在大模型的眾多落地場(chǎng)景中，為何AI+知識(shí)庫(kù)會(huì)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(shí)庫(kù)實(shí)踐

五環(huán)公司是中國(guó)化學(xué)集團(tuán)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(jì)完成了3000多項(xiàng)大中型設(shè)計(jì)項(xiàng)目、300多項(xiàng)工程總承包項(xiàng)目和200多項(xiàng)海外項(xiàng)目。

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

在知識(shí)管理上，因?yàn)轫?xiàng)目管理比較獨(dú)立，知識(shí)難以有效沉淀和匯聚，而且由于缺乏專(zhuān)門(mén)的組織、崗位和標(biāo)準(zhǔn)化制度，導(dǎo)致知識(shí)缺乏統(tǒng)一分類(lèi)和存儲(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)，知識(shí)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(pán)和培訓(xùn)系統(tǒng)，雖然能夠初步實(shí)現(xiàn)文檔的線上化管理，但不能覆蓋知識(shí)的流動(dòng)與共享，導(dǎo)致知識(shí)應(yīng)用與業(yè)務(wù)發(fā)展脫節(jié)，限制了業(yè)務(wù)部門(mén)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(diǎn)。五環(huán)每年需要進(jìn)行600多場(chǎng)學(xué)習(xí)培訓(xùn)項(xiàng)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(wú)法高效支持培訓(xùn)的執(zhí)行和效果追蹤。同時(shí)，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(jí)，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(guó)企對(duì)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(chǎng)景，最終確定以知識(shí)庫(kù)的建設(shè)作為重要試點(diǎn)，為后續(xù)的AI場(chǎng)景落地提供經(jīng)驗(yàn)。

五環(huán)公司選知識(shí)庫(kù)有兩個(gè)原因：一是五環(huán)所在的行業(yè)屬于知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)，過(guò)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?yàn)榫邆湓O(shè)計(jì)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(zhǎng)，建設(shè)企業(yè)知識(shí)庫(kù)成為AI最快見(jiàn)效也是最確定性方向。

其實(shí)，知識(shí)管理并不是新概念，但很多企業(yè)很難真正用起來(lái)。中國(guó)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(gè)原因是知識(shí)庫(kù)的使用門(mén)檻太高，需要員工對(duì)各種文檔分門(mén)別類(lèi)打上標(biāo)簽。造成的結(jié)果就是三分鐘熱度，前期的熱情一過(guò)，員工就很難嚴(yán)格按照標(biāo)準(zhǔn)去維護(hù)知識(shí)庫(kù)。

2024年，在騰訊樂(lè)享團(tuán)隊(duì)的幫助下，五環(huán)公司確定了AI助手+知識(shí)庫(kù)的架構(gòu)，打造一個(gè)五環(huán)專(zhuān)屬的私域智能大腦和一個(gè)員工24小時(shí)的貼身AI助手。

如今，五環(huán)公司的知識(shí)庫(kù)已經(jīng)覆蓋了20個(gè)部門(mén)，導(dǎo)入6-8萬(wàn)篇文檔和200多門(mén)在線課程、1000多個(gè)高質(zhì)量視頻資源。而且，這個(gè)知識(shí)庫(kù)可以根據(jù)部門(mén)、項(xiàng)目和員工職級(jí)設(shè)置不同的訪問(wèn)權(quán)限，保證了內(nèi)部信息的安全可控。

通過(guò)建設(shè)AI知識(shí)庫(kù)，五環(huán)公司實(shí)現(xiàn)了員工培訓(xùn)和知識(shí)管理的協(xié)同。不僅實(shí)現(xiàn)了對(duì)存量知識(shí)的有效利用，避免了因?yàn)閱T工工作變動(dòng)造成數(shù)據(jù)資產(chǎn)的流失；同時(shí)也讓員工能夠利用碎片化時(shí)間持續(xù)學(xué)習(xí)。

