在大模型的眾多落地場景中，為何AI+知識庫會受到大量企業(yè)的青睞?

　　文|周享玥 周路平

　　編|游勇

　　01

　　一家央企子公司的知識庫實踐

　　五環(huán)公司是中國化學(xué)集團的子公司，在化工工程領(lǐng)域有著廣泛的業(yè)務(wù)積累，包括累計完成了3000多項大中型設(shè)計項目、300多項工程總承包項目和200多項海外項目。

　　但這些長年積累的行業(yè)寶貴知識和經(jīng)驗，卻面臨著難以被高效利用的難題。

　　在知識管理上，因為項目管理比較獨立，知識難以有效沉淀和匯聚，而且由于缺乏專門的組織、崗位和標準化制度，導(dǎo)致知識缺乏統(tǒng)一分類和存儲標準，知識資源分散且檢索效率較低，員工參與的積極性不高。

　　另外，現(xiàn)有的檔案管理、云盤和培訓(xùn)系統(tǒng)，雖然能夠初步實現(xiàn)文檔的線上化管理，但不能覆蓋知識的流動與共享，導(dǎo)致知識應(yīng)用與業(yè)務(wù)發(fā)展脫節(jié)，限制了業(yè)務(wù)部門的生產(chǎn)效率。

　　在內(nèi)部的學(xué)習(xí)培訓(xùn)上，同樣面臨著諸多痛點。五環(huán)每年需要進行600多場學(xué)習(xí)培訓(xùn)項目，而內(nèi)部自建的培訓(xùn)系統(tǒng)功能較為基礎(chǔ)，導(dǎo)致培訓(xùn)管理效率低下，無法高效支持培訓(xùn)的執(zhí)行和效果追蹤。同時，內(nèi)部系統(tǒng)改造又面臨技術(shù)復(fù)雜、成本高昂的挑戰(zhàn)，難以快速響應(yīng)業(yè)務(wù)變化和需求升級，制約了五環(huán)培訓(xùn)管理的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

　　現(xiàn)有的數(shù)字化水平已經(jīng)難以跟上業(yè)務(wù)發(fā)展的需要。

　　AI的興起讓業(yè)內(nèi)看到了新的思路，尤其是央國企對大模型的熱情高漲。五環(huán)在2024年初制定了AI落地的路線圖，梳理了一系列的落地場景，最終確定以知識庫的建設(shè)作為重要試點，為后續(xù)的AI場景落地提供經(jīng)驗。

　　五環(huán)公司選知識庫有兩個原因：一是五環(huán)所在的行業(yè)屬于知識密集型產(chǎn)業(yè)，過去60多年積累了大量行業(yè)的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而且因為具備設(shè)計院背景，正式員工里95%以上擁有本科以上學(xué)歷。二是內(nèi)部提倡打造學(xué)習(xí)型組織，員工需要不斷成長，建設(shè)企業(yè)知識庫成為AI最快見效也是最確定性方向。

　　其實，知識管理并不是新概念，但很多企業(yè)很難真正用起來。中國化學(xué)五環(huán)公司科數(shù)部副主任張科發(fā)現(xiàn)，其中一個原因是知識庫的使用門檻太高，需要員工對各種文檔分門別類打上標簽。造成的結(jié)果就是三分鐘熱度，前期的熱情一過，員工就很難嚴格按照標準去維護知識庫。

　　2024年，在騰訊樂享團隊的幫助下，五環(huán)公司確定了AI助手+知識庫的架構(gòu)，打造一個五環(huán)專屬的私域智能大腦和一個員工24小時的貼身AI助手。

　　如今，五環(huán)公司的知識庫已經(jīng)覆蓋了20個部門，導(dǎo)入6-8萬篇文檔和200多門在線課程、1000多個高質(zhì)量視頻資源。而且，這個知識庫可以根據(jù)部門、項目和員工職級設(shè)置不同的訪問權(quán)限，保證了內(nèi)部信息的安全可控。

