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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2025-07-31 17:55:00
作者：liuxuan
阅读量：80
文章目录
信息高速增长，企业对知识的管理能力正逐渐成为核心竞争力之一。一个高效的知识库系统不仅可以帮助团队沉淀经验、提升协作效率，还能显著降低重复沟通与培训成本。中关村科金得助智能知识助手是基于大模型的新一代知识应用助理，多模态解析+知识大模型，以句为单位理解用户提问，轻松识别各种文档非结构化信息，帮助企业提升员工效率，打造企业知识应用的新范式。
AI知识库，简单来说就是给AI大模型"喂"专业知识的一个"小仓库"。像ChatGPT这样的大语言模型虽然学习了海量的互联网信息，但在特定领域的专业知识上可能不够精准，甚至会"一本正经地胡说八道"。
举个简单的例子：如果你向AI询问"我公司上个季度的销售业绩如何？"，普通的AI模型根本无法回答，因为它没有你公司的内部数据。但如果你构建了包含公司销售数据的AI知识库，AI就能给出准确的回答了。
企业内部AI知识库的核心作用是：让AI回答问题时不再凭空"想象"，而是基于提供的真实、专业的知识来回答。
AI知识库的工作原理，专业上叫做RAG（检索增强生成，Retrieval-Augmented Generation），整个过程可以分为三个关键步骤：
1.检索（Retrieval）
当你向AI提问时，系统会从你的知识库中查找与问题最相关的内容。这就像你问朋友一个问题，朋友先在脑海中回忆相关知识一样。
2.增强（Augmentation）
系统将检索到的相关信息与你的问题组合起来，形成一个新的、更丰富的"提示词"。这就像给朋友提供了一些背景资料，帮助他思考。
3.生成（Generation）
AI模型基于这个增强后的提示词生成最终答案。由于有了知识库中的专业信息作支撑，回答将更加准确、专业。
宁夏交建交通科技研究院作为交通科技领域领先机构，正探索大模型在建筑设计、施工管理、基建维护等场景的应用。针对通用模型难以理解行业特定知识的痛点，需自建大模型平台，整合行业知识、实践经验与内外部数据，实现统一的大模型领域化训练和算法优化，提升自主创新效率，开发适配行业需求的专业化大模型应用。
行业痛点：通用模型无法适配专业性强的复杂场景；缺乏技术人员和领域化能力；内部知识分散、查找和管理困难；投标书写作耗时长、易出错
得助大模型平台+陪伴式服务+场景化应用
平台交付：统一接入纳管客户私有化大模型和各类开源模型（ DeepSeek、Qwen等）；基于特定需求和知识，进行交通领域化模型训练和优化；大模型应用快速开发与场景验证（知识助手、数据问答、复杂写作、表格生成等）
知识助手：构建智能知识库；对话式知识问答；实时数据查询；报告自动生成
陪伴式开发：协助客户开发团队掌握大模型应用评估、开发、优化能力；确保客户可独立使用交付的平台产品，持续完成大模型应用开发
投标助手：构建招投标场景知识库；分析项目招标文件；投标文件自动编写
应用效果
大模型应用开发效率提升50%+，企业知识搜寻效率提升50%+，知识库运营工作量降低70+%；投标文件生成时间减少70+%
企业AI知识库如何提升员工工作效率？
通过智能问答和知识检索功能，员工可快速获取精准的内部专业知识，减少80%以上的信息查找时间，特别适合产品手册、流程规范等场景查询。
AI知识库与传统文档管理系统有什么区别？
AI知识库能理解自然语言提问，自动关联分散的文档内容生成结构化答案，而传统系统仅支持关键词搜索，需人工筛选海量文件。
哪些行业最适合部署专业AI知识库？
建筑、金融、医疗等知识密集型行业，可通过领域知识库将专业文献、案例经验转化为可对话查询的智能系统，提升60%以上知识复用率。
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