在當(dāng)今競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的環(huán)境下,知識(shí)庫(kù)已成為企業(yè)智慧的心臟,它不僅承載著知識(shí)的傳承與創(chuàng)新,更是企業(yè)提升效率、優(yōu)化服務(wù)的關(guān)鍵。
知識(shí)庫(kù)的智能化的飛躍
得益于知識(shí)圖譜、自然語(yǔ)言處理(NLP)等AI技術(shù)的應(yīng)用,知識(shí)庫(kù)從僅支持文檔存儲(chǔ)和檢索的1.0時(shí)代,發(fā)展到了智能2.0時(shí)代,進(jìn)化為一個(gè)智能化、互動(dòng)性強(qiáng)的知識(shí)生態(tài)系統(tǒng)。
挑戰(zhàn)與機(jī)遇并存
盡管知識(shí)庫(kù)的功能得到了極大擴(kuò)展,但在構(gòu)建和維護(hù)過(guò)程中,企業(yè)仍面臨著成本高、交互能力有限等挑戰(zhàn)。
知識(shí)散落四處,搭建門檻高:知識(shí)資產(chǎn)分散在各個(gè)部門和系統(tǒng)里,格式多樣,常常會(huì)有信息重復(fù)、缺失或版本混亂等問(wèn)題。
交互能力有限,查閱學(xué)習(xí)難:由于交互能力有限,集成度低,往往只能靜態(tài)存儲(chǔ)信息,無(wú)法深度理解。例如,當(dāng)員工想查找某個(gè)項(xiàng)目的資料,卻只記得一些模糊的描述,無(wú)法確定具體的關(guān)鍵詞,往往很難檢索到所需信息。
智能化程度低,運(yùn)營(yíng)維護(hù)難:難以及時(shí)排查過(guò)時(shí)和錯(cuò)誤的知識(shí);當(dāng)知識(shí)體系出現(xiàn)缺漏時(shí),補(bǔ)充流程也較為繁瑣。
受這些因素的制約和影響,大部分企業(yè)的知識(shí)庫(kù)都難以發(fā)揮更大價(jià)值、實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展,智能化轉(zhuǎn)型迫在眉睫。
智能知識(shí)庫(kù)3.0 大模型技術(shù)加持,為企業(yè)智慧賦能 整合多源數(shù)據(jù) 破解知識(shí)孤島
傳統(tǒng)知識(shí)整理需要單獨(dú)拆分標(biāo)準(zhǔn)問(wèn)題和答案來(lái)整理結(jié)構(gòu)化知識(shí),不僅工作量大,還容易遺漏。
而基于大模型能力的智能知識(shí)庫(kù),能夠梳理海量知識(shí),去除冗余和錯(cuò)誤的部分,并根據(jù)不同主題對(duì)知識(shí)進(jìn)行分類,使其結(jié)構(gòu)更清晰;同時(shí),還能根據(jù)提問(wèn)關(guān)聯(lián)同一類別的知識(shí),助力打破信息孤島,促進(jìn)知識(shí)的共享。
交互便捷高效 輕松獲取知識(shí)
大模型基于語(yǔ)義理解進(jìn)行搜索,并結(jié)合上下文理解。這種對(duì)話式搜索功能,無(wú)限接近真人交流情景,能更準(zhǔn)確地識(shí)別用戶意圖,降低使用門檻。
同時(shí),大模型還能識(shí)別知識(shí)的內(nèi)在聯(lián)系,將來(lái)自不同源頭但與問(wèn)題強(qiáng)相關(guān)的知識(shí)一并呈現(xiàn)。這意味著,用戶無(wú)需再到各個(gè)獨(dú)立的知識(shí)源中查找信息,一次搜索即可獲取問(wèn)題相關(guān)的全部知識(shí),檢索效率將顯著提升。
智能化程度高 減輕人工依賴 合力悅問(wèn)知識(shí)庫(kù) 助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型
眾多企業(yè)正通過(guò)打造智能化知識(shí)庫(kù),借助大模型能力完成復(fù)雜、繁重和持續(xù)的工作。基于該現(xiàn)狀,合力億捷推出了智能知識(shí)庫(kù)解決方案“合力悅問(wèn)”。
下面將結(jié)合三個(gè)不同行業(yè)的案例,分享合力悅問(wèn)如何助力企業(yè)突破知識(shí)管理困境、實(shí)現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。
案例一
某制造業(yè)頭部企業(yè)
該企業(yè)內(nèi)部雖然積累了大量知識(shí)數(shù)據(jù),但由于這些知識(shí)散落各處,難以統(tǒng)一整合為標(biāo)準(zhǔn)化的學(xué)習(xí)材料,并支撐新員工的培訓(xùn)和在職員工的教育。
使用合力悅問(wèn)知識(shí)庫(kù)后,只需一鍵錄入原始文檔,大模型就能做到快速解析,并根據(jù)研發(fā)、生產(chǎn)、銷售等不同部門的業(yè)務(wù)情況進(jìn)行多層級(jí)分類,高效構(gòu)建知識(shí)庫(kù),為該企業(yè)減少了近80%的工作量。
案例二
某汽車銷售行業(yè)
該企業(yè)旗下有多個(gè)品牌,面臨著大量商品信息、活動(dòng)詳情和庫(kù)存狀態(tài)等咨詢,雖然已經(jīng)部署客服機(jī)器人,但由于知識(shí)庫(kù)內(nèi)的產(chǎn)品信息形式多樣(圖片、文本、視頻等),極大增加了機(jī)器人找到答案的難度,問(wèn)題解答率始終難以提升。
所以該企業(yè)對(duì)知識(shí)庫(kù)進(jìn)行了升級(jí),將合力悅問(wèn)應(yīng)用于機(jī)器人。根據(jù)用戶訪問(wèn)路徑等信息,定向推送常見(jiàn)問(wèn)題;并關(guān)聯(lián)咨詢信息的歷史上下文,通過(guò)自然語(yǔ)言理解用戶意圖。
不僅提升了機(jī)器人的回答準(zhǔn)確率,還能過(guò)濾掉約60%的簡(jiǎn)單重復(fù)咨詢。人工坐席被大量占用的工作時(shí)間也得到了釋放,能夠?qū)⒏嗑Ψ旁谔幚碇匾獦I(yè)務(wù)和復(fù)雜問(wèn)題上。
案例三
某知名國(guó)際教育機(jī)構(gòu)
由于教育行業(yè)的特性,該企業(yè)擁有的知識(shí)體量比其他行業(yè)的企業(yè)要龐大得多。雖然安排員工定期整理教學(xué)資料,但仍存在效率低下、質(zhì)量不穩(wěn)定、更新不及時(shí)等問(wèn)題。
而引入大模型技術(shù)的合力悅問(wèn)知識(shí)庫(kù),遵循統(tǒng)一的算法和標(biāo)準(zhǔn),避免內(nèi)容質(zhì)量參差不齊;其次,通過(guò)快速穩(wěn)定地解析教學(xué)資料,也減少了錯(cuò)誤和疏漏。另外,企業(yè)可以使用數(shù)據(jù)看板獲取知識(shí)庫(kù)的完整運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù),幫助運(yùn)營(yíng)者直觀了解數(shù)據(jù),并據(jù)此做出運(yùn)營(yíng)決策。
未來(lái),合力悅問(wèn)也將不斷探索AI生產(chǎn)力,在持續(xù)的實(shí)踐與優(yōu)化中,助力企業(yè)突破知識(shí)管理困境,以知識(shí)促進(jìn)生產(chǎn)力的提升。