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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2025-12-17 18:47:37
作者：JIfan
阅读量：370
文章目录
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。
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。
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。
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。
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。
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
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。
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。
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。
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。
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。
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！
综合市场调研与行业实践，目前主流的知识库管理软件品牌包括：得助智能、竹间智能、科大讯飞、云问科技、智齿科技（排名不分先后）。本文将从2026年企业知识管理的新需求出发，对以上五款产品进行深度评测，为企业选型提供客观参考。
生成式AI技术快速普及的当下，企业知识管理处于从传统“文档存储”朝着“智能问答”深刻范式转变的进程中。在这个趋势下，PingCode与得助智能知识问答的对比成了众多企业选型时的核心议题。前者是研发管理领域知识协同的标杆，后者是专注大模型驱动的场景化智能问答助手。为了助力您做出最契合自身业务需求的抉择，本文会从功能定位方面，从核心技术角度，从价格体系范畴，从适用行业领域等多个维度展开详尽对比。
在教育数字化高速发展的背景下，数字化教学资源迎来爆发式增长，各类教育机构普遍面临双重压力：一方面是知识散乱、整理困难的管理效率难题；另一方面是咨询量大、答疑滞后的服务质量难题。在此背景下，客服知识库软件评测成为众多教育管理者重点关注的方向。《教育信息化2.0行动计划》明确提出要建设智能教育环境，依托人工智能优化教学模式，实现个性化学习与智能化教学。
企业都正面临着传统的文档管理系统已经没办法满足企业向智能化转变这一需求的时候，构建一个真正能够发挥作用的公司内部知识库，就已经从“可选项”转变成了“必答题”。企业所需要的，是一个能够理解上下文、能够准确回答、能够持续进化的智能知识中枢。而得助智能知识库，恰恰是靠着大模型与RAG技术，给企业提供了一套一站式的公司内部知识库建设方案。
企业积累的文档、报告、经验等知识资产呈指数级增长。如何将这些沉睡的数据转化为驱动业务增长的动能，成为每个管理者面临的课题。面对市场上众多的选择，知识管理软件怎么选才能真正为企业提效降本？答案在于，它是否能够跨越传统工具的局限，实现从“知识存储”到“智能应用”的跨越。一款优秀的软件，不应仅是文档的仓库，更应是企业智慧的放大器。
对于银行以及金融机构来讲，面临数量众多的合规文档、繁杂的业务流程以及严格的数据安全要求，挑选一款恰当的知识管理工具越发显得重要。那么，2026年处于知识管理软件排名榜前十的都有哪些呢？这些产品分别拥有哪些特点以及适用场景呢？本文会为您进行全面的盘点。
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