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中关村科金得助智能-小得
成功案例
2023-12-19 11:28:13
作者：超能AI
阅读量：1045
文章目录
在知识工程领域，知识库是一个有序、高效、结构化的知识集合，它依托于计算机系统，通过多种知识表示技术来存储、管理和检索相互联系的知识单元。高效的知识库管理系统，例如得助智能，极大地简化了知识的管理流程，提高了实用性。
得助智能知识库由中关村科金基于大规模领域模型开发，具备多项功能，包括数据分析、资源管理、企业机器人运营、标签和意图管理、权限分配、学生评估以及财务审计等九个核心功能。
得助智能知识库系统的关键优势：
私有化实施：提供了一个基于容器的部署方案，兼容公共和私有云环境，适应企业多样化的应用需求，确保数据安全。
高度可扩展：基于架构，支持高并发处理能力，目前团队不仅开发了知识库系统，还在构建视频会议、邮件、任务管理等私有化应用程序。
多租户与单租户模式：支持SaaS及PaaS模式，实现后端的自主管理。
集成大模型技术：构建智能知识库系统
在AI技术飞速发展的背景下，诺亚财富采用尖端的大语言模型技术，创建了一个智能知识库，旨在处理结构化和非结构化数据，精确解析用户意图，自动生成高品质回答，并提供高效的知识检索服务，从而提升企业的运营效率和业务发展。
作为中国领先的对话式AI技术解决方案供应商，中关村科金得助融合了自主研发的金融模型和智能客服技术，为诺亚财富打造的知识库不仅支持文档分析和自动问答，还具备学习和自动标签化功能。通过将企业微信和iNoahAPP集成，它为员工和用户提供基于企业知识的智能问答功能，打通了企业知识管理的“最后一公里”。
该合作项目中，中关村科金得助创新性地利用大模型技术提升了智能客服的问答准确性，预计将大幅降低系统运营和安全成本，助力中国企业实现更智能、成本效益更高的客户服务体系。
在工业制造行业，中关村科金得助智能助力中国船舶集团经济研究中心升级完成的船舶行业大模型"百舸"，融合船舶领域百万级专业知识库长文本推理能力，构建智能问答、研报写作、文档解读、情报分析等行业智能体，研报与情报分析效率提升200+%、写作与论文阅读效率均提升80+%、知识查询时间从20分钟缩至10秒，知识查询检索准确率达90%以上，推动船舶行业"数智大脑"建设。
在金融证券领域发展很快的中信建投证券产品部拥有大量的产品素材，但无法通过高效色手段获取产品知识，导致产品内容了解不深，影响产品销售。为了解决这个问题，联合中关村科金得助智能，通过对金融证券领域大模型训练及私有化部署，支撑产品知识库和知识要点检索应用，实现了中信建投证券产品知识素材的管理，业务⼈员查询、问答获取关键知识要点，获取知识效率提升50%以上，提升了展业成功率！
某证券的法务部有大量的法律法规文件，工作人员查询繁琐，希望借助大模型知识库实现便捷知识查询和实现数据智能查询。中关村科金得助智能于是通过领域模型构建实践、多模态知识处理、自然语言灵活问数解决该企业的问题，成功实现了知识查询速度提升12倍、知识问答准确率提升85%、数据查询速度提升30倍、数据问答准确率90%。
随着大模型技术的发展，汽车行业也需要及时跟进，因此大模型应用开发产品纷纷落地。我们知道汽车生产制造、市场销售、客服解答都会产生庞大的知识，想要快速、准确的进行检索和利用，需要一个利用大模型应用开发平台开发的知识库，帮助汽车行业打造一个智能、高效的知识问答系统，彻底改变这一现状。
保险行业竞争日益激烈，企业面临诸多挑战，比如客户需求多样化，产品复杂难解释，员工知识更新不及时，知识管理分散且检索不便。这些难题严重阻碍了保险企业的业务拓展和客户服务质量提升。不过别担心，大模型知识库的出现为这些问题带来了新的解决思路。今天，我们就通过一些实际案例，来看看大模型知识库是如何发挥作用的，重点为大家介绍中关村科金得助智能知识助手这个强大的工具。
在信托行业竞争日益激烈的当下，信息处理的效率与准确性直接关乎企业的核心竞争力。传统人工处理海量信托知识信息，不仅效率低下，还容易出现疏漏，导致服务质量下滑。而知识库问答系统，作为智能化信息处理的利器，正悄然改变着信托行业的运营模式。今天，就给大家分享中关村科金得助智能知识助手在信托行业的成功应用案例，看看它是如何帮助企业突破困境的。
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