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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2025-09-01 17:51:41
作者：liuxuan
阅读量：225
文章目录
企业在构建大模型应用时，可以从选择各种模型及服务。接入或本地化部署DeepSeek、Qwen3等大模型，利用Dify、RAGFlow、MaxKB等开源工具。但是这类快速构建的简单应用，能给企业带来的价值非常有限。数据的处理与利用变得越来越重要，已经成为大模型应用的真正壁垒。本文将深入探讨，如何有效利用包括文本、表格、图像等多模态数据，快速实现大模型检索增强（RAG）应用构建多模态知识库，打造大模型的数据引擎，从而解决深度应用大模型技术的主要难点。
多模态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。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. 数据收集与预处理：收集涵盖文本、图像、语音等多种模态的数据资源。这些数据来源广泛，如网络数据、专业数据库、传感器采集的数据等。对收集到的数据进行清洗，去除噪声数据、重复数据和无关信息；进行标注，为数据添加标签以表示其内容或特征；进行格式化处理，将数据转换为适合后续处理的格式，提取出有用的特征。
2. 模型训练与优化：利用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）处理图像数据、循环神经网络（RNN）及其变体处理文本和语音数据等，对预处理后的数据进行训练。构建能够理解和生成多模态信息的神经网络模型，在训练过程中，通过不断调整模型的参数（如权重、偏置等）和结构（如增加或减少网络层数、调整神经元数量等），优化模型的性能和准确性，提高模型对多模态信息的理解和处理能力。这里的模型和训练主要是进行数据的知识理解和表达，例如输入一张图片，可以理解图片的内容，并以文字的形式表达处理是知识表达的一种方式，便于后期知识以向量的方式存储。
3. 知识表示与存储：采用图状结构（如知识图谱）或向量表示的形式将知识结构化存储。知识图谱以实体和关系的图结构组织知识，便于展示知识之间的关联；向量表示则将知识转化为高维向量，利用向量的相似性进行知识检索和推理。将训练好的模型应用于知识表示，将多模态数据转化为相应的知识表示形式后存储起来，便于后续的检索和推理。
4. 知识推理与应用：基于存储的知识，构建知识推理机制。通过逻辑推理、基于规则的推理或基于机器学习的推理方法，实现知识的自动化关联和推理。开发知识查询接口，使用户能够方便地查询知识库中的知识；将知识库集成到相关应用中，如智能问答系统、信息推荐系统等，为用户提供智能化的知识服务。
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
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段能力，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
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
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
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
什么是多模态知识库？
多模态知识库是一种能同时处理和理解文本、图像、音频、视频等多种数据类型的人工智能系统，通过跨模态语义关联实现深层知识推理与智能检索。
企业如何构建多模态知识库？
需经历数据收集与清洗、多模态模型训练、知识向量化存储及场景化应用开发四个核心阶段，关键技术包括深度学习与知识图谱。
多模态知识库的核心价值是什么？
突破传统单模态信息壁垒，提升企业知识检索准确率与自动化决策能力，广泛应用于智能客服、研发辅助与业务洞察等场景。
各位企业从业者在接触智能服务工具时，很容易有个疑问：智能知识库具备智能客服机器人吗？今天咱们先把这个核心问题说透 ——智能知识库本身并不具备智能客服功能。它更像是一个 “超级知识仓库”，专门存储企业的各类文档、业务知识、数据资料，既可以供内部员工查询使用，也能作为智能客服机器人的 “知识来源”，为机器人提供解答客户问题所需的素材和依据。 简单来说，智能知识库是 “幕后的智慧储备”，智能客服是 “台前的服务执行者”，二者是协作关系，而非包含关系。下面咱们就分别聊聊这两款产品，看看它们各自能帮企业解决哪些问题。
在当今快速变化的商业环境中，国企作为国家经济的支柱，正面临着前所未有的挑战与机遇。为了提升管理效率、促进知识共享与创新，知识库管理系统（KBMS）逐渐成为国企数字化转型的关键工具。本文将深度解析知识库管理系统定义、功能作用、搭建方案、费用价格，为国企从业者提供一份详尽的知识库指南。
10款热门知识管理软件深度解析：从得助智能的多模态文档解析到ONES的团队协作设计，Confluence的高度可定制性，Notion的全能生产力，再到SharePoint的企业级安全性。探索如何借助大模型技术实现高效知识提取、智能问答与精准推荐，助力企业构建智能化知识图谱体系，驱动业务创新与决策升级。
本文将推荐10款企业本地知识库搭建软件：得助智能、亿方云、 Worktile、 石墨文档、蓝凌知识库、鸿翼知识库、 Zoho Docs、语雀等。
本地知识库是企业专属的智能大脑，精准解决特定领域问题，确保数据安全与高效响应。从医疗诊疗到电商问答，它让知识触手可及，成本可控，性能卓越。
央国企通常在落地时面临“数据安全难保障”“业务适配性差”“技术门槛高”等问题。公司部门怎么训练自己的ai知识库，核心是围绕“央国企业务特性”构建“数据安全可控、业务深度贴合、落地成本可控”的闭环，中关村科金得助智能知识助手正是专为央国企打造的一站式解决方案，能从需求定位到迭代维护全流程降低难度，让AI知识库快速落地见效。
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