達觀(guān)數據助力某公司建設知識庫，面向某公司全集團各業(yè)務(wù)部門(mén)及用戶(hù)使用，融合對內知識庫與對外知識庫（機器人）的后臺統一管理，實(shí)現機器人和知識庫的后臺知識智能化采編的統一管理、統一采編、統一審批、統一發(fā)布、統一維護。建立內部人員多樣化知識的共享協(xié)作和分享交流平臺，充分利用大模型技術(shù)提升系統使用效率，同時(shí)系統埋點(diǎn)數據應用統計功能，為建立評價(jià)指標提供基礎數據，為數智運營(yíng)提供基礎，終實(shí)現平臺共制，平臺共建，知識共享。

一、相關(guān)背景

該公司對內對外的知識目前存在數據不串聯(lián)、智能化較弱、靈活性不足等三大痛點(diǎn)：

1、各知識庫前端系統未統一使用不便，知識同步難；

2、知識采編統一用人工、周期長(cháng)、成本G；

3、知識形態(tài)單一，無(wú)法多部門(mén)推廣，系統間獨立交互，業(yè)務(wù)受限，無(wú)法掌握各運營(yíng)數據，無(wú)法響應業(yè)務(wù)發(fā)展需要；

二、用戶(hù)需求

為此要搭建一個(gè)智能知識庫系統，面向該公司全集團各業(yè)務(wù)部門(mén)及用戶(hù)使用，融合對內知識庫與對外知識庫（機器人）的后臺統一管理，實(shí)現機器人和知識庫的后臺知識智能化采編的統一管理、統一采編、統一審批、統一發(fā)布、統一維護。

一、項目主要能力

1.構建具備知識在線(xiàn)/離線(xiàn)自助服務(wù)的知識庫，為有網(wǎng)絡(luò )和沒(méi)網(wǎng)絡(luò )的用戶(hù)提供服務(wù)。

2.融合對內知識庫與對外知識庫（機器人）的后臺管理，實(shí)現機器人和知識庫的后臺知識采編的統一管理、統一采編、統一審批、統一發(fā)布、統一維護。支持眾包采編，各部門(mén)的知識采編人員或者員工都可以進(jìn)行知識采編。經(jīng)過(guò)知識發(fā)布流程，形成正式的知識內容，供用戶(hù)查詢(xún)使用。

3.構建全新業(yè)務(wù)交互模式的知識庫，實(shí)現知識庫對接該公司各業(yè)務(wù)系統，充分發(fā)揮知識對業(yè)務(wù)的支撐作用。

4.構建具備知識交流分享的知識庫，建立內部人員共享協(xié)作和分享交流的平臺，業(yè)務(wù)專(zhuān)家團隊在線(xiàn)解答疑點(diǎn)難點(diǎn)問(wèn)題。系統埋點(diǎn)數據應用統計功能，為建立評價(jià)指標提供基礎數據，包括用戶(hù)滿(mǎn)意率、系統訪(fǎng)問(wèn)量、知識熱度、賬號活躍度等。

5.重新規劃功能模塊，建立各部門(mén)知識樹(shù)，建立分權分級管理功能。在服務(wù)全域知識體系中，納入服務(wù)標準、營(yíng)銷(xiāo)產(chǎn)品、運行支撐等全服務(wù)鏈條知識點(diǎn)。關(guān)鍵是對知識實(shí)行分權限分級別管理，外部客戶(hù)、一線(xiàn)服務(wù)人員、服務(wù)支持人員可分別查閱產(chǎn)品業(yè)務(wù)的基礎信息、服務(wù)指引和特殊處置指引，滿(mǎn)足不同客戶(hù)的知識需求。

6.知識庫可以對接各業(yè)務(wù)系統，自動(dòng)獲取知識，對接業(yè)務(wù)系統業(yè)務(wù)端發(fā)起知識新建或更新需求，系統提醒審批流的業(yè)務(wù)人員盡早完成審核、批準，縮短流轉時(shí)間，確保內容準確性和時(shí)效性。加快知識入庫快速流轉功能，實(shí)現知識主動(dòng)推薦，知識找人。充分發(fā)揮知識庫系統作用，將知識轉換成價(jià)值。