　　通過建設(shè)AI知識庫，五環(huán)公司實現(xiàn)了員工培訓(xùn)和知識管理的協(xié)同。不僅實現(xiàn)了對存量知識的有效利用，避免了因為員工工作變動造成數(shù)據(jù)資產(chǎn)的流失;同時也讓員工能夠利用碎片化時間持續(xù)學(xué)習(xí)。

　　02

　　知識庫，已成AI落地最具確定性的場景

　　中國五環(huán)的案例并非孤例。今年初，隨著DeepSeek爆火，企業(yè)在知識庫方面的需求出現(xiàn)井噴式增長。騰訊云副總裁答治茜認為，大模型+知識庫已成為目前企業(yè)落地大模型最明確的一條路徑。

　　“從體感上來說，至少有三五倍的增長。”答治茜告訴數(shù)智前線，這背后，是大模型顯著縮短了知識獲取、消費的路徑。過去，人們獲取信息需經(jīng)歷多個步驟，現(xiàn)在，大模型簡化了這一過程。企業(yè)因此意識到是時候建立更高效的系統(tǒng)，以便員工能迅速獲取所需知識。

　　尤其是知識密集型企業(yè)，希望通過大模型+知識庫，促進知識在員工和組織間流動，并轉(zhuǎn)化為組織資產(chǎn)，實現(xiàn)效率、業(yè)績提升。

　　例如，在律師行業(yè)，曠真律所正在使用騰訊樂享知識庫，將律師工作過程中的經(jīng)驗沉淀下來，從而提升律師工作的效率。

　　“他們現(xiàn)在要求每做一個案子都必須沉淀下來，以便律師在遇到類似情況時，能快速查找過往案例和結(jié)論。”答治茜告訴數(shù)智前線，通過大模型+知識庫的方式，曠真律所將合伙人的培養(yǎng)時間從8年縮短至了6年。

　　另一方面，大模型雖熱，實際應(yīng)用場景卻仍然有限，多位行業(yè)人士判斷，大模型首先大規(guī)模應(yīng)用的場景，一種是在核心業(yè)務(wù)里能帶來顯著價值的小場景;另一種是像知識庫這樣知識密集但有一定容錯性的場景。

　　在核心業(yè)務(wù)中，企業(yè)通常對AI持謹慎態(tài)度，需要持續(xù)攻堅，完成可靠性驗證。相比之下，知識庫能快速發(fā)揮大模型的優(yōu)勢，讓管理層和一線員工快速體驗AI帶來的效果，通過知識的不斷沉淀、積累，企業(yè)也能挖掘出更多業(yè)務(wù)需求，是目前落地相對順暢，也是最快能夠見到成效的路徑之一。

　　答治茜告訴數(shù)智前線，有不少企業(yè)購買一體機后，落地遇到困難，找到他們，希望基于知識庫，將大模型快速用起來。

　　此前，有些企業(yè)選擇自建企業(yè)知識庫，但一直面臨投入大、周期長、見效慢、技術(shù)門檻高等難題。個人通過做筆記，形成個人知識庫相對容易，只需對自己負責(zé)，但企業(yè)知識庫的建立卻需應(yīng)對多方面挑戰(zhàn)。

　　比如分散的知識如何整理到一起?知識庫兼容的格式是否足夠滿足要求?知識能否清晰地、成體系化地呈現(xiàn)?權(quán)限管理是否完善，既保證安全，又滿足跨部門協(xié)作需求?知識質(zhì)量是否足夠，有沒有過時冗余的知識，是否能跟上業(yè)務(wù)變化?預(yù)算投入后，知識庫有沒有用是否能量化評估……

　　在大模型時代，這些挑戰(zhàn)將更為凸顯。知識庫如何適應(yīng)大模型的能力?從知識的搜集、解析、存儲、生成、管理到更新，整個流程都會變化。以文檔解析為例，傳統(tǒng)文檔解析注重視覺呈現(xiàn)，現(xiàn)在則需將文本、圖像、視頻內(nèi)容解析給模型，讓模型理解內(nèi)容。

