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創(chuàng)澤機(jī)器人
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達(dá)觀數(shù)據(jù)智能知識庫系統(tǒng)-實現(xiàn)機(jī)器人和知識庫的后臺知識智能化采編的統(tǒng)一管理

來源:達(dá)觀數(shù)據(jù)     編輯:創(chuàng)澤   時間:2024/7/10   主題:其他 [加盟]

達(dá)觀數(shù)據(jù)助力某公司建設(shè)知識庫,面向某公司全集團(tuán)各業(yè)務(wù)部門及用戶使用,融合對內(nèi)知識庫與對外知識庫(機(jī)器人)的后臺統(tǒng)一管理,實現(xiàn)機(jī)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(hù)。建立內(nèi)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(shù)提升系統(tǒng)使用效率,同時系統(tǒng)埋點數(shù)據(jù)應(yīng)用統(tǒng)計功能,為建立評價指標(biāo)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù),為數(shù)智運營提供基礎(chǔ),最終實現(xiàn)平臺共制,平臺共建,知識共享。

一、相關(guān)背景

該公司對內(nèi)對外的知識目前存在數(shù)據(jù)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(wù)受限,無法掌握各運營數(shù)據(jù),無法響應(yīng)業(yè)務(wù)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(tuán)各業(yè)務(wù)部門及用戶使用,融合對內(nèi)知識庫與對外知識庫(機(jī)器人)的后臺統(tǒng)一管理,實現(xiàn)機(jī)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(hù)。

一、項目主要能力

1.構(gòu)建具備知識在線/離線自助服務(wù)的知識庫,為有網(wǎng)絡(luò)和沒網(wǎng)絡(luò)的用戶提供服務(wù)。

2.融合對內(nèi)知識庫與對外知識庫(機(jī)器人)的后臺管理,實現(xiàn)機(jī)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(hù)。支持眾包采編,各部門的知識采編人員或者員工都可以進(jìn)行知識采編。經(jīng)過知識發(fā)布流程,形成正式的知識內(nèi)容,供用戶查詢使用。

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

4.構(gòu)建具備知識交流分享的知識庫,建立內(nèi)部人員共享協(xié)作和分享交流的平臺,業(yè)務(wù)專家團(tuán)隊在線解答疑點難點問題。系統(tǒng)埋點數(shù)據(jù)應(yīng)用統(tǒng)計功能,為建立評價指標(biāo)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù),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(quán)分級管理功能。在服務(wù)全域知識體系中,納入服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)、營銷產(chǎn)品、運行支撐等全服務(wù)鏈條知識點。關(guān)鍵是對知識實行分權(quán)限分級別管理,外部客戶、一線服務(wù)人員、服務(wù)支持人員可分別查閱產(chǎn)品業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)信息、服務(wù)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(wù)系統(tǒng),自動獲取知識,對接業(yè)務(wù)系統(tǒng)業(yè)務(wù)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(wù)人員盡早完成審核、批準(zhǔn),縮短流轉(zhuǎn)時間,確保內(nèi)容準(zhǔn)確性和時效性。加快知識入庫快速流轉(zhuǎn)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(zhuǎn)換成價值。

二、技術(shù)創(chuàng)新點

系統(tǒng)應(yīng)用BERT、GPT或其變體等先進(jìn)的NLP大模型,以及知識圖譜、業(yè)務(wù)規(guī)則,結(jié)合達(dá)觀數(shù)據(jù)“曹植”大模型做多模型并聯(lián)結(jié)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(jù),用于客服問答、知識管理、制度管理、知識搜索等任務(wù)。

三、實施效果

該公司對內(nèi)對外的知識目前存在數(shù)據(jù)不串聯(lián)、智能化較弱、靈活性不足等三大痛點,業(yè)務(wù)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(nèi)部系統(tǒng),用戶和集團(tuán)共同受益,實現(xiàn)多系統(tǒng)協(xié)同互聯(lián)。

1.知識庫權(quán)限管理:實現(xiàn)細(xì)粒度的訪問控制和權(quán)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(jìn)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(shù)挖掘和歸納知識點,促進(jìn)知識的創(chuàng)新。

4.知識圖譜構(gòu)建:利用實體識別和關(guān)系抽取技術(shù),構(gòu)建領(lǐng)域知識圖譜,提升知識的結(jié)構(gòu)化和關(guān)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(biāo)簽化。

四、應(yīng)用落地情況

1、應(yīng)用場景

• 內(nèi)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(nèi)部決策和流程。

• 客戶服務(wù)提升:結(jié)合用戶智能機(jī)器人,提供快速準(zhǔn)確的信息查詢和客戶支持,提升服務(wù)質(zhì)量。

• 知識共享與協(xié)作:構(gòu)建知識社區(qū),促進(jìn)內(nèi)部知識的共享和協(xié)作,激發(fā)創(chuàng)新思維。

• 數(shù)據(jù)分析與報表:通過數(shù)據(jù)統(tǒng)計和分析功能,為管理層提供決策支持,實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務(wù)優(yōu)化。 整個解決方案充分考慮了該公司的業(yè)務(wù)特性和技術(shù)需求,通過集成多種技術(shù)手段來提高知識管理的效率和質(zhì)量。系統(tǒng)不僅提供基礎(chǔ)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(yīng)用場景擴(kuò)展

