01
一家央企子公司的知识库实践
五环公司是中国化学集团的子公司，在化工工程领域有着广泛的业务积累，包括累计完成了3000多项大中型设计项目、300多项工程总承包项目和200多项海外项目。
但这些长年积累的行业宝贵知识和经验，却面临着难以被高效利用的难题。
在知识管理上，因为项目管理比较独立，知识难以有效沉淀和汇聚，而且由于缺乏专门的组织、岗位和标准化制度，导致知识缺乏统一分类和存储标准，知识资源分散且检索效率较低，员工参与的积极性不高。
另外，现有的档案管理、云盘和培训系统，虽然能够初步实现文档的线上化管理，但不能覆盖知识的流动与共享，导致知识应用与业务发展脱节，限制了业务部门的生产效率。
在内部的学习培训上，同样面临着诸多痛点。五环每年需要进行600多场学习培训项目，而内部自建的培训系统功能较为基础，导致培训管理效率低下，无法高效支持培训的执行和效果追踪。同时，内部系统改造又面临技术复杂、成本高昂的挑战，难以快速响应业务变化和需求升级，制约了五环培训管理的数字化转型。
现有的数字化水平已经难以跟上业务发展的需要。
AI的兴起让业内看到了新的思路，尤其是央国企对大模型的热情高涨。五环在2024年初制定了AI落地的路线图，梳理了一系列的落地场景，最终确定以知识库的建设作为重要试点，为后续的AI场景落地提供经验。
五环公司选知识库有两个原因：一是五环所在的行业属于知识密集型产业，过去60多年积累了大量行业的结构化和非结构化数据，而且因为具备设计院背景，正式员工里95%以上拥有本科以上学历。二是内部提倡打造学习型组织，员工需要不断成长，建设企业知识库成为AI最快见效也是最确定性方向。
其实，知识管理并不是新概念，但很多企业很难真正用起来。中国化学五环公司科数部副主任张科发现，其中一个原因是知识库的使用门槛太高，需要员工对各种文档分门别类打上标签。造成的结果就是三分钟热度，前期的热情一过，员工就很难严格按照标准去维护知识库。
2024年，在腾讯乐享团队的帮助下，五环公司确定了AI助手+知识库的架构，打造一个五环专属的私域智能大脑和一个员工24小时的贴身AI助手。
如今，五环公司的知识库已经覆盖了20个部门，导入6-8万篇文档和200多门在线课程、1000多个高质量视频资源。而且，这个知识库可以根据部门、项目和员工职级设置不同的访问权限，保证了内部信息的安全可控。
通过建设AI知识库，五环公司实现了员工培训和知识管理的协同。不仅实现了对存量知识的有效利用，避免了因为员工工作变动造成数据资产的流失；同时也让员工能够利用碎片化时间持续学习。
02
知识库，已成AI落地最具确定性的场景
中国五环的案例并非孤例。今年初，随着DeepSeek爆火，企业在知识库方面的需求出现井喷式增长。腾讯云副总裁答治茜认为，大模型+知识库已成为目前企业落地大模型最明确的一条路径。
“从体感上来说，至少有三五倍的增长。”答治茜告诉数智前线，这背后，是大模型显著缩短了知识获取、消费的路径。过去，人们获取信息需经历多个步骤，现在，大模型简化了这一过程。企业因此意识到是时候建立更高效的系统，以便员工能迅速获取所需知识。
尤其是知识密集型企业，希望通过大模型+知识库，促进知识在员工和组织间流动，并转化为组织资产，实现效率、业绩提升。
例如，在律师行业，旷真律所正在使用腾讯乐享知识库，将律师工作过程中的经验沉淀下来，从而提升律师工作的效率。
“他们现在要求每做一个案子都必须沉淀下来，以便律师在遇到类似情况时，能快速查找过往案例和结论。”答治茜告诉数智前线，通过大模型+知识库的方式，旷真律所将合伙人的培养时间从8年缩短至了6年。
另一方面，大模型虽热，实际应用场景却仍然有限，多位行业人士判断，大模型首先大规模应用的场景，一种是在核心业务里能带来显著价值的小场景；另一种是像知识库这样知识密集但有一定容错性的场景。
在核心业务中，企业通常对AI持谨慎态度，需要持续攻坚，完成可靠性验证。相比之下，知识库能快速发挥大模型的优势，让管理层和一线员工快速体验AI带来的效果，通过知识的不断沉淀、积累，企业也能挖掘出更多业务需求，是目前落地相对顺畅，也是最快能够见到成效的路径之一。
答治茜告诉数智前线，有不少企业购买一体机后，落地遇到困难，找到他们，希望基于知识库，将大模型快速用起来。
此前，有些企业选择自建企业知识库，但一直面临投入大、周期长、见效慢、技术门槛高等难题。个人通过做笔记，形成个人知识库相对容易，只需对自己负责，但企业知识库的建立却需应对多方面挑战。
比如分散的知识如何整理到一起？知识库兼容的格式是否足够满足要求？知识能否清晰地、成体系化地呈现？权限管理是否完善，既保证安全，又满足跨部门协作需求？知识质量是否足够，有没有过时冗余的知识，是否能跟上业务变化？预算投入后，知识库有没有用是否能量化评估……
在大模型时代，这些挑战将更为凸显。知识库如何适应大模型的能力？从知识的搜集、解析、存储、生成、管理到更新，整个流程都会变化。以文档解析为例，传统文档解析注重视觉呈现，现在则需将文本、图像、视频内容解析给模型，让模型理解内容。
“我们看到很多技术团队基于开源技术，自己尝试去搭建企业知识库，但建完后发现效果不符合预期，开始转向专业团队和产品寻求解决方案。”一位行业人士表示。