二、技術(shù)創(chuàng )新點(diǎn)

系統應用BERT、GPT或其變體等先進(jìn)的NLP大模型，以及知識圖譜、業(yè)務(wù)規則，結合達觀(guān)數據“曹植”大模型做多模型并聯(lián)結合�？蓳碛袕臄祪|到超過(guò)一百億的參數量，使其能夠有效地處理和分析大量該公司歷來(lái)文本數據，用于客服問(wèn)答、知識管理、制度管理、知識搜索等任務(wù)。

三、實(shí)施效果

該公司對內對外的知識目前存在數據不串聯(lián)、智能化較弱、靈活性不足等三大痛點(diǎn)，業(yè)務(wù)效率講整體可提升人員采編效率、簽讀效率、寫(xiě)作效率、審批效率、檢索效率。打通現有內部系統，用戶(hù)和集團共同受益，實(shí)現多系統協(xié)同互聯(lián)。

1.知識庫權限管理：實(shí)現細粒度的訪(fǎng)問(wèn)控制和權限審批，確保知識資料的安全性。

2.智能搜索與推薦：通過(guò)先進(jìn)的搜索算法和用戶(hù)行為分析，提供個(gè)性化的知識搜索和推薦。

3.輔助寫(xiě)作與知識挖掘：支持輔助寫(xiě)作，利用NLP技術(shù)挖掘和歸納知識點(diǎn)，促進(jìn)知識的創(chuàng )新。

4.知識圖譜構建：利用實(shí)體識別和關(guān)系抽取技術(shù)，構建L域知識圖譜，提升知識的結構化和關(guān)聯(lián)度。

5.多格式文檔支持與知識分類(lèi)：支持多種文檔格式，實(shí)現知識的自動(dòng)分類(lèi)和標簽化。

四、應用落地情況

1、應用場(chǎng)景

• 內部流程優(yōu)化：通過(guò)知識庫的集中管理和智能搜索，提G工作效率，優(yōu)化內部決策和流程。

• 客戶(hù)服務(wù)提升：結合用戶(hù)智能機器人，提供快速準確的信息查詢(xún)和客戶(hù)支持，提升服務(wù)質(zhì)量。

• 知識共享與協(xié)作：構建知識社區，促進(jìn)內部知識的共享和協(xié)作，激發(fā)創(chuàng )新思維。

• 數據分析與報表：通過(guò)數據統計和分析功能，為管理層提供決策支持，實(shí)現數據驅動(dòng)的業(yè)務(wù)優(yōu)化。 整個(gè)解決方案充分考慮了該公司的業(yè)務(wù)特性和技術(shù)需求，通過(guò)集成多種技術(shù)手段來(lái)提G知識管理的效率和質(zhì)量。系統不僅提供基礎的知識存儲、分類(lèi)和檢索功能，而且還引入了智能化的功能，如自然語(yǔ)言處理(NLP)、智能搜索、知識挖掘和知識圖譜等，以提升知識的可用性和價(jià)值。

2、應用場(chǎng)景擴展

• 企業(yè)內部知識共享：通過(guò)知識庫系統，員工可以輕松訪(fǎng)問(wèn)到企業(yè)內部的各種文檔、手冊和指導方針，提G工作效率。

• 客戶(hù)支持和服務(wù)：集成到客戶(hù)服務(wù)系統中，可以提供更準確、更快速的回答，提升客戶(hù)滿(mǎn)意度。

• 培訓與教育：系統中的知識可以作為教育培訓的資料，幫助新員工快速了解企業(yè)文化和業(yè)務(wù)流程。

• 決策支持：為管理層提供基于知識的決策支持，利用數據分析和報表功能，洞察業(yè)務(wù)趨勢和機會(huì )。

目前，全行業(yè)都存在知識管理無(wú)法互通，無(wú)法利用，該公司提前部署大模型時(shí)代下的知識管理系統，并且進(jìn)行對內對外的知識互通融合，促進(jìn)內部知識共享與交流，同時(shí)利用埋點(diǎn)數據提供數智運營(yíng)基礎。此舉不僅提升了系統使用效率，還促進(jìn)了平臺共制、共建和知識共享，展現出強大的價(jià)值性、創(chuàng )新性、實(shí)用性和示范性。