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知識管理，聽起來有點高大上？但它卻與你我息息相關(guān)。企業(yè)員工與客戶都希望能輕松獲取所需信息，但大量寶貴數(shù)據(jù)卻被鎖定在組織內(nèi)部的文檔、數(shù)據(jù)庫，或員工的腦海、經(jīng)驗中。這不僅影響工作效率，讓組織難以保持一致，同時也讓客戶服務(wù)質(zhì)量大打折扣。

在大模型的加持下，將這些零散的知識沉淀到AI知識庫中，會帶來怎樣的改變？

知識庫走向前臺

回顧知識庫的發(fā)展歷程，我們可以清晰地看到技術(shù)進(jìn)步所帶來的巨大變革。從早期簡單的文檔管理和內(nèi)容管理系統(tǒng)，到后來引入云計算和移動技術(shù)的靈活訪問，再到如今融合生成式AI技術(shù)的智能化階段，知識庫工具正變得越來越強(qiáng)大和易用。

和傳統(tǒng)知識庫相比，大模型驅(qū)動的知識庫有以下幾點不同之處：

• 交互方式：在使用傳統(tǒng)知識庫時，用戶主要通過關(guān)鍵字檢索，知識庫給出包含關(guān)鍵字的文檔信息；AI知識庫給用戶提供與文檔對話的能力，大模型可以基于自然語言的語義理解，進(jìn)行上下文推理，直接形成答案，從而提升人類的學(xué)習(xí)效率，優(yōu)化知識交互體驗。
• 信息處理：傳統(tǒng)知識庫主要提供檢索功能，AI知識庫還可以實現(xiàn)摘要總結(jié)、信息提取、分類對比等復(fù)雜的信息處理任務(wù)，將知識的利用率提升到一個新高度。
• 構(gòu)建和維護(hù)成本：得益于預(yù)訓(xùn)練模型的強(qiáng)大能力，企業(yè)構(gòu)建和維護(hù)專用知識庫所需的成本和門檻也大幅降低。

在中國SaaS市場，企業(yè)知識庫過去一般作為協(xié)同文檔、企業(yè)云盤、項目管理等產(chǎn)品的一個子功能出現(xiàn)。大模型的出現(xiàn)，將知識庫推向前臺，有望成為一個新的入口。

有行業(yè)觀點認(rèn)為，在大模型的機(jī)遇下，知識庫不僅僅是回答問題這樣簡單，很多企業(yè)管理與業(yè)務(wù)提效的本質(zhì)都源于知識搜索。

在海外市場，AI+知識管理賽道已經(jīng)跑出了估值22億美元的AI獨角獸Glean，該公司致力于幫助企業(yè)通過大模型實現(xiàn)智能搜索與知識發(fā)現(xiàn)，這也充分證明了市場對智能化知識管理解決方案的認(rèn)可。

大模型+知識庫=更可信的落地方式

為什么知識庫這一常規(guī)場景受到市場關(guān)注？

答案要追溯到大模型問世初期屢遭詬病的幻覺問題。所謂幻覺，是指大模型在生成回答時捏造虛假信息或做出不合邏輯的推斷。為了解決這一問題，業(yè)界主要采用了微調(diào)和RAG（檢索增強(qiáng)生成）兩種方法。

微調(diào)是針對特定行業(yè)或企業(yè)自有數(shù)據(jù)，對基礎(chǔ)大模型進(jìn)行優(yōu)化，使其更好地理解和應(yīng)用特定領(lǐng)域知識。然而，這種方法成本較高，對中小企業(yè)而言難以承擔(dān)。

RAG的基本原理則是在回答用戶問題之前，先聯(lián)網(wǎng)搜索相應(yīng)的知識，然后讓大模型基于搜索返回的知識進(jìn)行回答， 這樣就能很大程度降低，甚至解決幻覺的問題。當(dāng)RAG應(yīng)用到企業(yè)內(nèi)部時，可以通過從“聯(lián)網(wǎng)搜索”轉(zhuǎn)換為“企業(yè)知識庫搜索”提升答案的準(zhǔn)確性。由于RAG在算力和算法上門檻較低，且能有效減少模型的胡言亂語，這種將大模型與知識庫結(jié)合起來的模式已成為公認(rèn)的企業(yè)落地大模型的可靠路徑之一。

中大型企業(yè)內(nèi)部擁有海量企業(yè)文檔與數(shù)據(jù)，通過AI知識庫，對內(nèi)可以加快知識的沉淀與員工學(xué)習(xí)效率，對外可以提高客戶服務(wù)質(zhì)量和規(guī)范性。

以明略科技推出的小明助理為例，它為企業(yè)提供了知識庫和Agent兩種維度的產(chǎn)品，幫助企業(yè)用知識全面賦能業(yè)務(wù)：

小明助理的知識庫功能支持用戶上傳多種類型的文檔，通過對話形式，總結(jié)相關(guān)信息，同時提供答案來源，方便用戶查看原文。用戶還可以邀請其他成員共同維護(hù)和使用知識庫，并對知識庫的權(quán)限進(jìn)行靈活管控。這一功能適用于產(chǎn)品FAQ、財務(wù)/人力/行政政策解答、行業(yè)報告查詢等多種場景。

小明助理知識庫產(chǎn)品界面

基于企業(yè)知識，小明助理還能為不同崗位定制專屬的業(yè)務(wù)Agent，例如客服Agent、產(chǎn)品陪練Agent、銷售陪練Agent等。這些智能助手不僅能快速響應(yīng)員工的各類問詢，還能主動提供有針對性的指導(dǎo)和建議，有效提升業(yè)務(wù)人員的工作效率和質(zhì)量。此外，Knowledge Agent還可以與企業(yè)的數(shù)據(jù)系統(tǒng)連通，利用大模型CoT（思維鏈）能力，自動執(zhí)行數(shù)據(jù)分析、報表生成等任務(wù)，為管理決策提供有力支持。

以知識庫為支點，大模型正在撬動知識管理的深刻變革。未來，企業(yè)對知識的獲取、存儲、流通、創(chuàng)新的效率將被顯著提升，知識管理也將從成本中心轉(zhuǎn)變?yōu)闃I(yè)務(wù)的增長引擎。