乐享在知识管理领域已经耕耘多年。早在2008年，腾讯就在内部推出了知识管理平台——KM（knowledge management），成为了腾讯员工在内部分享、交流知识的核心承载。伴随着腾讯业务的进一步多元化，乐享也逐渐孵化出更丰富、更完善的知识管理体系。2017年，乐享正式对外提供服务，将腾讯沉淀多年的产品和经验对外输出，帮助更多企业搭建内部社区、做好知识管理。
“乐享过去已服务30万+企业，广泛应用于金融、零售、制造、教育等多个行业。”乐享内部人士告诉数智前线，过去，企业内部对于培训、社区类的需求较多，大模型+知识库的需求出来后，这些客户正在快速转向乐享新的知识库的能力。
03
一个好的知识库，应该具备怎样的能力？
随着知识库需求的激增，一个好的知识库到底应该如何建立，成为了业界讨论的重点。
“我们认为，一个优秀的知识库，应该具备‘放得进’、‘管得好’、‘看得清’、‘找得准’、‘用得上’五方面的能力。”答治茜告诉数智前线，大模型时代，知识库的终极目标是“让企业知识触手可及”。这正是乐享最新产品定位的核心理念。
实现这些要求，需要对知识管理的全周期进行优化。
在知识整合环节，要“放得进”。企业知识广泛分散在各种的办公文档、图片、音视频文件中，需梳理、解析变成模型能看懂的知识，并统一管理，打破分散困境。
“乐享现在支持上百种文件格式。”答治茜透露，其文件上传模式也在持续优化。过去，一个个文件单独上传的方式，客户觉得麻烦，于是乐享推出按目录上传的能力，并计划未来通过API和拖拽等方式提供更多便捷上传选项。
在知识更新与属性管理环节，要“管得好”，确保知识的时效性和质量，并对权限进行细致划分。
例如，乐享知识库提供有效性巡检、知识审核、知识引用实时更新以及知识所有人机制等功能，确保知识有效、可靠。同时，支持实时批注和任务下发，提高团队交流效率，促进业务流程和内部协作。它还允许根据组织架构设置灵活的权限，既可继承父级权限，也可为成员单独定制权限，平衡数据安全与协作需求。
而在“看得清”问题上，要求AI知识库具有足够清晰的数据洞察与管理看板能力，可以对知识数据进行深度分析和挖掘，比如通过提供知识的热度统计、趋势分析等功能，帮助企业管理者更好地了解知识的使用情况和价值。
“找得准”则要求智能问答检索与溯源的效率要足够高。目前，知识问答工具常面临两大挑战：一是仅依靠模型自身的推理能力，缺乏对企业知识的深入理解，难以准确把握用户需求，回答偏离主题；二是仅仅根据用户提出的问题进行检索，一旦相关文档缺失，AI很容易产生“幻觉”，给出错误回答。
“这就要求我们去做好平衡，既要有一定的发散性，又要尽量减少幻觉。”答治茜说，“例如在需要严谨的场景下，我们通过前期文件预处理，以及精准的溯源能力来提升AI回答的准确率。或者我们通过一定的手段，来提高人类校验知识准确性的能力，那么即便是大模型瞎编，也能够知道哪里出了问题。”
“你对非结构化资料的识别是不是准确、数据规模特别大时，召回的切片怎么做才是精准的、如何精排才能获取到最好的结果，以及最后给大模型总结的时候，选择什么样的模型，或者有些场景可能需要多个模型结合使用，这些都是在工程和产品设计上要解决的问题。”答治茜说，目前，腾讯乐享结合知识萃取+模型推理能力，能够超越基础的RAG（检索增强生成）模式，深度挖掘企业中的隐形知识关联，实现“理解准”、“检索准”、“回答准”。
在“用得上”这件事上，乐享则通过开放平台与Agent机制，支持知识导进来，以及场景化使用。答治茜透露，乐享提供多种方式帮助企业将AI助手融入工作流。
比如在五环公司的知识库，腾讯乐享提供了三个入口，除了在PC端有桌面悬浮窗，也可以从OA系统进入，还可以在企业微信工作台进入，保证员工能随时随地访问。
基于这五方面的能力，腾讯乐享知识库已助力多家企业实现大模型应用。例如，与云康集团构建“智云”知识体系，并上线AI助手“小云”，应用于临床研发、样本管理、客户服务等关键服务。科沃斯基于腾讯乐享搭建AI知识库，为一线门店导购进行产品知识与售卖实战的赋能，全国门店人效提升10%，一年节省100万元成本。乐享还为腾讯ToB业务开发了知识管理平台“云知”，该平台每年访问量超800万次，为腾讯节省的时间、人力、场地及差旅成本累计近3亿元。
不过，企业知识库的成功搭建并非终点。搭建完成后，如何真正用起来，避免为了建设而建设，仍然还有不少痛点，需要行业共同去解决。
“这应当是一个上下联动的过程。”五环公司张科认为，公司高层和管理部门要明确知识库的业务提效定位，制定知识管理核心规则，并通过专项活动吸引员工，为一线作业提供支持。
同时，他们也在探索在流程和组织机制上进行调整，例如制定激励措施，鼓励知识贡献突出者，考虑将每年产生的知识数量、质量以及他们为业务节省的工时等指标作为KPI考核的一部分，融入各业务部门。
另外，对中大型企业而言，建立知识库团队、主动运营至关重要。初期知识库不会自发成长，必须有人负责运营和推动。知识管理与项目管理相似，需要指定专门人员负责并推动知识管理。
“建知识库知识迈出了第一步，更多是怎样通过制度和流程设计形成一个互相促进、螺旋上升的态势。”张科说。
