大模型企业实践系列分享(三):深蓝小鱼首席智能知识官,面向数字化时代的企业知识服务新引擎

当前,大模型与企业内部知识库进行深度融合已成业内共识，今天我们就来谈谈在企业级知识库中，具体如何利用大模型能力，落地哪些业务场景。

作为国内知识管理领域的领军企业,深蓝海域技术团队开发出大模型与企业知识库交互的超级应用——深蓝小鱼首席智能知识官。它是面向企业用户的大模型智能化知识服务引擎,使大模型能力真正融入企业业务,提升知识利用和工作效率。其强大的搜索能力，丰富的功能特性和灵活的技术架构，为企业打造ChatGPT版“首席智能知识官”。

深入剖析深蓝小鱼首席知识官系统的技术框架与功能优势,不难发现其在支持企业知识管理与创新的能力上的突破和实力。目前，深蓝小鱼首席知识官的具备以下8大核心功能:

一、大模型交互问答:开启自然语言的极致体验

这是深蓝小鱼智答系统的基础亮点,具备类似 ChatGPT 的自然语言交互能力。用户可自由进行问答输入和记录,系统还可主动推送相关话题,提供讨论模版与思维点子,引导知识讨论的链式深入。此外,系统基于深度学习与逻辑推理,可生成非常贴合语境的高质量答复。这种极致体验的语言互动方式,是过去规则系统难以匹敌的。

二、智能搜索增强:一站获取多样化价值

深蓝小鱼智答系统可一键实现全文检索、向量检索和大模型问答三种模式的无缝连接,“一键三连”的搜索效果，真正做到查询即获取价值。这种混合的搜索体验,平衡了信息命中率与答案生成的创新性,用户可根据实际需求,选择匹配度更高的关键词搜索结果,或基于向量语义匹配的检索段落,亦或主动选择大模型的创新性问答。一站式获取,臻于完美。

三、知识溯源:保证每一个答案的可信性

大模型问答究其本质,仍是对已有知识的重新组合创作。为确保答案的可信性,系统支持对大模型输出结果的知识溯源。用户可一键追溯大模型问答所参考的知识依据来源,快速定位到语义相关的知识片段,点击可跳转到对应的知识段落，同一片文档多处引用的，可标记序号，分别跳转到具体段落查阅来源，以确保知识结论的可信度。

四、单篇知识问答:深入一文,全面提升知识内化能力

很多关键知识点往往隐藏在企业文档、专利报告以及行业研究总结等单篇文档中。系统可基于这些文档,通过自然语言提问的方式,帮助用户深入理解文中的要点、逻辑以及行文脉络,全面提高知识的内化吸收能力。相比仅通过阅读,这种交互式理解的效果更佳,也是在专业问题上的智能顾问辅助，相当于有一个强有力的智能助手在指引辅导我们提取信息。

五、智能知识加工:助你打造规范化的知识体系

系统可自动化实现知识体系的规范化建设,包括知识内容的高效标注、精准摘要、全面质检等。这类流程在传统知识建设中往往极为耗时,借助 AI 赋能实现自动化,可数倍提升企业知识规范化建设的效率,有力促进体系化和标准化知识库的快速形成，大幅降低传统的知识编辑加工的工作量，编辑者可以通过对智能加工成果的确认、筛选体现其更高的工作价值，而基础性的工作均交付智能大模型来完成。

六、智能知识质检:让合规性监控无所遁形

针对企业知识资产进行风险隐患扫描,快速识别关键信息的泄露风险、一致性缺失、逻辑漏洞等质量问题,有效减少企业运营的信誉损失和法律纠纷的隐患。该功能还可与信息安全系统对接,建立知识库内容审核的安全防线。例如对于很多金融机构来说，知识不能出现用户信息、卡号、电话、密码等各类涉及安全的信息，通过人工检查费事费力，通过关键词筛选容易漏掉变化多端的新形式泄密，大模型可以更聪明地在海量知识库中，快速完成上述工作。

七、虚拟知识助手:知识服务破局时间与空间限制

系统可通过 IM 对接或浏览器插件等方式,实现虚拟知识助手的打造。员工可随时随地获得企业级知识库加持下的大模型强力支持,比如文案撰写、数据分析、论证检索等。这种私人订制般的知识服务,高效贯穿始终,让知识融入工作每一环节,突破时间与空间的桎梏。

八、通用知识问答:场景之外,认知之内

除了企业内部知识,员工在工作过程中也免不了会遇到需要通用知识支持的场景。系统可基于大模型之力,满足企业知识库范围之外的通识问答需求,涵盖文化、历史、科技等多个领域。这也在一定程度上丰富了员工的认知体系,提高知识运用的广度与深度。

知识是人类共同的财富，企业知识是企业生存发展的重要资产，充分的运转和利用企业知识财富，是企业整体能力提升的关键因素之一，大模型的出现为知识运用效率、吸收效率和应用效率的提升，提供了一种新的可行渠道。

在大模型AI技术持续迭代的背景下,深蓝小鱼首席知识官通过功能优化与场景拓展,必将产生1+1>2的明显协同效应。其在推动企业知识管理服务实现深层次重构方面,也必将持续发挥引领作用,推动行业实现新一轮的深刻变革与跨越式发展。

免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。