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中关村科金得助智能-小得
产品功能
2024-01-22 17:26:18
作者:超能AI
阅读量:951
文章目录
在数字化飞速发展的时代,企业的知识管理需求日新月异,传统知识管理方式已难以满足现代企业的复杂需求。此时,基于大模型的知识助手应运而生,为企业知识管理带来了全新的解决方案。本文将深入探讨大模型知识助手的原理、优势、应用模式以及在金融业的应用案例,以期为企业知识技术应用的新范式提供有益的参考。
大模型知识助手是基于大规模语言模型的一种知识管理工具。它通过海量的数据训练,学习并掌握了丰富的知识,能够为企业提供精准、实时的问答服务。与传统的知识管理方法相比,大模型知识助手具有以下显著优势:
全过程效率和体验式变化:大模型知识助手不仅能提供高效的搜索功能,还能精准回答问题。从知识的导入、构建,到问答、推荐等全过程,都为企业提供了全新的知识管理体验。
降低企业成本:通过自动化和智能化的方式,大模型知识助手降低了企业在知识归纳和构建过程中的成本。例如,现有的管理信息抽取模型分析技术的大量标注、定制化开发等环节,都可以得到显著优化。
扩大问题覆盖范围:大模型知识助手的问答和推荐功能具有强大的问题覆盖能力,能避免传统知识管理中语义理解教学环节的匹配度低、无法覆盖长尾等问题。
根据企业知识管理的不同需求,大模型知识助手可分为以下三种应用模式:
“通用大模型+提示信息工程”:适用于知识总量有限、专业性要求不高的企业。通过灵活的提示词工程,业务专家能探索出适用于企业需求的提示词,从而构建出适用于企业特定场景的通用大模型。
“通用大模型+领域进行知识库+提示信息工程”:适用于具有较多长尾碎片知识的企业,如SKU等。这种模式需要建立通用的大型模型和外部领域的知识库。在特定场景和企业特定问题的需求下,大型模型可以到知识库中寻找答案,最终在提示符的指导和约束下返回输出结果。
“领域大模型+领域进行知识库+提示信息工程”:适用于领域知识量大的企业。通过建立领域特定的大模型,将领域知识输入到大模型的“大脑”中,让大模型具备领域专业知识和技能,从而使其由通用模型转变为领域专家。
以中关村科金得助为例,该公司基于企业不同文化领域大模型的知识助手进行分析产品信息技术已在和诺亚财富的合作中得以不断发展以及应用。中关村科金将自行开发的金融业大型模型和智能客户服务等人工智能技术,与多模态文件分析、质量保证问答对自动提取、知识内容自动标签处理能力相结合,为诺亚财富打造了一个智能知识库。通过整合诺亚财富旗下企业微信及其子公司财富管理信息平台iNoah APP应用程序,为其员工和用户提供基于中国企业文化知识文档的智能问答查询功能。大模型进行技术为智能客服服务公司产品赋能,大幅提升客服管理信息系统可以通过问答意图识别准确率和回复准确率,预期后期可减少70%以上的系统工程建设运营安全教育工作,有效教学方式帮助我们中国传统企业降本增效。
总结来说,基于大模型的知识助手为企业带来了全新的知识管理体验。其精准、实时的问答服务能力,以及在降低企业成本、扩大问题覆盖范围等方面的优势,使其成为企业知识技术应用的新范式。随着技术的不断进步和应用模式的不断创新,我们有理由相信,大模型知识助手将在更多领域发挥其巨大的潜力,为企业创造更多价值。
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