02

知識(shí)庫(kù)，已成AI落地最具確定性的場(chǎng)景

中國(guó)五環(huán)的案例并非孤例。今年初，隨著DeepSeek爆火，企業(yè)在知識(shí)庫(kù)方面的需求出現(xiàn)井噴式增長(zhǎng)。騰訊云副總裁答治茜認(rèn)為，大模型+知識(shí)庫(kù)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(lái)說(shuō)，至少有三五倍的增長(zhǎng)?！贝鹬诬绺嬖V數(shù)智前線，這背后，是大模型顯著縮短了知識(shí)獲取、消費(fèi)的路徑。過(guò)去，人們獲取信息需經(jīng)歷多個(gè)步驟，現(xiàn)在，大模型簡(jiǎn)化了這一過(guò)程。企業(yè)因此意識(shí)到是時(shí)候建立更高效的系統(tǒng)，以便員工能迅速獲取所需知識(shí)。

尤其是知識(shí)密集型企業(yè)，希望通過(guò)大模型+知識(shí)庫(kù)，促進(jìn)知識(shí)在員工和組織間流動(dòng)，并轉(zhuǎn)化為組織資產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)效率、業(yè)績(jī)提升。

例如，在律師行業(yè)，曠真律所正在使用騰訊樂(lè)享知識(shí)庫(kù)，將律師工作過(guò)程中的經(jīng)驗(yàn)沉淀下來(lái)，從而提升律師工作的效率。

“他們現(xiàn)在要求每做一個(gè)案子都必須沉淀下來(lái)，以便律師在遇到類(lèi)似情況時(shí)，能快速查找過(guò)往案例和結(jié)論?！贝鹬诬绺嬖V數(shù)智前線，通過(guò)大模型+知識(shí)庫(kù)的方式，曠真律所將合伙人的培養(yǎng)時(shí)間從8年縮短至了6年。

另一方面，大模型雖熱，實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)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(chǎng)景，一種是在核心業(yè)務(wù)里能帶來(lái)顯著價(jià)值的小場(chǎng)景；另一種是像知識(shí)庫(kù)這樣知識(shí)密集但有一定容錯(cuò)性的場(chǎng)景。

在核心業(yè)務(wù)中，企業(yè)通常對(duì)AI持謹(jǐn)慎態(tài)度，需要持續(xù)攻堅(jiān)，完成可靠性驗(yàn)證。相比之下，知識(shí)庫(kù)能快速發(fā)揮大模型的優(yōu)勢(shì)，讓管理層和一線員工快速體驗(yàn)AI帶來(lái)的效果，通過(guò)知識(shí)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(duì)順暢，也是最快能夠見(jiàn)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(gòu)買(mǎi)一體機(jī)后，落地遇到困難，找到他們，希望基于知識(shí)庫(kù)，將大模型快速用起來(lái)。

此前，有些企業(yè)選擇自建企業(yè)知識(shí)庫(kù)，但一直面臨投入大、周期長(zhǎng)、見(jiàn)效慢、技術(shù)門(mén)檻高等難題。個(gè)人通過(guò)做筆記，形成個(gè)人知識(shí)庫(kù)相對(duì)容易，只需對(duì)自己負(fù)責(zé)，但企業(yè)知識(shí)庫(kù)的建立卻需應(yīng)對(duì)多方面挑戰(zhàn)。

比如分散的知識(shí)如何整理到一起？知識(shí)庫(kù)兼容的格式是否足夠滿足要求？知識(shí)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(mén)協(xié)作需求？知識(shí)質(zhì)量是否足夠，有沒(méi)有過(guò)時(shí)冗余的知識(shí)，是否能跟上業(yè)務(wù)變化？預(yù)算投入后，知識(shí)庫(kù)有沒(méi)有用是否能量化評(píng)估……

在大模型時(shí)代，這些挑戰(zhàn)將更為凸顯。知識(shí)庫(kù)如何適應(yīng)大模型的能力？從知識(shí)的搜集、解析、存儲(chǔ)、生成、管理到更新，整個(gè)流程都會(huì)變化。以文檔解析為例，傳統(tǒng)文檔解析注重視覺(jué)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(tuán)隊(duì)基于開(kāi)源技術(shù)，自己嘗試去搭建企業(yè)知識(shí)庫(kù)，但建完后發(fā)現(xiàn)效果不符合預(yù)期，開(kāi)始轉(zhuǎn)向?qū)I(yè)團(tuán)隊(duì)和產(chǎn)品尋求解決方案。”一位行業(yè)人士表示。

