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你是不是还在海量的企业文档中搜索自己想要的参考资料，耗时又长有时候找到的还是过时的内容，经常因为准确性的问题加班。其实你只需要一个大模型企业知识库就行，今天给你分享一个ai企业知识库搭建实施步骤，帮助您快速搭建知识库，提升问答效率。
一、ai企业知识库搭建实施步骤包括哪些?
1.数据收集
如果您的企业原来有知识管理系统，但没有升级为AI企业知识库，后续可以利用大模型能力进行对接升级，如果不会也没关系可以找我们得助智能知识库，快速帮您升级，不管是saa还是私有化部署都可以。
当然其实现在可能还有很多企业传统的知识库也没有搭建更何况ai企业知识库了，那你第一步要做的就是把公司内部的各种知识资料都搜集好，像不同格式的文档、表格、图片、音频、视频这些都收集好，之后就把这些数据全部上传，给大模型喂基础数据。
2.数据处理
2.1数据清洗与预处理
我们上传的数据都是多种格式，也有旧的信息也有新的信息，所以需要对数据进行清洗与预处理，去掉错误的或者无用的，留下最精华的部分，提高大模型对您企业的相关信息的认知精确度。
2.2文本分块
在RAG这个方法里，得把大文档切成一小块一小块的再存起来。这么做一方面能提高检索速度，另一方面靠小文本块的上下文来检索，还能在一定程度上弥补检索不够精准的问题。所以说，分块效果直接影响最终用起来怎么样，选对分块方法特别关键。
ai企业知识库都会用到RAG技术（检索增强生成），这个技术一般会将文档进行切割分开存储，除了可以提高检索效率还能通过上下文检索方法提高检索精度的不足，所以文本分块技术也会影响到将来查询知识的速度和准确度。
现在常用的文本分块方法有按字符数分割、按段落分割、按语义分割，具体的我就不在这里讲了，感兴趣的可以自行百度搜索了解。
2.3大模型训练
由于现在市面上的大模型都是通用大模型，并不是具体针对某个行业某个企业，所以需要训练大模型，使其适合自己企业所在的行业，保障知识的准确性。
2.4数据解析保障格式统一
为了保障知识的准确性，所以大模型需要对上传的各种格式文档进行解析，保障数据的统一性，快速构建统一的面向全域非结构化数据的AI知识库
3.建立向量索引
文档分好块之后，通常要给每一小块建立索引，方便后面进行检索。常见的方法有链式索引、树索引、关键词表索引、向量索引，具体可以根据您的情况具体使用。
4.大模型选择
目前开源的大模型有很多，比如国内的deepseek、文心、豆包、Qwen，国外的chatgpt。可以根据企业自身的情况综合选择。
二、快速搭建ai企业知识库的解决方案：得助智能知识库
得助智能知识库就是针对企业推出的大模型知识管理工具，重点是解决企业的知识分散、查找麻烦、数据安全等问题，在央国企、证券、金融等多个行业的中大型企业都有所应用，比如帮助申万宏源证券搭建了ai知识库问答系统，从原来人工查询知识需要10分钟缩短至30秒。
1.核心功能
得助智能知识库以企业级功能深度与安全性见长，支持PDF、Word、Excel等10余种格式的批量上传，自动生成标签并整理归类；
同时可以解析多种文档生成统一的格式，基于文档内容生成高质量的QA问答，提供搜问一体的功能；
在数据安全方面可以提供saas与私有化两种部署模式，私有化方式就数据内容保存在自有服务器，搭配管理权限和数据加密等技术手段保障数据安全，特别适合哪些进行、证券、保险等对数据安全要求很高的中大型企业。
2.费用成本
得助智能知识助手没有免费版本，需要付费使用，根据功能详细定制收费，SaaS版本一般在几万元左右，定制私有化版本在数十万元左右，虽然说价格比起个人知识库来说贵了很多，但投资回报显著。
3.应用案例：百年人寿
百年人寿作为一家创新稳健的全国性保险公司，也面临着信息存储在多个业务系统、知识查询效率低、人才流动快信息容易流失的问题，于是引用中关村科金旗下的得助智能知识库，进行搭建专属的企业知识库、进行RAG模型训练。最终实现了知识库问答准确率稳定在90.1%以上、知识获取效率提升50%、问答赋能17个部门的效果，为企业的业绩提升进行赋能。
AI企业知识库能够解决知识查找耗时、信息滞后、数据分散的难题，因此早已经成为中大型企业降本增效的利器。得助智能知识库凭借大模型平台的赋能、RAG技术和金融级的数据安全保障，在金融、保险、证券等多行业证明了其可靠性，现在还提供免费预约演示的服务，想体验的可以点击下方图片或者私我哦！
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