企业AI知识库建设方案-更懂企业的智能知识库

本方案旨在通过ChatGpt等LLM大语言模型，对企业积累的专业知识库内容进行向量搜索分析，实现高效的内容索引与检索，并提供流畅的知识库问答体验。
 

一、产品主要优势

1、高效的内容处理与存储：与传统知识库工具相比，我们的方案通过问答形式处理和存储内容，这不仅减少了向量化内容的长度，而且更清晰地界定了文本的含义。这种方法显著提高了搜索精度，使得用户能够更快地找到所需信息。
 
2、专业知识库的引入：我们的系统支持引入专业知识库，避免了来自未经验证的、非权威性内容对知识库的污染，确保了提供的解答的准确性和可靠性。此外，每条信息后都附有来源和链接，便于用户扩展学习和深入研究。 

3、富有吸引力的交互体验：通过模拟聊天对话的方式，用户的查询过程变得更为生动有趣。我们的大语言模型AI框架不仅支持日常信息的查询，也能引导员工高效地补充和更新他们的专业知识。


4、灵活的知识库维护：知识库的维护支持多种数据格式，包括文本、文档等。在基础框架搭建完成后，后续的内容更新和维护可以通过自动化数据处理程序轻松实现，大大降低了人工维护的需要。

 
 5、定制化的扩展功能：通过内置的工作流引擎，我们的系统支持将动态数据集成到服务框架中。根据企业的具体需求，可以实现数据汇总、内容存储和基于文件模板的扩展功能等。这些功能可以完美嵌入问答聊天环境，为企业提供个性化的解决方案。

二、技术框架简介

 
AI知识库总体技术框架图
 
核心技术栈包括四个主要部分： 
 
1、LLM大语言模型：根据企业的具体需求，可选择部署ChatGPT或ChatGLM。两者的具体技术差异和适用场景将在部署方案部分进行详细说明，以帮助企业做出最适合其业务需求的选择。
 
2、内容向量分析引擎：此引擎支持对知识库中的内容进行向量化分析和索引。通过这种方式，我们能够提供高效的内容检索支持，确保信息检索的速度和准确性。
 
3、对话向量搜索引擎：利用先进的匹配算法，此引擎能将用户的问题与知识库中的内容进行精准拟合分析。这不仅增强了对用户查询的理解，还能提供高精度的答复，显著提升用户满意度。
 
4、工作流配置引擎：集成了强大的Flow工作流引擎，允许人工对问答流程进行细致优化。这一特性支持企业根据实际使用情况调整和优化问答效率，实现流程的持续改进。


 

三、知识库部署方案

根据客户对数据安全性的要求，以及在建设与使用成本间的取舍，我们提供了三种知识库部署方案，其主要差异如下：
 

四、建设与实施步骤

需求沟通与确认 约3-5个工作日

对产品需求细节进行沟通，形成需求文档定稿，开发团队同步推进技术方案细节调整。同时会向企业明确知识库初始化内容需求，由企业进行知识库准备。

产品调整与部署 约10个工作日

开发团队根据需求对产品进行调整和部署，并在测试服务器完成产品服务框架建设。如产品需要引入企业微信/钉钉/OA等第三方平台，需提前准备好相关账户信息及调试环境。

知识库内容初始化 约1-5个工作日 根据内容量而定

将企业提供的知识库内容作为初始内容框架引入系统，并根据企业需求对服务流程进行调整优化。

产品测试与验收

由企业验收团队对产品进行完整测试，满足验收条件后提交验收报告完成验收。

产品交付与培训

运维团队将产品迁移至生产环境，完成产品交付。产品交付后，我们会对企业相关操作人员提供一次远程培训服务，解决产品使用中的问题。

产品维保

产品交付后进入维保阶段，运维团队将提供在线运维支持服务，小故障2小时内恢复，大故障6小时内提供解决方案。在运维阶段，除保障服务正常进行外，还将持续提供相应的AI框架版本升级服务（小版本升级免费，大版本升级视情况而定）。