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中关村科金得助智能-小得
产品功能
2025-07-02 16:32:14
作者：JIfan
阅读量：261
文章目录
现在很多企业还是在用传统的方式搭建企业知识库，但面临搭建时间久、成本大的劣势，现在不少企业已经利用中关村科金得助智能大模型AI知识库搭建了，搭建速度大幅度提升、短期成本大但长期成本小，效果更加智能化，下面我们就具体来比较大模型AI知识库与传统知识库的区别吧！
以日咨询量5000次、100款产品、200个分类的金融场景为例，传统知识库建设需经历6个阶段：
1.业务梳理（7天）：组建由业务专家、IT人员组成的团队，通过访谈、流程图绘制等方式，完成业务域（信贷、理财、支付）、核心流程的梳理，形成200页业务规范文档；
2.知识收集（3-5天）：采用"人工+系统"双轨采集模式，从企业系统提取历史问答数据上万条，通过小组讨论收集高频问题800个，完成问题穷举矩阵（含同义词库、近义表达2.3万条）；
3.知识梳理（5-10天）：对OA系统中的200份制度文件、任务流程图进行结构化处理，将非结构化数据转化为可检索的FAQ问题，建立产品参数表、费率表等结构化知识资产；
4.知识录入（2天）：在专业的知识管理系统中完成知识条目录入，配置多轮对话流程37个，针对"信用卡申请进度查询"等复杂场景设计决策树模型；
5.测试调优（5天）：组建测试团队，完成5000条测试用例标注，通过Badcase分析对比不同问答策略的效果，针对"还款方式说明"等歧义问题建立消歧规则库；
6.上线运营（持续）：设置专职运营岗，每日处理未识别问题，每周进行Badcase分析会，进行语料模型训练；
基于deepseek/通义千问等大模型的技术方案实现端到端自动化：
1.知识收集（2天）：通过智能RPA机器人自动抓取官网、APP、内部系统中的结构化/非结构化数据，单日可处理文档量达传统方式的200倍；
2.大模型问答（0天）：利用大模型天然具备的文本解析能力，自动完成：
文档切片：将200页产品手册拆解为500个知识片段
多模态理解：通过OCR+NLP技术解析合同中的条款表格
向量化存储：将知识片段转换为维向量，构建高维语义空间
3.Prompt调优（1-2天）：具备答案溯源和会话分段能力，支持用户自定义系统参数和prompt，实现个性化效果调优；
4.上线运营：可以持续自我Prompt优化，问题文档排查，通过人工和大模型的共同作用，保障知识的正确率。
3.1逻辑推理能力
传统知识库：基于关键词分类问答，无推理能力，无法处理"如果A产品年化收益下降2%，与B产品的差距将如何变化"这类假设性问题。
大模型ai知识库：可以围绕企业知识全局理解，可实现因果推理与，通过思维链技术将复杂问题拆解为多个推理步骤，在理财收益对比场景中实现90%以上的准确率。
3.2多模态理解
传统知识库：没有多模态理解能力，需人工将图表数据转录为文本，信息损失率达30%。
大模型ai知识库：可以可实现图片、图表、表格、文档等多模态问答，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。
3.3上下文感知
传统知识库：仅能进行简单的二维表基础问答。
大模型ai知识库：能基于复杂表格理解和推理，进行准确问答
3.4一语多义
传统知识库：不具备一语多义，仅能单个问题应答
大模型ai知识库：可以解决一语多义问题，回答用户全部问题
3.5回答内容润色
传统知识库：没有回答内容润色的能力；
大模型ai知识库：可以结合企业知识以及用户问题进行综合润色
3.6API问答
传统知识库：只能在接口配置后通过对话流程实现；
大模型ai知识库：大模型直接通过调用API内容进行回答。
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，某财富公司采用我们的得助智能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。
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当然大模型ai知识库的落地，并不是“一锤子买卖”，是一个持续运营和优化的过程，只有持续进行大模型优化、知识的更新，知识的维护，才能实现企业的“降本提效”。你准备拥抱AI知识库了吗？现在得助智能提供免费试用14天的福利，一起加入我们吧！
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