達觀數(shù)據助力某公司建設知識庫，面向某公司全集團各業(yè)務部門及用戶使用，融合對內知識庫與對外知識庫（機器人）的后臺統(tǒng)一管理，實現(xiàn)機器人和知識庫的后臺知識智能化采編的統(tǒng)一管理、統(tǒng)一采編、統(tǒng)一審批、統(tǒng)一發(fā)布、統(tǒng)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提升系統(tǒng)使用效率，同時系統(tǒng)埋點數(shù)據應用統(tǒng)計功能，為建立評價指標提供基礎數(shù)據，為數(shù)智運營提供基礎，最終實現(xiàn)平臺共制，平臺共建，知識共享。

一、相關背景

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

1、各知識庫前端系統(tǒng)未統(tǒng)一使用不便，知識同步難；

2、知識采編統(tǒng)一用人工、周期長、成本高；

3、知識形態(tài)單一，無法多部門推廣，系統(tǒng)間獨立交互，業(yè)務受限，無法掌握各運營數(shù)據，無法響應業(yè)務發(fā)展需要；

二、用戶需求

為此要搭建一個智能知識庫系統(tǒng)，面向該公司全集團各業(yè)務部門及用戶使用，融合對內知識庫與對外知識庫（機器人）的后臺統(tǒng)一管理，實現(xiàn)機器人和知識庫的后臺知識智能化采編的統(tǒng)一管理、統(tǒng)一采編、統(tǒng)一審批、統(tǒng)一發(fā)布、統(tǒng)一維護。

一、項目主要能力

1.構建具備知識在線/離線自助服務的知識庫，為有網絡和沒網絡的用戶提供服務。

2.融合對內知識庫與對外知識庫（機器人）的后臺管理，實現(xiàn)機器人和知識庫的后臺知識采編的統(tǒng)一管理、統(tǒng)一采編、統(tǒng)一審批、統(tǒng)一發(fā)布、統(tǒng)一維護。支持眾包采編，各部門的知識采編人員或者員工都可以進行知識采編。經過知識發(fā)布流程，形成正式的知識內容，供用戶查詢使用。

3.構建全新業(yè)務交互模式的知識庫，實現(xiàn)知識庫對接該公司各業(yè)務系統(tǒng)，充分發(fā)揮知識對業(yè)務的支撐作用。

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)務專家團隊在線解答疑點難點問題。系統(tǒng)埋點數(shù)據應用統(tǒng)計功能，為建立評價指標提供基礎數(shù)據，包括用戶滿意率、系統(tǒng)訪問量、知識熱度、賬號活躍度等。

5.重新規(guī)劃功能模塊，建立各部門知識樹，建立分權分級管理功能。在服務全域知識體系中，納入服務標準、營銷產品、運行支撐等全服務鏈條知識點。關鍵是對知識實行分權限分級別管理，外部客戶、一線服務人員、服務支持人員可分別查閱產品業(yè)務的基礎信息、服務指引和特殊處置指引，滿足不同客戶的知識需求。

6.知識庫可以對接各業(yè)務系統(tǒng)，自動獲取知識，對接業(yè)務系統(tǒng)業(yè)務端發(fā)起知識新建或更新需求，系統(tǒng)提醒審批流的業(yè)務人員盡早完成審核、批準，縮短流轉時間，確保內容準確性和時效性。加快知識入庫快速流轉功能，實現(xiàn)知識主動推薦，知識找人。充分發(fā)揮知識庫系統(tǒng)作用，將知識轉換成價值。

二、技術創(chuàng)新點

系統(tǒng)應用BERT、GPT或其變體等先進的NLP大模型，以及知識圖譜、業(yè)務規(guī)則，結合達觀數(shù)據“曹植”大模型做多模型并聯(lián)結合。可擁有從數(shù)億到超過一百億的參數(shù)量，使其能夠有效地處理和分析大量該公司歷來文本數(shù)據，用于客服問答、知識管理、制度管理、知識搜索等任務。

三、實施效果

該公司對內對外的知識目前存在數(shù)據不串聯(lián)、智能化較弱、靈活性不足等三大痛點，業(yè)務效率講整體可提升人員采編效率、簽讀效率、寫作效率、審批效率、檢索效率。打通現(xiàn)有內部系統(tǒng)，用戶和集團共同受益，實現(xiàn)多系統(tǒng)協(xié)同互聯(lián)。

1.知識庫權限管理：實現(xiàn)細粒度的訪問控制和權限審批，確保知識資料的安全性。

2.智能搜索與推薦：通過先進的搜索算法和用戶行為分析，提供個性化的知識搜索和推薦。

3.輔助寫作與知識挖掘：支持輔助寫作，利用NLP技術挖掘和歸納知識點，促進知識的創(chuàng)新。

4.知識圖譜構建：利用實體識別和關系抽取技術，構建領域知識圖譜，提升知識的結構化和關聯(lián)度。

5.多格式文檔支持與知識分類：支持多種文檔格式，實現(xiàn)知識的自動分類和標簽化。

四、應用落地情況

1、應用場景

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

• 客戶服務提升：結合用戶智能機器人，提供快速準確的信息查詢和客戶支持，提升服務質量。

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

• 數(shù)據分析與報表：通過數(shù)據統(tǒng)計和分析功能，為管理層提供決策支持，實現(xiàn)數(shù)據驅動的業(yè)務優(yōu)化。 整個解決方案充分考慮了該公司的業(yè)務特性和技術需求，通過集成多種技術手段來提高知識管理的效率和質量。系統(tǒng)不僅提供基礎的知識存儲、分類和檢索功能，而且還引入了智能化的功能，如自然語言處理(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值。

2、應用場景擴展

• 企業(yè)內部知識共享：通過知識庫系統(tǒng)，員工可以輕松訪問到企業(yè)內部的各種文檔、手冊和指導方針，提高工作效率。

• 客戶支持和服務：集成到客戶服務系統(tǒng)中，可以提供更準確、更快速的回答，提升客戶滿意度。

• 培訓與教育：系統(tǒng)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)務流程。

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

目前，全行業(yè)都存在知識管理無法互通，無法利用，該公司提前部署大模型時代下的知識管理系統(tǒng)，并且進行對內對外的知識互通融合，促進內部知識共享與交流，同時利用埋點數(shù)據提供數(shù)智運營基礎。此舉不僅提升了系統(tǒng)使用效率，還促進了平臺共制、共建和知識共享，展現(xiàn)出強大的價值性、創(chuàng)新性、實用性和示范性。