• 企業(yè)內(nèi)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(nèi)部的各種文檔、手冊和指導(dǎo)方針,提高工作效率。

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

• 培訓(xùn)與教育:系統(tǒng)中的知識可以作為教育培訓(xùn)的資料,幫助新員工快速了解企業(yè)文化和業(yè)務(wù)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(jù)分析和報表功能,洞察業(yè)務(wù)趨勢和機(jī)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(jìn)行對內(nèi)對外的知識互通融合,促進(jìn)內(nèi)部知識共享與交流,同時利用埋點數(shù)據(jù)提供數(shù)智運營基礎(chǔ)。此舉不僅提升了系統(tǒng)使用效率,還促進(jìn)了平臺共制、共建和知識共享,展現(xiàn)出強(qiáng)大的價值性、創(chuàng)新性、實用性和示范性。






創(chuàng)新奇智工業(yè)大模型賦能制造業(yè)-一款生成式企業(yè)私域數(shù)據(jù)分析應(yīng)用

大模型支持的制造企業(yè)私域AIGC應(yīng)用有助于客戶提高生產(chǎn)力和效率。長期來看,模型的自我學(xué)習(xí)能力可以顯著減少人工更新和維護(hù)的需要

車輛智能運維助手-汽車數(shù)字化運維的重要組成部分

以每年新增150萬用戶數(shù)為基礎(chǔ),預(yù)估產(chǎn)品滲透率為20%,即可售出約30萬套產(chǎn)品 License及各項服務(wù)。社會效益方面,項目在就業(yè)、知識產(chǎn)權(quán)、服務(wù)創(chuàng)新等領(lǐng)域具有顯著的效益

保險行業(yè) AI 大模型助手產(chǎn)品-保險代理人提供了一個強(qiáng)大的支持工具

通過 LLM+RAG架構(gòu)嵌入外部保險知識庫數(shù)據(jù),助手能夠提供高度定制化的問答服務(wù);還擴(kuò)展了多項功能,包括常見保險知識問答、保險產(chǎn)品信息檢索、保險數(shù)據(jù)計算器

百秋AIGC零售全鏈路數(shù)智洞察平臺-幫助品牌獲得3%-5%的銷售增長

提升價值密度,優(yōu)化商品均價與贈品價值策略,有效提升商品吸引力及銷售效率。通過深入分析真實的凈客單價,幫助品牌方精準(zhǔn)定位價格策略,制定相應(yīng)的市場對策

AIPC與云端聯(lián)動的星環(huán)無涯問知大模型-支持與企業(yè)知識庫的云邊算力聯(lián)動

配備了自研的RAG模塊,該模塊可在AIPC上本地化運行,為豐富的知識庫應(yīng)用提供強(qiáng)大的支持;保障了用戶知識和應(yīng)用的隱私性和高效性

Alaya NeW 智算操作系統(tǒng)-包含國內(nèi)外多種算力資源的適配、納管、調(diào)度和優(yōu)化

在底層硬件芯片和上層大模型之間建立了高效的鏈接,通過AI基礎(chǔ)軟件的創(chuàng)新,實現(xiàn)算力資源的最大化利用。也首次提出了統(tǒng)一的算力服務(wù)計量單位“度”(DCU),以推進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)化的算力計量計費

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具備強(qiáng)大的語言理解和生成能力、上下文感知能力、多模態(tài)融合能力、遷移學(xué)習(xí)等;利用大量的媒體數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行定向訓(xùn)練,使得模型在媒體行業(yè)展現(xiàn)出超強(qiáng)的專業(yè)能力

2024中國AI商業(yè)落地投資價值研究報告-分析了AI技術(shù)在不同行業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀

探討了AI技術(shù)在金融、制造、能源化工、傳媒、商貿(mào)零售、醫(yī)藥生物、交通運輸、教育、政務(wù)等多個行業(yè)的應(yīng)用情況;預(yù)測了AI技術(shù)未來的發(fā)展趨勢和潛在的商業(yè)機(jī)會

2024人工智能發(fā)展白皮書-中國人工智能相關(guān)企業(yè)數(shù)量居世界第二

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中國醫(yī)療業(yè)人工智能行業(yè)應(yīng)用發(fā)展圖譜2023-醫(yī)療AI產(chǎn)品研發(fā)及優(yōu)化仍是重點

隨著理論突破速度開始放緩,深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)入升級優(yōu)化階段,驅(qū)動圖像分類、機(jī)器翻譯等多類感知任務(wù)提升準(zhǔn)確率,在政策的支持下,持續(xù)釋放技術(shù)紅利,促進(jìn)醫(yī)療AI技術(shù)生態(tài)不斷完善

大模型企業(yè)發(fā)展面臨的問題與困境-算力 資金 人才

大模型訓(xùn)練和應(yīng)用面臨著算力和能耗算力方面的挑戰(zhàn);大模型在數(shù)據(jù)和資金方面也面臨著挑戰(zhàn); 大模型發(fā)展在技術(shù)和人才方面也面臨著挑戰(zhàn)

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鵬程·盤古模型是全球首個全開源2000億參數(shù)的自回歸中文預(yù)訓(xùn)練語言大模型,在知識問答、知識檢索、知識推理、閱讀理解等文本生成領(lǐng)域表現(xiàn)突出
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