知识库（Knowledge base）是用于知识管理的一种特殊的数据库，以便于有关领域知识的采集、整理以及提取。知识库中的知识源于领域专家，它是求解问题所需领域知识的集合，包括基本事实、规则和其它有关信息。

企业给内部员工提供知识库的价值，主要体现在：

●  构建有序的知识体系，便于内部信息传播。内部知识库可以将知识进行沉淀、分类、和归纳，并进行有序的展示。任何企业成员想获得知识时都可以轻松查到，这可以帮助他们在彼此间更加高效、准确地共享知识和信息，减少成员因信息差而造成的工作失误。

●  规模化培训服务人员，提升客户服务质量。想要极致提升客户体验、达到客户成功，服务人员需要有极高的专业水平和知识储备。过去，有些企业通过「老带新」言传身教的方式进行服务人员的培训，但这种办法费时费力。内部知识库可以快速提升成员对于产品和行业的认知，规模化地提高服务人员素质，给客户带来更加专业、准确的服务体验。

●  企业知识库涉及的内容可以很广泛，例如：财务知识库、HR知识库、IT知识库、法务知识库、产品知识库、服务知识库等。企业经营管理中涉及非常多的文档、SOP、制度、服务承诺、经验沉淀……这些知识是企业的重要财富，甚至是核心竞争力，必须要得到有效留存和分享。企业知识库使用越便利，越充分，企业运营效率就会越高。

基于过往经验，我们总结出了优秀知识库应该具备的四点特征：

●  便于访问。企业应该将知识库入口显眼地暴露给客户，让他们不需要过多的链接跳转就可以轻松找到自己需要的信息。

●  易于浏览。在访问页面设置上应该干净整洁、分区、分类别，使内容清晰易懂。

●  切实有效。知识库内提供的信息应该是直截了当的操作方法、或问题出现的原因。内容应该涵盖基础性和常见性问题，并具有可操作性，保证客户可以在阅读后独立解决问题。

●  及时更新。知识库应该不断更新，将多数客户存在的普遍性问题纳入其中，并确保回答实时有效。这可以减少客户咨询浪费的精力，为其提供高效的服务。

我们来尝试用53AI平台来实现企业知识库的快速创建。

首先，我们把需要形成知识库的语料整理成文档，TXT、PDF、DOCX这些主流格式都可以，系统会智能分片，然后将分片的语料进行向量化，这是我们实现语义搜索的基础。

如果要实现一些特定问题的解答，还要根据问题形成问答对，加到的语料库中。以上的操作并不能确保得到想要的答案，我们需要对一些经常性提问的问题进行测试，如果答案未达到预期，就要进行调整和优化，直至答案准确无误。

我们拿HR的一个问题来举例，新人刚入职，对公司人力资源方面的流程等并不熟悉，希望了解入职的一系列流程和手续，此时的知识库应该要发挥足够的作用。

这是GPT直接给出的答案：

看上去没有错，但我们知道这些都是正确的废话，和实际的公司流程有很大出入。新人无法从知识库中获取有用的信息。

我们来看看经过语料投喂后的问答：

回答已经和公司的入职流程搭边了，但还是差点意思，新人知道了大概流程，但合同怎么签署，入职培训时间多长……这些全部都没有直接回答，离实操还是有距离。我们再把语料调整一下，准确度也再测试和优化一下。看一下效果如何？

这次对新人来说非常友好了，回答准确，涉及的流程相当详尽，新人按照指导操作即可。但我们发现一个问题，回答的内容偏长，阅读负担较重，如果能把一些流程用图片的方式呈现，既直观，又能减少文字输出。我们把其中的内容用多模态的方式优化一下。

这一段如果用短视频的方式呈现应该效果更好，我们试着替换一下。

文字概述+短视频，知识库使用感受比大堆纯文字要好多了。

至此，新人入职流程的语料整理完毕，且实现了文字、图片、文档、视频等多模态的输出，大大提升了员工、客户使用知识库的感受和意愿，直观且生动，像个贴心且有求必应的小助理，谁会不爱用呢。

企业知识库问答是AI在企业运营中提效的典型应用。我们的目标是利用AI的能力帮助企业降本增效，可改造的场景还会有很多很多，比如说，公文的写作、运营话术的生成、自媒体文案生成、招聘辅助、内容分析、内容纠错、售前咨询、售后服务、技术支持，已知的已经很多，未知领域更为广阔有非常大探索空间。