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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


提质增效,大模型+知识管理在央国企、制造、零售等领域案例分享
发布日期:2024-10-23 18:14:31 浏览次数: 1605 来源:爱分析ifenxi



企业在发展的过程中,不断积累数据、知识等内容,如何令这部分内容真正地发挥其价值?如何利用数据赋能企业内部的核心管理?推动核心业务的进展?

本文汇集大模型知识管理在不同行业的落地案例合集,帮助企业重塑知识管理能力。


01
大模型知识管理的理念与建设思路
本次分享将结合大模型知识管理的一些应用方向,以及相关具体落地实践案例来做展开。
上图是鸿翼前端在接触市场与客户真实需求之后,捕捉与总结得出的大模型知识管理及应用的方向和理念。
随着市场的进程开展数字化转型,新质生产力在大模型知识管理领域中应用得非常深刻和透彻,我们的关注重心逐渐从信息化建设到数字化和智能化方向。大模型知识管理包含了知识管理所要求的数据要素,如何结合 AI 大模型,利用数据为实际业务做赋能,是当前重点探讨的内容
我们抛出的概念是聚焦在企业的自有知识内容与非结构化数据,结合新的生产方式,利用 AI 大模型构建全局的智能知识管理系统,完成人与知识、业务与知识间的互动和融合。我们希望通过新形态知识管理系统改善原来由人主动找知识、业务积累知识,变为知识更加主动精准找人,知识内容能够深入影响具体业务,真正帮助企业提质增效。
所以我们提出的理念是希望以 AI 大模型为技术驱动,以企业自身数据资产和知识沉淀为基础,通过知识管理深入赋能业务场景,重塑业关键业务和流程,并聚焦在不同层次,从办公到经营管理到核心业务,推行大模型知识管理在企业应用侧的“一体三环”落地路径。
02
实践落地案例
那么上述这套体系如何真正赋能到前端的办公管理或核心业务呢,下面将用几则案例具体说明。
案例一:国内某芯片半导体企业落地知识管理
该企业早在 2023 年就开始深入探讨大模型和 AI 如何在业务场景进行落地,最终确定的方向是从办公和实际生产力进行突破,同时认为知识管理是 AI 在企业内部落地的有力抓手。知识管理可以从内容或知识搜索构建数字员工,实现智能对话、推送、业务流程优化等,发现 AI 落地的巨大潜力与价值。
企业希望能够结合大模型,通过对知识的深度挖掘,提高知识生产和获取的效率,智能获取知识和各种业务中散落的相关数据,实现自动分析、辅助业务决策、串联指令的理解和执行,充分调动信息化系统。
所以我们也为客户打上了标签,其包含智能体、大模型、知识管理应用,在具体的落地点上,客户希望通过大模型知识管理系统逐渐创造智能助理,从智能实习生慢慢过渡到数字助理,甚至到咨询顾问专家,最终成为优秀的数字员工。同时,也能够帮助企业充分利用分散的文档、知识内容、业务系统中的数据,通过问答类应用快速获取已有知识内容,以及通过任务类构建实现快速任务的执行。利用 AI 智能体方式,在 AIGC 生成类方向上有所建树,包括邮件内容生成、文案生成,甚至到专业文档的内容生成。
其中有几个重点想要分享:
1、智能问答
在智能问答方面,我们已突破了原有大模型智能问答形态,希望结合更多的企业事实,过程中的每一个问答,都能够重现调动后台知识资源、文档资源、系统资源,在问答交互中以更直接知识形态反馈给前端。
1)当使用者问完问题,系统可以对内容做相应总结;
2)将回答中包含的相关视频、表格、图片等,作为事实基础插入到回答;
3)加入问答所涉及到的相关系统与可能调用点击的系统链接;
4)对于回答中涉及到的专有名词,连接企业专有名词库,将名词解释一并展示;
5)整个过程中的溯源,将知识内容都以溯源的方式体现出来,使得智能问答的回答丰富度、关联后台数据信息的种类程度,以及关键的溯源问题,共同封装,使得问答的交付更具有可实用性。
2、数据表问答