　　“我們看到很多技術(shù)團隊基于開源技術(shù)，自己嘗試去搭建企業(yè)知識庫，但建完后發(fā)現(xiàn)效果不符合預(yù)期，開始轉(zhuǎn)向?qū)�業(yè)團隊和產(chǎn)品尋求解決方案。”一位行業(yè)人士表示。

　　樂享在知識管理領(lǐng)域已經(jīng)耕耘多年。早在2008年，騰訊就在內(nèi)部推出了知識管理平臺——KM(knowledge management)，成為了騰訊員工在內(nèi)部分享、交流知識的核心承載。伴隨著騰訊業(yè)務(wù)的進一步多元化，樂享也逐漸孵化出更豐富、更完善的知識管理體系。2017年，樂享正式對外提供服務(wù)，將騰訊沉淀多年的產(chǎn)品和經(jīng)驗對外輸出，幫助更多企業(yè)搭建內(nèi)部社區(qū)、做好知識管理。

　　“樂享過去已服務(wù)30萬+企業(yè)，廣泛應(yīng)用于金融、零售、制造、教育等多個行業(yè)。”樂享內(nèi)部人士告訴數(shù)智前線，過去，企業(yè)內(nèi)部對于培訓(xùn)、社區(qū)類的需求較多，大模型+知識庫的需求出來后，這些客戶正在快速轉(zhuǎn)向樂享新的知識庫的能力。

　　03

　　一個好的知識庫，應(yīng)該具備怎樣的能力?

　　隨著知識庫需求的激增，一個好的知識庫到底應(yīng)該如何建立，成為了業(yè)界討論的重點。

　　“我們認為，一個優(yōu)秀的知識庫，應(yīng)該具備‘放得進’、‘管得好’、‘看得清’、‘找得準’、‘用得上’五方面的能力。”答治茜告訴數(shù)智前線，大模型時代，知識庫的終極目標是“讓企業(yè)知識觸手可及”。這正是樂享最新產(chǎn)品定位的核心理念。

　　實現(xiàn)這些要求，需要對知識管理的全周期進行優(yōu)化。

　　在知識整合環(huán)節(jié)，要“放得進”。企業(yè)知識廣泛分散在各種的辦公文檔、圖片、音視頻文件中，需梳理、解析變成模型能看懂的知識，并統(tǒng)一管理，打破分散困境。

　　“樂享現(xiàn)在支持上百種文件格式。”答治茜透露，其文件上傳模式也在持續(xù)優(yōu)化。過去，一個個文件單獨上傳的方式，客戶覺得麻煩，于是樂享推出按目錄上傳的能力，并計劃未來通過API和拖拽等方式提供更多便捷上傳選項。

　　在知識更新與屬性管理環(huán)節(jié)，要“管得好”，確保知識的時效性和質(zhì)量，并對權(quán)限進行細致劃分。

　　例如，樂享知識庫提供有效性巡檢、知識審核、知識引用實時更新以及知識所有人機制等功能，確保知識有效、可靠。同時，支持實時批注和任務(wù)下發(fā)，提高團隊交流效率，促進業(yè)務(wù)流程和內(nèi)部協(xié)作。它還允許根據(jù)組織架構(gòu)設(shè)置靈活的權(quán)限，既可繼承父級權(quán)限，也可為成員單獨定制權(quán)限，平衡數(shù)據(jù)安全與協(xié)作需求。

　　而在“看得清”問題上，要求AI知識庫具有足夠清晰的數(shù)據(jù)洞察與管理看板能力，可以對知識數(shù)據(jù)進行深度分析和挖掘，比如通過提供知識的熱度統(tǒng)計、趨勢分析等功能，幫助企業(yè)管理者更好地了解知識的使用情況和價值。

　　“找得準”則要求智能問答檢索與溯源的效率要足夠高。目前，知識問答工具常面臨兩大挑戰(zhàn)：一是僅依靠模型自身的推理能力，缺乏對企業(yè)知識的深入理解，難以準確把握用戶需求，回答偏離主題;二是僅僅根據(jù)用戶提出的問題進行檢索，一旦相關(guān)文檔缺失，AI很容易產(chǎn)生“幻覺”，給出錯誤回答。

