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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2025-08-18 17:00:00
作者：liuxuan
阅读量：50
文章目录
大模型智能知识库是一种能够融合和处理多种模态数据（如文本、图像、音频、视频等）的知识库。中关村科金得助智能知识库通过先进的AI技术，如智能文档解析、多模态大模型、知识图谱等技术，多模态知识库可以对数据进行多模态感知，深层次理解和分析，提供更全面、丰富、准确的知识表示和场景化应用能力。
1. 多模态感知能力：可以理解文字、图像、音视频等多种形式的信息，准确识别各类信息中的关键要素，并保持原始信息的完整性和关联性。
2. 深层次理解能力：支持跨模态信息的语义理解，实现多维度的上下文关联，具备深层知识的推理能力。
3. 场景化应用能力：可以进行知识的智能化处理与存储，支持多模态信息的关联和融合检索，支撑场景化的解决方案。
1.数据获取与预处理
在数据获取与预处理阶段，首要任务是打好地基，确保输入数据的质量和规范性。
多源数据采集涵盖了企业文档（如合同、报告、手册等结构化文档）、多媒体资料（如产品图片、培训视频、会议录音）、业务数据（如系统日志、交易记录、用户反馈）以及外部知识（如行业标准、专利文献、市场报告）。
数据清洗与规范化过程包括文档版本统一与去重、噪声数据过滤、格式标准化处理和元数据补充与校验。
在内容结构化处理环节，需要进行文档分块与编号、关键信息提取、多模态元素标注，并实施质量控制与人工审核。
2.知识表示与存储
多模态知识建模包括领域本体设计、知识定义、多模态特征表示和关系类型设计。
存储体系构建需要综合运用向量数据库（存储特征向量）、图数据库（存储知识图谱）、对象存储（存储原始文件）和关系数据库（存储元数据）。
同时，索引优化工作涉及向量索引构建、图结构索引优化、多模态检索加速和存储性能调优。
在知识质量保障方面，需要确保原始性保持（包括保留文档格式样式、维护多模态元素完整性、确保知识可追溯性、建立版本控制机制），做好准确性验证（包括多模态信息交叉验证、知识图谱一致性检查、专家审核机制、持续质量监控），以及时效性管理（包括定期更新检查、过期知识标记、动态知识更新、历史版本存档）。
3.系统集成与优化
在系统集成与优化阶段，重点是将各个组件有机集成，打造完整的应用系统。
检索系统设计包括混合检索策略、多模态相似度计算、结果排序与融合，以及上下文理解与召回。
大模型集成需要实现RAG框架接入、检索路由设计、上下文增强和答案生成优化。
系统优化则包括性能监控与调优、准确性评估与提升、用户反馈收集和持续迭代优化。
在系统可扩展性方面，我们需要注重模块化设计、服务解耦、弹性扩展和容错机制的建立。同时，性能优化工作要关注分布式存储、缓存策略、并发处理和负载均衡等关键环节。
1.基础要素梳理
业务知识:FAQ知识、文档知识、结构化知识
经验知识:优秀话术、绩优员工
2.最佳实践构建----设定最佳实践标准
初筛：大模型推荐最佳实践
复筛：人工调整判定标准
再筛：大模型再次推荐最佳实践
精筛：大模型再次推荐最佳实践
人工最终确认筛选结果
3.预置“诊疗单”构建----沟通背景分析
当前对话分析：对话主题、对话步骤、对话话题
当前FAQ提取：当前问题、关联问题、前序问题
过往沟通记录：近期沟通、沟通偏好、沟通意愿
过往交易记录：近期交易、产品偏好、交易预测
4. “诊疗单”验证与评估
验证集构建，仿真环境试跑，大模型评分，人工标准确定
5. “诊疗单”达标发布
人工确认测试结果,并完成技能发布
6. “诊疗单”推荐
当前问题背景，结合上下文、相关记录获取背景，用户潜在意图，通过多轮交互明确客户意图
召回预设营销技能
7.服务数据收集
定期收集“诊疗单”效果：能否召回、坐席是否使用、坐席是否采纳
异常“诊疗单”自动预警：无法召回、使用人数少、采纳率低
8.完善“诊疗单”
新增“诊疗单”，修正“诊疗单”，数据源更新
9.更新后“诊疗单”验证评估
验证集构建，仿真环境试跑，大模型评分，人工标准确定
10. “诊疗单”达标发布
人工确认测试结果,并完成技能发布
精细化营销提质60%：精细化客户洞察、差异化营销策略、个性化内容匹配
营销成本降至1/3：全生命周期营销、自动化线索培育、自动化线索转化
营销效率提升80%：可视化策略配置、策略智能调优、多层次策略配置
企业构建多模态知识库需要哪些类型的数据？
需整合结构化文档（合同/报告）、多媒体资料（图片/视频）、业务系统日志和外部行业数据，关键字段抽取准确率需达90%以上才能保证多模态关联效果。
智能知识库如何提升业务人员效率？
通过语义检索和跨模态关联，将知识查询时间从平均30分钟缩短至10秒内，FAQ匹配准确率提升50%，并支持自动生成业务报告初稿。
大模型知识库的典型实施周期是多久？
中型企业通常需要3-6个月，包括1个月数据清洗、2个月知识图谱构建、1-3个月系统调优，关键难点在于多模态数据的标准化处理。
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