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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2025-07-01 17:20:00
作者：liuxuan
阅读量：217
文章目录
中关村科金得助智能企业知识库基于AI大模型的开源知识库搭建系统，可以帮你轻松搞出来一个智能化的产品文档、技术文档、FAQ甚至博客系统。无论是企业内部的技术文档，还是面向用户的产品说明，都能轻松胜任。不像传统的搭建系统，得助智能企业知识库充分运用了AI大模型的力量。天然支持自动生成内容、智能回答问题、快速搜索信息。有了强大的AI搜索引擎加持，能快速定位所需的信息，不再需要漫无目的地查找【1】。
1. 识别并分类企业的知识
企业的知识是指在企业运营过程中产生、积累并应用的各种类型的信息和智慧。这些知识可以分为显性知识和隐性知识两大类【2】。具体包括以下几种：
显性知识
显性知识是可以明确表达和记录的知识，通常以文档、数据、图表等形式存在，易于传递和共享。企业基本知识：企业基本介绍、企业基本制度、企业核心价值观、员工管理规则制度。市场研究：市场分析报告、竞争对手分析、客户需求调查、行业趋势报告。产品开发：产品设计文档、技术规范和标准、研发项目报告、测试和质量控制文档。客户反馈：客户满意度调查、客户投诉和建议记录、客户服务记录、客户需求和偏好数据。最佳实践：标准操作流程（SOP）、项目管理方法和工具、成功案例分析、经验教训总结。细分业务：业务场景工作流程图、业务操作手册、内部政策和规章制度、绩效评估和考核标准。财务和行政管理：财务报表和分析、预算和财务计划、人力资源政策、合同和法律文件。技术文档：技术手册、编程代码库、系统架构图、数据库设计文档。
隐性知识
隐性知识是难以形式化和记录的知识，通常存在于个人经验、技巧、洞察力等中。员工经验：
员工个人在工作中积累的技能和技巧、项目管理和团队协作经验、问题解决和决策经验。专业技能：技术专家的专业知识和实践技能、市场营销人员的市场推广技巧、销售人员的谈判和客户关系管理技巧。客户关系：与关键客户的互动和关系管理经验、客户需求和偏好的深层理解。企业文化：企业的价值观和工作氛围、员工间的非正式沟通和协作方式。
2. 确定知识的来源
建立企业知识库的首要环节是确定知识的来源。知识来源可以分为内部知识和外部知识：
内部知识
内部知识是指企业内部各级组织和员工在知识原型或经验的基础上，根据需求进行分析、推广、总结出来的典型范例的资料并形成知识库的主要内容。例如：各部门的业务流程文档、操作手册、员工的项目经验总结和成功案例、管理层的决策记录和会议纪要。
外部知识
外部知识是指对本公司现有和未来有用的外部知识的收集、归类、评估后存储于知识库中。例如：行业研究报告和市场分析、竞争对手的公开信息和最佳实践、政府发布的政策文件和法规。
3. 企业知识录入
知识的录入是知识库建设过程中至关重要的一环。录入的知识需要经过标准化处理，确保其易于使用和检索。
知识录入规范：标准化文档：企业上传的文档、表格和课件模板应当符合标准格式，便于后续的使用和管理。非结构化数据：对于非结构化的知识，例如视频、音频和图片，建议通过相应的模板进行整理和录入。
知识录入流程：分类和整理：按照预设的知识分类，将知识内容进行归类和整理。审核和审批：设立审核机制，对各部门提交的知识进行审核，确保其准确性和实用性。定期更新：定期对知识库内容进行检查和更新，确保其时效性和准确性。
4. 企业知识的维护
知识库的维护是保证知识库持续有效的关键步骤：
定期检查和更新
定期对知识进行时效性检查，剔除过时的信息，更新新的内容。同时，类似于数据治理的流程，知识治理也需要质量管理。设立专门的知识库管理员，对知识库内容进行质量审核，确保知识的准确性和可靠性。
访问权限管理
根据知识的重要性和保密性，设置不同的访问权限，确保知识的安全性和合规性。并对知识库用户进行管理，确保知识的使用和分享符合企业规定。
5. 知识的智能化拓展
知识库可以考虑与第三方进行对接，如外部网盘、GPT接口等，提高知识库对企业内部所有类型、结构化、非结构化知识和数据进行智能检索和智能反馈的能力，以充分发挥智能化知识库价值。
智能搜索和推荐：自然语言处理：利用自然语言处理技术，提高知识库的搜索功能，使用户能够更方便地找到所需信息。智能推荐：通过大数据分析和机器学习，提供个性化的知识推荐，帮助员工获取相关知识和信息。
知识图谱和关联分析：知识图谱：构建知识图谱，展示知识之间的关系和结构，帮助用户更好地理解和应用知识。关联分析：通过关联分析，发现知识之间的潜在联系，提供有价值的洞见和决策支持。