智能问数作为企业的高频场景,以往查找具体数据要进入到具体系统、页面,经过数据的筛选再做相应浏览,该链条其实是非常长的。现在是否能通过问答方式的简单交互,把一些问题做自动的语义理解,通过 function call 找到合适的智能体,回答问题中涉及的不同要素,最终拼装成具体回答。
这方面的运用也比较多,鸿翼在智能故障排查工单的关联问题场景上,帮忙落地数据问答智能体,达到了非常好的效果。
3、邮件生成
在内容生成方面我们也做了很多处理,客户希望我们能够形成系统的维护公告、面向供应商的感谢信测试类报告、资源申请类邮件内容的自动生成等。过程中我们通过简单交互获取客户意图,调取相关需求模板,通过提示工程、内容输入,做相应的思维链处理,形成范本。内容拼装、组接,最后形成输出效果。在日常工作中借助以往的内容、知识积累,快速提升用户办公效率。
上述案例聚焦办公侧,通过大模型的知识管理系统提升效率。
案例二:某家电制造品牌落地大模型知识管理系统
该国内知名家电企业面临的大背景是中企出海。随着我国的家电在国外市场覆盖率越来越高,该企业要满足的具体需求是面向覆盖的 100 多个国家和地区,当地客服能够提供基于大模型的知识管理系统,构建庞大的面向海外的客服体系知识管理系统。
基于上述背景,我们主要帮助企业解决三方面问题。
1)知识产生,以往知识内容产生耗时耗力,需要后台大量的知识运营团队对知识内容生成质量的管控、上架做管理。基于此,大模型可以基于海量的产品操作手册、维修故障手册进行快速理解,并形成 FAQ 对。庞大的产品体系手册、基本素材,通过大模型能够快速形成知识内容,过程中可以人为干预,对 FAQ 对做质量把控短时间内,随着产品的发布,快速迭代内容库。
2)翻译能力,面向 100 多个国家利用大模型的翻译能力,快速地将中文版本的知识内容翻译成小语种版本,进行内容的转换。
3)语音转文本,客服在面向客户的问题 call in 时,可以基于大模型的语音转文本,通过文本快速抓取后台对应的召回 FAQ 对,指导前端客服人员快速应对客户提出的相关产品类、故障类的问题。这是大模型结合知识管理在实际应用中的落地场景。
案例三:某能源央企,利用模型知识管理赋能公文管理
集团型企业的公文有着严谨且长的流程,其中涉及拟稿、审核、签发、相关任务的督办盖章、上下级单位的收发文的交换,此流程中有部分点是大模型和知识管理能够有所发挥的地方。
在拟稿过程中,可以在智能写作过程中提供相应助力,可以基于原有的优秀范文、公文范本,快速生成内容,并对专项中的政治错误、敏感词错误、常见语句错误、法律条文的引用和错误审核,做直接的内容生成和内容辅助审核,在拟稿过程中保证内容更加符合质量要求。
在审核中我们提供了智能版本比对、版本归档、版本比较,以及诸多的内容审核、形式审核,也使过往积累的大量优秀内容范本、专项政治语料库、敏感词语料库,直接通过大模型应用到实际业务中,使得公文板块的起草、审核等环节能够大大减少由于内容错误所引发的额外时间成本投入。
案例四:某军工企业利用智能手段进行智能审查
军工企业内部做的科研项目要求过程严谨,对于具体项目都有针对性要求,科研项目结束后会形成大量申请资料。在项目中借助大模型能力,对上传科研项目资料进行内容审查。
比如规定的研发项目的课题所覆盖的具体内容,在提交的研发报告里是否都有相应的覆盖,其中涉及到的相关标准,在内容里是否有明确直接的响应,其中还涉及到与研发相关的报告管理规则。这些都可以借助大模型的能力,提供智能内容审查。
结合着刚开始的思路,联系案例中的具体的实现路径,我们发现非结构化数据作为企业数据资产的底座非常重要,以往很多企业注重这部分的数据与知识的积累。我们认为真正能令数据积累发挥应有价值,需要与 AI 大模型做整合
AI 大模型能够在知识萃取产生过程中提升效率,有效缩短人、业务、知识间的获取成本,利用知识推送、知识问答、知识搜索等方式将内容与业务相结合。在后续的进程中,鸿翼能够在数据底座、知识智能应用板块不断与前端客户、生态伙伴相伴,找到更好的落地场景,推动技术的发展。



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