樂(lè)享在知識(shí)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(shí)管理平臺(tái)——KM（knowledge management），成為了騰訊員工在內(nèi)部分享、交流知識(shí)的核心承載。伴隨著騰訊業(yè)務(wù)的進(jìn)一步多元化，樂(lè)享也逐漸孵化出更豐富、更完善的知識(shí)管理體系。2017年，樂(lè)享正式對(duì)外提供服務(wù)，將騰訊沉淀多年的產(chǎn)品和經(jīng)驗(yàn)對(duì)外輸出，幫助更多企業(yè)搭建內(nèi)部社區(qū)、做好知識(shí)管理。

“樂(lè)享過(guò)去已服務(wù)30萬(wàn)+企業(yè)，廣泛應(yīng)用于金融、零售、制造、教育等多個(gè)行業(yè)?！睒?lè)享內(nèi)部人士告訴數(shù)智前線，過(guò)去，企業(yè)內(nèi)部對(duì)于培訓(xùn)、社區(qū)類(lèi)的需求較多，大模型+知識(shí)庫(kù)的需求出來(lái)后，這些客戶正在快速轉(zhuǎn)向樂(lè)享新的知識(shí)庫(kù)的能力。

03

一個(gè)好的知識(shí)庫(kù)，應(yīng)該具備怎樣的能力？

隨著知識(shí)庫(kù)需求的激增，一個(gè)好的知識(shí)庫(kù)到底應(yīng)該如何建立，成為了業(yè)界討論的重點(diǎn)。

“我們認(rèn)為，一個(gè)優(yōu)秀的知識(shí)庫(kù)，應(yīng)該具備‘放得進(jìn)’、‘管得好’、‘看得清’、‘找得準(zhǔn)’、‘用得上’五方面的能力?！贝鹬诬绺嬖V數(shù)智前線，大模型時(shí)代，知識(shí)庫(kù)的終極目標(biāo)是“讓企業(yè)知識(shí)觸手可及”。這正是樂(lè)享最新產(chǎn)品定位的核心理念。

實(shí)現(xiàn)這些要求，需要對(duì)知識(shí)管理的全周期進(jìn)行優(yōu)化。

在知識(shí)整合環(huán)節(jié)，要“放得進(jìn)”。企業(yè)知識(shí)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(shí)，并統(tǒng)一管理，打破分散困境。

“樂(lè)享現(xiàn)在支持上百種文件格式?！贝鹬诬缤嘎叮湮募蟼髂Ｊ揭苍诔掷m(xù)優(yōu)化。過(guò)去，一個(gè)個(gè)文件單獨(dú)上傳的方式，客戶覺(jué)得麻煩，于是樂(lè)享推出按目錄上傳的能力，并計(jì)劃未來(lái)通過(guò)API和拖拽等方式提供更多便捷上傳選項(xiàng)。

在知識(shí)更新與屬性管理環(huán)節(jié)，要“管得好”，確保知識(shí)的時(shí)效性和質(zhì)量，并對(duì)權(quán)限進(jìn)行細(xì)致劃分。

例如，樂(lè)享知識(shí)庫(kù)提供有效性巡檢、知識(shí)審核、知識(shí)引用實(shí)時(shí)更新以及知識(shí)所有人機(jī)制等功能，確保知識(shí)有效、可靠。同時(shí)，支持實(shí)時(shí)批注和任務(wù)下發(fā)，提高團(tuán)隊(duì)交流效率，促進(jìn)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(jí)權(quán)限，也可為成員單獨(dú)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(wèn)題上，要求AI知識(shí)庫(kù)具有足夠清晰的數(shù)據(jù)洞察與管理看板能力，可以對(duì)知識(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析和挖掘，比如通過(guò)提供知識(shí)的熱度統(tǒng)計(jì)、趨勢(shì)分析等功能，幫助企業(yè)管理者更好地了解知識(shí)的使用情況和價(jià)值。