　　“這就要求我們?nèi)プ龊闷胶�，既要有一定的發(fā)散性，又要盡量減少幻覺。”答治茜說，“例如在需要嚴謹?shù)膱鼍跋�，我們通過前期文件預(yù)處理，以及精準的溯源能力來提升AI回答的準確率�；蛘呶覀兺ㄟ^一定的手段，來提高人類校驗知識準確性的能力，那么即便是大模型瞎編，也能夠知道哪里出了問題。”

　　“你對非結(jié)構(gòu)化資料的識別是不是準確、數(shù)據(jù)規(guī)模特別大時，召回的切片怎么做才是精準的、如何精排才能獲取到最好的結(jié)果，以及最后給大模型總結(jié)的時候，選擇什么樣的模型，或者有些場景可能需要多個模型結(jié)合使用，這些都是在工程和產(chǎn)品設(shè)計上要解決的問題。”答治茜說，目前，騰訊樂享結(jié)合知識萃取+模型推理能力，能夠超越基礎(chǔ)的RAG(檢索增強生成)模式，深度挖掘企業(yè)中的隱形知識關(guān)聯(lián)，實現(xiàn)“理解準”、“檢索準”、“回答準”。

　　在“用得上”這件事上，樂享則通過開放平臺與Agent機制，支持知識導(dǎo)進來，以及場景化使用。答治茜透露，樂享提供多種方式幫助企業(yè)將AI助手融入工作流。

　　比如在五環(huán)公司的知識庫，騰訊樂享提供了三個入口，除了在PC端有桌面懸浮窗，也可以從OA系統(tǒng)進入，還可以在企業(yè)微信工作臺進入，保證員工能隨時隨地訪問。

　　基于這五方面的能力，騰訊樂享知識庫已助力多家企業(yè)實現(xiàn)大模型應(yīng)用。例如，與云康集團構(gòu)建“智云”知識體系，并上線AI助手“小云”，應(yīng)用于臨床研發(fā)、樣本管理、客戶服務(wù)等關(guān)鍵服務(wù)�？莆炙够�于騰訊樂享搭建AI知識庫，為一線門店導(dǎo)購進行產(chǎn)品知識與售賣實戰(zhàn)的賦能，全國門店人效提升10%，一年節(jié)省100萬元成本。樂享還為騰訊ToB業(yè)務(wù)開發(fā)了知識管理平臺“云知”，該平臺每年訪問量超800萬次，為騰訊節(jié)省的時間、人力、場地及差旅成本累計近3億元。

　　不過，企業(yè)知識庫的成功搭建并非終點。搭建完成后，如何真正用起來，避免為了建設(shè)而建設(shè)，仍然還有不少痛點，需要行業(yè)共同去解決。

　　“這應(yīng)當是一個上下聯(lián)動的過程。”五環(huán)公司張科認為，公司高層和管理部門要明確知識庫的業(yè)務(wù)提效定位，制定知識管理核心規(guī)則，并通過專項活動吸引員工，為一線作業(yè)提供支持。

　　同時，他們也在探索在流程和組織機制上進行調(diào)整，例如制定激勵措施，鼓勵知識貢獻突出者，考慮將每年產(chǎn)生的知識數(shù)量、質(zhì)量以及他們?yōu)闃I(yè)務(wù)節(jié)省的工時等指標作為KPI考核的一部分，融入各業(yè)務(wù)部門。

　　另外，對中大型企業(yè)而言，建立知識庫團隊、主動運營至關(guān)重要。初期知識庫不會自發(fā)成長，必須有人負責(zé)運營和推動。知識管理與項目管理相似，需要指定專門人員負責(zé)并推動知識管理。

　　“建知識庫知識邁出了第一步，更多是怎樣通過制度和流程設(shè)計形成一個互相促進、螺旋上升的態(tài)勢。”張科說。