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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2026-05-06 15:30:00
作者:JIfan
阅读量:52
文章目录
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。

普遍存在的信息孤岛、知识流失以及检索低效等痛点面前,得助智能知识库借助多模态文档解析、智能问答以及场景化应用,促使企业把海量沉睡数据转变为可复用的核心资产。
基于大语言模型与检索增强生成技术的AI知识库,恰恰是这一转型的关键所在。和传统方案不一样,RAG架构经由从私有知识库里实时检索相关信息,接着交给大模型生成答案,既能够确保回答的准确性,又能够有效防止大模型出现“凭空捏造”的情况。
而得助智能知识库,是此技术路线极为出色的践行者,它依靠大模型技术,给企业供应从知识采集、智能解析直至场景化应用的一整条链的能力,使得知识由“静态存储”转变为“动态价值输出”。
得助智能知识库围绕“让知识用起来”这一核心命题,构建了产品功能矩阵,该矩阵覆盖知识全生命周期。上传后,系统能自动进行向量化处理,快速构建面向全域非结构化数据的AI知识库,以此避免企业在不同工具间重复投入。
系统会以“句”为单位,深入理解用户提问,进而能够轻松识别各种文档中的非结构化信息。它支持多种模式,诸如单文档问答、知识库问答以及选定文档问答等,还可针对不同类型问题,像是事实性问题、总结性问题和推理性问题,分别给出回答。
特别要提出的是,该系统具有答案溯源本事,用户能够追查到答案的初始文档出处,进而保证信息的可靠程度。与此同时,系统会对用户行为展开智能剖析,主动推举有可能感兴趣的知识内容,使得员工从“主动去搜索”转变为“被动来接收”有价值的信息。除此之外,系统借助AI技术迅速剖析文档,提取摘要并生成QA知识对,极大地节约企业培训师以及知识管理员的成本。

一个确实真正具备好用特性的公司内部知识库,必然得能够嵌入进员工日常工作的实际真实场景当中,而绝不是摇身一变成为一个需要借助“专门打开”这个动作的独立一类工具。
借助了得助智能知识库后,新员工在入职之后能够直接凭借智能问答助手去获取岗位相关的SOP、产品知识以及常见问题解答,达成“即问即答,随用随查”这样的效果,培训周期也就显著地缩短了。某金融企业的新员工借助知识库来进行辅助,入职首月的成交率相较于传统带教模式而言有了明显的提升。
在客户服务以及销售的环节当中,得助智能知识库使得员工可以凭借自然语言去提问,在3秒之内获取到精准的答案,这极大地提高了客户服务的质量以及销售转化的效率。
产品页面的数据表明了,在使用得助智能以后,检索的效率提升幅度超过了50%,获取知识仅仅只需要3秒。在研发跟技术支撑的团队里面,疑难问题的排查、踩坑经验的积累常常集中在少数核心人员的手中。有着得助智能知识库,它能够把那些宝贵的技术经验进行系统化沉淀,进而形成可用于检索、可以复用的数字资产,使得整个团队都能够站在“巨人的肩膀”上面去工作,从而有效避免技术资产出现流失的情况。
建造一个取得成功的公司内部知识库,技术方面的选型仅仅是起始的第一步,后续的持续不断运转以及全体人员都参与其中同样是相当关键重要的。在开启建设之前,首要的是得确定知识库的主要使用人员(员工、客户或者合作伙伴),以及所需管理的知识类别(文档、视频、图表之类等),以此来保证建设的方向能够跟实际需要相互匹配。提议首先从一到两个核心业务场景着手切入,迅速验证其价值,然后再一步步扩展到更多的部门以及场景。
处于产品价值层面,得助智能知识库能够助力企业达成知识库搭建以及运营成本削减至原本的十分之一以下,运营效率提高超越百分之七十,可用知识源规模扩充至原来的十倍以上。
借由把零散的知识进行系统整合,员工无需再耗费大量工夫用于寻找资料,而是可以把精力集中于核心业务。就像一位运用得助智能知识库的企业管理者讲的那样:“以往员工碰到问题,首要反应是询问谁,如今则是询问知识库。”。
得助智能知识库凭借它领先的大模型技术,依靠全面的功能覆盖力量,借助灵活的场景适配能力,为企业提供了一整套从规划一直到落地的完整建设方案。
中关村科金得助智能知识库免费预约演示

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