在當今競爭日益激烈的環境下，知識庫已成為企業智慧的心臟，它不僅承載著知識的傳承與創新，更是企業提升效率、優化服務的關鍵。

知識庫的智能化的飛躍

得益于知識圖譜、自然語言處理（NLP）等AI技術的應用，知識庫從僅支持文檔存儲和檢索的1.0時代，發展到了智能2.0時代，進化為一個智能化、互動性強的知識生態系統。

挑戰與機遇并存

盡管知識庫的功能得到了極大擴展，但在構建和維護過程中，企業仍面臨著成本高、交互能力有限等挑戰。

• 知識散落四處，搭建門檻高：知識資產分散在各個部門和系統里，格式多樣，常常會有信息重復、缺失或版本混亂等問題。

• 交互能力有限，查閱學習難：由于交互能力有限，集成度低，往往只能靜態存儲信息，無法深度理解。例如，當員工想查找某個項目的資料，卻只記得一些模糊的描述，無法確定具體的關鍵詞，往往很難檢索到所需信息。

• 智能化程度低，運營維護難：難以及時排查過時和錯誤的知識；當知識體系出現缺漏時，補充流程也較為繁瑣。

  
  

受這些因素的制約和影響，大部分企業的知識庫都難以發揮更大價值、實現可持續發展，智能化轉型迫在眉睫。

傳統知識整理需要單獨拆分標準問題和答案來整理結構化知識，不僅工作量大，還容易遺漏。

而基于大模型能力的智能知識庫，能夠梳理海量知識，去除冗余和錯誤的部分，并根據不同主題對知識進行分類，使其結構更清晰；同時，還能根據提問關聯同一類別的知識，助力打破信息孤島，促進知識的共享。

大模型基于語義理解進行搜索，并結合上下文理解。這種對話式搜索功能，無限接近真人交流情景，能更準確地識別用戶意圖，降低使用門檻。

同時，大模型還能識別知識的內在聯系，將來自不同源頭但與問題強相關的知識一并呈現。這意味著，用戶無需再到各個獨立的知識源中查找信息，一次搜索即可獲取問題相關的全部知識，檢索效率將顯著提升。

眾多企業正通過打造智能化知識庫，借助大模型能力完成復雜、繁重和持續的工作。基于該現狀，合力億捷推出了智能知識庫解決方案“合力悅問”。

下面將結合三個不同行業的案例，分享合力悅問如何助力企業突破知識管理困境、實現數智化轉型。

某制造業頭部企業

該企業內部雖然積累了大量知識數據，但由于這些知識散落各處，難以統一整合為標準化的學習材料，并支撐新員工的培訓和在職員工的教育。

使用合力悅問知識庫后，只需一鍵錄入原始文檔，大模型就能做到快速解析，并根據研發、生產、銷售等不同部門的業務情況進行多層級分類，高效構建知識庫，為該企業減少了近80%的工作量。

某汽車銷售行業

該企業旗下有多個品牌，面臨著大量商品信息、活動詳情和庫存狀態等咨詢，雖然已經部署客服機器人，但由于知識庫內的產品信息形式多樣（圖片、文本、視頻等），極大增加了機器人找到答案的難度，問題解答率始終難以提升。

所以該企業對知識庫進行了升級，將合力悅問應用于機器人。根據用戶訪問路徑等信息，定向推送常見問題；并關聯咨詢信息的歷史上下文，通過自然語言理解用戶意圖。

不僅提升了機器人的回答準確率，還能過濾掉約60%的簡單重復咨詢。人工坐席被大量占用的工作時間也得到了釋放，能夠將更多精力放在處理重要業務和復雜問題上。

某知名國際教育機構

由于教育行業的特性，該企業擁有的知識體量比其他行業的企業要龐大得多。雖然安排員工定期整理教學資料，但仍存在效率低下、質量不穩定、更新不及時等問題。

而引入大模型技術的合力悅問知識庫，遵循統一的算法和標準，避免內容質量參差不齊；其次，通過快速穩定地解析教學資料，也減少了錯誤和疏漏。另外，企業可以使用數據看板獲取知識庫的完整運營數據，幫助運營者直觀了解數據，并據此做出運營決策。

未來，合力悅問也將不斷探索AI生產力，在持續的實踐與優化中，助力企業突破知識管理困境，以知識促進生產力的提升。