用知识助手的智能摘要与上下文理解能力,自动整合信息形成完整上下文,支持 1 分钟内完成 100 页文档的关键信息提取,为后续生成提供丰富素材。
内容生成优化:接入中关村科金大模型应用能力,基于领域大模型对上下文进行语义理解,自动生成符合汽车行业场景的回答(如客服咨询、生产流程查询等),同时支持答案溯源与会话分段,确保回答的准确性与可解释性。
个性化调优:通过自定义系统参数与 Prompt 功能,企业可根据业务需求调整生成策略,实现问答效果的个性化优化,降低构建与运营成本 10 倍 +,提升运营效率 70%+。
四、RAG实战案例
中国船舶集团综合技术经济研究院船舶工业经济研究中心(中国船舶集团经济研究中心)与北京中关村科金技术有限公司(中关村科金)达成合作。中关村科金作为行业大模型合作伙伴,助力中国船舶集团经济研究中心自主研发的船舶行业大模型"百舸",日前正式完成与RAG的深度集成!
百舸深度融合船舶领域百万级专业知识库与RAG的长文本推理与深度思考能力,构建起覆盖智能问答、研报写作、文档解读、情报分析等全链路解决方案,标志着我国在船舶工业"数智大脑"建设领域实现关键突破,为央企发展新质生产力提供了创新实践范本。
企业知识库常见的6大问题解答:包含定义、搭建方案、主流品牌、系统集成、费用价格!
随着企业的资料越来越多,不管查找还是整理都比较费时间,因此一个好用的企业知识库就很有必要了。但很多人对企业知识库的定义、搭建方案、主流品牌、系统集成、解析文件格式、费用价格都不了解,今天得助智能就来给大家好好讲一下吧!1、企业知识库是什么?和个人知识库的区别有哪些?企业知识库是指企业内部用于集中存储和管理知识资源的系统化、结构化平台。企业里的制度文件、产品说明、操作手册、客户案例、售后FAQ、培训教材、会议纪要等内容,都可以统一放到这里进行管理。以前员工遇到问题,需要翻微信群、找老员工、查共享盘。现在更多企业希望做到一件事——不会的问题直接问AI。员工输入一句自然语言,例如:"请假流程是什么?...
如何对知识库里的内容进行分类和标签、怎么保证质量和准确性、搭建需要多少钱?
咱来说说得助智能知识库,它里面的内容分类和标签,是按照业务环节来的,还能打各种标签。要是搜索不好用呢,咱可以调调语义、混合检索这些参数。内容质量也有保障,靠审核、质检工具,还有闭环优化来搞定。要是想和OA或者CRM集成,那就得对接好架构,做好数据同步。至于部署成本,SaaS、私有化这些不同模式,价格也不一样,一般几万到几十万不等,具体根据需求收费。一、如何对知识库里的内容进行分类和标签?企业给知识库里的内容分类,主要依据业务环节和知识类型。像业务环节,可能是桑树种植、蚕种繁育这些具体的事儿;知识类型呢,分理论、实践、政策啥的。通过这些来搭建层级分类,最多能搞出5级目录。而且,要是后续有需要,不...
飞书知识库vs得助智能知识问答:哪款品牌更适合航空公司呢?
近来与几家航空公司交流过后,一个共识愈发清晰,在航空从业这个知识密集、安全为首要的行业之中,知识管理早就并非后台支撑那般简略,而直接关联飞行安全以及运营效率的核心能力。面对市面上种类繁多的AI知识管理工具,航司决策者究竟该做出怎样的选择?今日就拿两款具代表性的产品,飞书知识库以及得助智能知识问答,从六个维度详细剖析探讨。一、核心定位飞书知识库,也就是飞书知识问答,作为飞书在2025年5月正式推出的企业级AI知识管理工具,其定位为“最懂企业知识的企业专属AI问答工具”。它最为突出的特点在于深度融入飞书协作生态,与飞书文档、群聊记录、会议纪要等全域知识资源实现天然连通。得助智能知识问答,它属于新一...
从处于一线的坐席岗位历经晋升做到管理着上百人的客服团队,期间我体验过数量多达数十款各种各样的知识管理产品,深切深知、彻底了解了企业在知识沉淀和知识调用方面真切、实际存在的困境形势。在当下企业正处于数字化转型的关键重要时期阶段,企业知识库怎么样去建立已然成为众多进行决策的人所密切关注的处于核心位置的重要议题。 企业面临的知识管理难题
综合市场调研与行业实践,目前主流的知识库管理软件品牌包括:得助智能、竹间智能、科大讯飞、云问科技、智齿科技(排名不分先后)。本文将从2026年企业知识管理的新需求出发,对以上五款产品进行深度评测,为企业选型提供客观参考。
生成式AI技术快速普及的当下,企业知识管理处于从传统“文档存储”朝着“智能问答”深刻范式转变的进程中。在这个趋势下,PingCode与得助智能知识问答的对比成了众多企业选型时的核心议题。前者是研发管理领域知识协同的标杆,后者是专注大模型驱动的场景化智能问答助手。为了助力您做出最契合自身业务需求的抉择,本文会从功能定位方面,从核心技术角度,从价格体系范畴,从适用行业领域等多个维度展开详尽对比。
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中关村科金及其旗下的得助智能是领先的企业级人工智能平台公司,聚焦"垂类大模型+企业级智能体"的深度融合,为企业提供“智能底座一平台一应用”的全智能化产品矩阵及解决方案。入选 “2025《财富》中国科技 50 强”、“2025 胡润中国人工智能企业 50 强” 及 “2026 福布斯中国 AI 科技企业 TOP50”,深耕金融、保险、政务、工业、汽车及零售等所有行业的业务场景,已服务超3000家客户。