“找得準(zhǔn)”則要求智能問(wèn)答檢索與溯源的效率要足夠高。目前，知識(shí)問(wèn)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(duì)企業(yè)知識(shí)的深入理解，難以準(zhǔn)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(wèn)題進(jìn)行檢索，一旦相關(guān)文檔缺失，AI很容易產(chǎn)生“幻覺(jué)”，給出錯(cuò)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(jué)?！贝鹬诬缯f(shuō)，“例如在需要嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膱?chǎng)景下，我們通過(guò)前期文件預(yù)處理，以及精準(zhǔn)的溯源能力來(lái)提升AI回答的準(zhǔn)確率。或者我們通過(guò)一定的手段，來(lái)提高人類(lèi)校驗(yàn)知識(shí)準(zhǔn)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(wèn)題?！?/p>

“你對(duì)非結(jié)構(gòu)化資料的識(shí)別是不是準(zhǔn)確、數(shù)據(jù)規(guī)模特別大時(shí)，召回的切片怎么做才是精準(zhǔn)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(shí)候，選擇什么樣的模型，或者有些場(chǎng)景可能需要多個(gè)模型結(jié)合使用，這些都是在工程和產(chǎn)品設(shè)計(jì)上要解決的問(wèn)題。”答治茜說(shuō)，目前，騰訊樂(lè)享結(jié)合知識(shí)萃取+模型推理能力，能夠超越基礎(chǔ)的RAG（檢索增強(qiáng)生成）模式，深度挖掘企業(yè)中的隱形知識(shí)關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)“理解準(zhǔn)”、“檢索準(zhǔn)”、“回答準(zhǔn)”。

在“用得上”這件事上，樂(lè)享則通過(guò)開(kāi)放平臺(tái)與Agent機(jī)制，支持知識(shí)導(dǎo)進(jìn)來(lái)，以及場(chǎng)景化使用。答治茜透露，樂(lè)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(shí)庫(kù)，騰訊樂(lè)享提供了三個(gè)入口，除了在PC端有桌面懸浮窗，也可以從OA系統(tǒng)進(jìn)入，還可以在企業(yè)微信工作臺(tái)進(jìn)入，保證員工能隨時(shí)隨地訪問(wèn)。

基于這五方面的能力，騰訊樂(lè)享知識(shí)庫(kù)已助力多家企業(yè)實(shí)現(xiàn)大模型應(yīng)用。例如，與云康集團(tuán)構(gòu)建“智云”知識(shí)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)。科沃斯基于騰訊樂(lè)享搭建AI知識(shí)庫(kù)，為一線門(mén)店導(dǎo)購(gòu)進(jìn)行產(chǎn)品知識(shí)與售賣(mài)實(shí)戰(zhàn)的賦能，全國(guó)門(mén)店人效提升10%，一年節(jié)省100萬(wàn)元成本。樂(lè)享還為騰訊ToB業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)了知識(shí)管理平臺(tái)“云知”，該平臺(tái)每年訪問(wèn)量超800萬(wàn)次，為騰訊節(jié)省的時(shí)間、人力、場(chǎng)地及差旅成本累計(jì)近3億元。

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

“這應(yīng)當(dāng)是一個(gè)上下聯(lián)動(dòng)的過(guò)程?！蔽瀛h(huán)公司張科認(rèn)為，公司高層和管理部門(mén)要明確知識(shí)庫(kù)的業(yè)務(wù)提效定位，制定知識(shí)管理核心規(guī)則，并通過(guò)專(zhuān)項(xiàng)活動(dòng)吸引員工，為一線作業(yè)提供支持。

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

另外，對(duì)中大型企業(yè)而言，建立知識(shí)庫(kù)團(tuán)隊(duì)、主動(dòng)運(yùn)營(yíng)至關(guān)重要。初期知識(shí)庫(kù)不會(huì)自發(fā)成長(zhǎng)，必須有人負(fù)責(zé)運(yùn)營(yíng)和推動(dòng)。知識(shí)管理與項(xiàng)目管理相似，需要指定專(zhuān)門(mén)人員負(fù)責(zé)并推動(dòng)知識(shí)管理。

“建知識(shí)庫(kù)知識(shí)邁出了第一步，更多是怎樣通過(guò)制度和流程設(shè)計(jì)形成一個(gè)互相促進(jìn)、螺旋上升的態(tài)勢(shì)。”張科說(shuō)。