外部集成和第三方接口：知识库整合：将企业知识库与其他业务系统和工具整合，提高知识的利用率和应用效率。第三方接口：通过第三方接口（如API），实现与外部知识源的连接，丰富知识库的内容和功能。
1.多模态文档解析处理效率翻倍
一键上传多种格式，支持PDF、Word、Excel、CSV、PPT、TXT等多种格式和表格问答，无需额外对接QA或格式转换
支持文档批量上传，按文件夹管理文件，自动根据文档内容生成标签，也可手动调整文档标签，方便管理
上传文档后，知识管理系统自动向量化处理，可快速构建统一的面向全域非结构化数据的AI知识库，避免重复投入
2.智能分析复杂文档实时精准解答
高效提取复杂文档中的关键信息，深入挖掘文档结构和内容，1 分钟可完成 100 页文档关键信息提取，保障信息提取的准确与高效
提供文档检索、智能摘要、实时解答等，并支持多种问答模型，包括单文档问答、知识库问答、选定文档问答等
可针对事实性问题、总结性问题、推理性问题进行回答
具备答案溯源和会话分断能力，知识管理系统支持用户自定义系统参数和prompt，实现个性化效果调优
3.自动知识归纳与推荐精准提炼要点
基于文档内容自动生成文档总结、知识报告或摘要，一键提取全文概要和核心观点，AI技术帮助用户提升知识运用和工作效率
智能分析用户行为，提供精准知识推荐, 提升知识应用效率
无需人工干预，自动生成高质量QA知识问答，知识管理系统为企业节省训练师成本，便于人员培训或机器人训练
4.创建专业领域知识库用知识创造价值
覆盖超过400类问答任务类型，上传文档后自动搭建专属AI知识库，无需人工整理
快速智能分析文档，提取文档摘要，帮助用户快速通阅整篇文档
通过向AI提问，快速检索数据库，智能推荐相关知识，并自动生成报告，更轻松地理解运用知识
5.全方位文档管理与写作知识管理更轻松
支持按文件夹管理上传的文档，实现文档的有序存储与快速定位
提供灵活的文档访问权限，支持多用户协作，团队成可共同维护知识库
开箱即用，便捷集成，知识管理系统可与企业已有业务系统无缝集成，避免企业重复建设【3】
财富领域智能投顾助手：给客户更个性化的财富规划方案，和更有温度的市场解释陪伴，行情分析、产品推荐、投后追踪。
公安领域反诈警情助手：知识可积累、能力可升级、价值可复制，智能接警、智能笔录、案情分析
工业领域智能运检助手：设备管理、监测、运维管家式服务，运检报告、操作指导、智能评估
办公领域智能员工助手：通过“问、查、办”覆盖企业内部高频业务，效率增速，行业知识问答、业务流程速查、人事业务办理
某大型证券机构
研报、热点新闻分析效率提升50% 营销话术撰写时间缩短95%+
某大型证券机构以智能投顾助手为切入点，构建证券领域大模型能力。平台结合领域大模型意图识别、多轮交互及证券行业投研报告、数据分析能力，可精准理解并响应客户经理需求，匹配合适的投资组合或基金产品，自动生成对客营销话术，辅助客户经理展业，内容生成效率提升90%以上，预计辅助提升20%展业成功率。
某财富集团
在线客户及员工咨询服务7*24 H 减少系统运营工作量70%
为借助大模型技术赋能智能客服，实现企业智能知识库管理，某财富集团采用结合大模型应用的知识库管理系统，通过智能文本客服接入企业微信和APP，为企业内部员工和客户进行服务，知识库管理系统实现了文档和基于问答QA的新的管理应用场景，减少文本客服70%以上的运营工作量，回答效果提升50%以上。
Q:企业如何利用AI大模型构建智能知识库？
A:通过多模态文档解析和向量化处理技术，企业可快速将各类文档转化为结构化知识库，实现1分钟处理100页文档，问答准确率达95%以上。
Q:智能知识库相比传统知识管理系统有哪些优势？
A:智能知识库支持自然语言查询、自动生成摘要和个性化推荐，使知识检索效率提升50%以上，同时降低70%的文档管理人力成本。
Q:评估企业知识库系统需要关注哪些核心指标？
A:关键指标包括文档处理速度（页/分钟）、多格式兼容性（PDF/Word等10+种）、问答准确率（需达90%+）和系统集成能力（至少支持5类业务系统对接）。
【1】2024中国企业知识管理白皮书：AI赋能知识创新.艾瑞咨询.2024-11-15[引用时间2025-06-30]
【2】大模型在企业知识管理中的应用研究报告.中国人工智能产业发展联盟.2025-03-22[引用时间2025-06-30]
【3】企业智能知识库建设指南.中关村科金研究院.2025-01-18[引用时间2025-06-30]
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