随着科技的浪潮汹涌而来，企业的知识管理正在经历一场深刻的变革。大模型技术的崛起为企业带来了前所未有的机遇，但如何有效利用这一技术，将海量的文档数据转化为可增值的知识资产，仍然是一个亟待解决的难题。来也科技于Laiye Lead 2024年度产品发布会上推出知识管理和问答助手，结合大语言模型技术，实现了文档的自动化理解和知识生成，为企业打造一站式智能化的知识中枢。
企业的知识中枢 大模型仍存在挑战
尽管组织内部的信息化建设已取得显著进展，但大量知识性信息仍以文档形式存在，其处理和应用高度依赖于专家介入，成为制约业务效率提升的瓶颈。企业的知识文档，包括规章制度、业务操作规程等，往往存储分散、处理复杂，且缺乏自动化处理手段。这些文档的处理不仅耗费大量人力，而且难以适应快速变化的业务需求。
知识管理和问答助手的应用场景
特定设备操作与维修
医药的适用与不良反应
金融的专业知识领域
运营商的工单与客服等领域
在这样一个背景下，如何有效利用大模型所具备的强大自然语言处理能力，将这些海量数据转化为可增值的知识资产，为企业打造一个能全天候在线、持续运转的数字员工助手，已成为亟待解决的问题。这样的数字员工助手不仅能够助力企业高效处理信息，还能在决策支持、市场分析等方面发挥关键作用，成为推动企业智能化发展的强大引擎。
过去几年对于前面提到的各类文档的处理已经开始进行数字化建设，但这些建设大多仅提供了电子化存储和在线访问的能力，对文档的创建、内容的处理、比较、审阅等都需要具有专业知识的业务人员。例如合同审阅需要法务和财务人员，运营商的业务解答需要经过培训的业务员或客服人员等。所以，当前知识管理面对的主要挑战是：
当前知识管理面对的主要挑战
大多知识以文档的形式存在，而文档的内容处理需要大量人工
文档的存储分散，获取与应用困难
知识的梳理通常都需要业务专家来完成
形成的知识库也以供人员使用为主，缺少自动化业务处理的手段
知识管理和问答助手 智能知识中枢
来也科技最新发布的知识管理和问答助手，通过自动化手段整合分散的文档资源，经过智能预处理，将文档内容转化为大语言模型能够高效处理的文本格式。这一过程不仅优化了知识库的生成，也为企业提供了一个基于自然语言的问答平台，能够自动理解并回答业务问题，提供专业建议。
RPA（机器人流程自动化）从各个系统自动获取文档数据；
IDP（智能文档处理）实现扫描件的处理；
文件预处理后到向量化；
LLM（大语言模型）根据语义自动生成知识点；
遇到咨询时，大语言模型理解咨询的问题并匹配答案。
一站式智能解决方案 知识触手可及
该解决方案的核心优势在于其一站式服务能力，从文档汇聚、更新、预处理到知识生成和问答应用，来也科技均提供了全面的技术支持。
知识管理和问答系统的优势
1. 端到端的解决方案：
自动对接文档数据源：系统能够自动连接并获取各种文档数据源，无需人工干预。
自动对文档进行预处理：系统具备自动处理文档的能力，包括识别、转换、清洗等步骤，确保数据质量。
基于文档生成知识库：通过自然语言处理和机器学习技术，从文档中自动提取和整理信息，构建知识库。
语义检索和问答：提供基于语义的检索和问答功能，满足用户精确的信息需求。
2. 私有部署与信息安全：
私有部署：支持在本地或企业内部的私有云上部署，保证数据的可控性和安全性。
多模型接入：系统支持多种AI和机器学习模型，可以根据具体需求选择合适的模型进行部署和应用。
支持公有云与私有部署：提供灵活的部署选项，既可以在公有云上运行，也可以部署在私有环境中。
可针对特定场景优化模型：系统支持对特定场景进行模型优化，以满足企业的特殊需求。
3. 最大程度消除大模型幻觉：
大模型生成问答知识库：利用大规模预训练模型生成问答知识库，供专业人士审核。
基于实际文档内容：系统生成的问答答案都基于真实的文档内容，保证答案的可靠性和可信度。
提供文档溯源：系统能够追踪答案的来源，提供文档溯源功能，帮助用户了解答案的背景和依据。
4. 与业务系统联动：
通过RPA、IDP实现与业务系统的联动：系统可以与企业的其他业务系统通过RPA（机器人流程自动化）和IDP（智能文档处理）技术实现联动，自动获取和更新数据。
实现与业务数据的联动：通过联动，系统能够实时获取最新的业务数据，确保问答和知识库内容的准确性和时效性。
贴近刚需场景 激发企业数字活力
在新能源车企的客服场景中，知识管理和问答助手的应用案例充分展示了其高效、准确的服务能力。随着新能源汽车市场的迅速扩张，客户咨询量不断增长，传统的客服模式已难以满足日益增长的服务需求。为此，该企业引入了先进的知识管理和问答助手系统，以优化客服流程，提升服务质量。目前系统覆盖超过25000名客服人员，他们能够通过问答助手迅速处理各类客户咨询，能够准确理解并生成知识点的比例高达90%。且问答助手能够与人工客服联动，全面覆盖客户咨询的问题，进一步提升客户的满意度。
展望未来，AI Agent将以多模态大模型为底层驱动，以规划（Planning）、记忆（Memory）和工具使用（Tool Use）为关键模块。来也科技的数字化劳动力平台将持续在这些方向上进行技术和产品创新，让更多高价值的AI Agent在客户业务场景中落地。我们期待与更多企业携手，共同开启信息化建设的新篇章，助力企业释放知识管理的巨大潜力，实现业务流程的高效运转。
