让AI自主学习审核规则

让AI分析产品内容和投诉案例

让AI用“知识”实现流程的自动化

场景：错误自动统计，细分错误类型自动分析。

自动统计细分项目的错误、正确数量，根据统计结果进行错误原因侧重点分析。为机构内部知识系统，沉淀业务知识。

场景：根据操作习惯，多种方式呈现“错误”。

结合使用场景导出带批注的文件，并基于业务人员操作便利需求，支持在线可视化等展示方式。结合NLP技术，进一步优化系统的使用体验和便利程度。

场景：查阅该份文档核查过的规则。
分析上传文档特性后，选择不同的核查规则进行核查，支持搜索适用规则。灵活机动的动态展示方式，在实现人机协同友好的同时，基于大模型构建业务专家系统，让核查规则的选择更简单。

随着企业信息化水平的不断提升，文档类型繁杂、数量庞大，采用传统知识库方式进行知识梳理近乎是不可能完成的任务。利用大模型技术构建知识库，可进行知识自动提取，真正实现自主知识沉淀与积累。训练大模型使其具备特定领域知识结构提取能力，能够进行自动化知识提取。

以大模型为基础的知识库系统迭代，加速了传统问答系统中的用户意图理解和上下文情境理解处理，极大地提升了知识获取和加工的效率。支持读取文本、数据库、表格等多格式文档，并提供多场景、多粒度、多轮次、多形态的知识问答交互方式。采用自然语言表达抽取任务内容，并对抽取结果进行条件约束。

1、场景化知识库构建。针对不同类型的知识结构、不同场景应用，支持多种知识库构建方式，灵活应对不同的应用需要。语义知识、摘要知识、章节知识等不同的知识库内容构建，避免单一构建方式带来的知识难应用的问题。
2、大模型知识库问答。将大模型知识库问答和传统知识库问答相融合。大模型通过文本切分、分段，自动生成 Q&A，与传统知识库内容相结合，保证已有知识库的知识延续性。
3、快速构建知识库。文因知识库支持用户以 Q&A 问答对及文本导入的形式，快速构建知识库，可实现知识库权限配置，提升企业数据安全性。
4、灵活任务编排。通过可视化任务组合编排，让大模型接入各类工具，并设置参数配置，满足不同的业务场景需要。

快速、准确地获取知识，支持智能问答的同时，还可进行多模态知识获取。
以大模型为基础的知识库系统迭代，提升了传统问答系统中的用户意图理解和上下文情境理解，极大地提升了知识获取和加工的效率。
支持读取文本、数据库、表格等多种格式的文档，并提供多场景下、多粒度、多轮次、多形态的知识问答交互方式。除了常规的文本知识搜索以外，也可以提供图片搜索等非文本形态知识搜索，还可以根据数据查询内容以表单、图表形式展现搜索结果。

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