愛(ài)分析：2024大模型+知識(shí)庫(kù)廠商全景報(bào)告-20241-08-宏觀大勢(shì)

2|2024愛(ài)分析·大模型+知識(shí)庫(kù)廠商全景報(bào)告報(bào)告編委3|2024愛(ài)分析·大模型+知識(shí)庫(kù)廠商全景報(bào)告2.廠商全景地圖3.1大模型+知識(shí)庫(kù)關(guān)于廠商全景報(bào)告關(guān)于愛(ài)分析產(chǎn)品服務(wù)法律聲明2|2024愛(ài)分析·大模型+知識(shí)庫(kù)廠商全景報(bào)告1.研究范圍定義承擔(dān)著提高員工生產(chǎn)力、促進(jìn)組織協(xié)作與創(chuàng)新的重要功能。企業(yè)普遍已經(jīng)積累了豐富的知識(shí)沉淀，如何提高對(duì)知識(shí)的高效分享、精準(zhǔn)應(yīng)用成為限制知識(shí)庫(kù)價(jià)值發(fā)揮的“關(guān)卡”。進(jìn)入數(shù)字時(shí)代后，企業(yè)對(duì)知識(shí)庫(kù)應(yīng)用的技術(shù)發(fā)展推動(dòng)知識(shí)庫(kù)形態(tài)持續(xù)迭代，歷經(jīng)在大模型出現(xiàn)之前，雖然企業(yè)對(duì)知識(shí)庫(kù)的利用技術(shù)一直在改進(jìn)，但對(duì)知識(shí)庫(kù)的價(jià)值挖掘仍然處于較3|2024愛(ài)分析·大模型+知識(shí)庫(kù)廠商全景報(bào)告此階段實(shí)現(xiàn)知識(shí)的線(xiàn)上化，但各業(yè)務(wù)分別建立知識(shí)庫(kù)形成知識(shí)孤島，無(wú)法形成企業(yè)級(jí)知識(shí)庫(kù)，且員工難以準(zhǔn)確定位需要的知識(shí)，對(duì)于客服等業(yè)務(wù)應(yīng)用的支撐有限。存儲(chǔ)內(nèi)容更豐富，在電子文檔基礎(chǔ)上增加了圖片、語(yǔ)音、視頻等模態(tài)，知識(shí)庫(kù)的應(yīng)用也更便捷，員應(yīng)用更深入，但也帶來(lái)了巨大的構(gòu)建和運(yùn)維成本，如企業(yè)需要人工整理問(wèn)答對(duì)，話(huà)術(shù)師冷啟動(dòng)周期長(zhǎng)，不同場(chǎng)景需要使用不同小模型，維護(hù)成本高。此外，基于知識(shí)圖譜的智能知識(shí)庫(kù)交互能力弱，模型輸出的可信性，使企業(yè)知識(shí)應(yīng)用變得更簡(jiǎn)單、高效和廣泛，使用場(chǎng)景迅速擴(kuò)充到企業(yè)的生產(chǎn)、人工智能已經(jīng)成為科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)力，在政府對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的大力支各行業(yè)開(kāi)始進(jìn)行試點(diǎn)，其中大模型+知識(shí)庫(kù)因其成本低、周期部員工使用頻繁，且均需面向外部用戶(hù)提供咨詢(xún)服務(wù)支持，內(nèi)外需求驅(qū)動(dòng)業(yè)內(nèi)機(jī)構(gòu)快速落地大模型4|2024愛(ài)分析·大模型+知識(shí)庫(kù)廠商全景報(bào)告求。如教育行業(yè)的智能教學(xué)、個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦，醫(yī)模型層包含模型資源，中間層包含模型運(yùn)營(yíng)及圖譜構(gòu)建，應(yīng)用層包含知識(shí)庫(kù)問(wèn)答、智能客服、數(shù)字辦公、流程自動(dòng)化等。5|2024愛(ài)分析·大模型+知識(shí)庫(kù)廠商全景報(bào)告6|2024愛(ài)分析·大模型+知識(shí)庫(kù)廠商全景報(bào)告8|2024愛(ài)分析·大模型+知識(shí)庫(kù)廠商全景報(bào)告2.廠商全景地圖9|2024愛(ài)分析·大模型+知識(shí)庫(kù)廠商全景報(bào)告10|2024愛(ài)分析·大模型+知識(shí)庫(kù)廠商全景報(bào)告3.市場(chǎng)分析與廠商評(píng)估更好地支撐企業(yè)管理層及全體員工的知識(shí)檢索與應(yīng)用需求。企業(yè)管理層及全體員工大模型技術(shù)日益成熟，企業(yè)大模型應(yīng)用場(chǎng)景加速落地。知識(shí)庫(kù)作為企業(yè)持續(xù)沉淀的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為大實(shí)現(xiàn)知識(shí)管理全流程的智能化。企業(yè)知識(shí)庫(kù)管理全流程涵蓋采集、入庫(kù)、構(gòu)建、應(yīng)用等，傳統(tǒng)管理流程均需要通過(guò)人工實(shí)現(xiàn)，效率低下且最終的知識(shí)應(yīng)用價(jià)值不高。為此，企業(yè)需要基于大模型建設(shè)智能化知識(shí)管理體系。采集環(huán)節(jié)，需要對(duì)內(nèi)部多個(gè)系統(tǒng)以及外部知識(shí)進(jìn)行采集，傳統(tǒng)人工采集的形式極易存在內(nèi)外部信息不同步的情形；入庫(kù)環(huán)節(jié)，需要知識(shí)庫(kù)管理員手動(dòng)分類(lèi)、打標(biāo)簽、填寫(xiě)摘要等，對(duì)知識(shí)庫(kù)管理員業(yè)務(wù)要求較高；構(gòu)建環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)知識(shí)管理共用一套組件，難以滿(mǎn)足不同部門(mén)差異化知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建需求；應(yīng)用環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)知識(shí)應(yīng)用普遍通過(guò)企業(yè)門(mén)戶(hù)由人工搜索獲得，交互方式低11|2024愛(ài)分析·大模型+知識(shí)庫(kù)廠商全景報(bào)告實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)、安全的知識(shí)賦能。在應(yīng)用大模型的過(guò)程中，大模型幻覺(jué)將影響知識(shí)搜索準(zhǔn)確性，直接決定員工對(duì)大模型的可信度，企業(yè)需要解決搜索精準(zhǔn)問(wèn)題。此外，融合大模型的知識(shí)庫(kù)在模型部署、知識(shí)傳輸、知識(shí)檢索等方面存在泄漏風(fēng)險(xiǎn)，如越級(jí)訪(fǎng)問(wèn)、公有大模型下的數(shù)據(jù)傳輸?shù)?，企業(yè)也需要保障大模型應(yīng)用過(guò)程中的數(shù)據(jù)安全和合規(guī)。提供融入AI與大模型技術(shù)的知識(shí)庫(kù)全加速知識(shí)入庫(kù)；在構(gòu)建環(huán)節(jié)，廠商基于大模型能力自動(dòng)推薦管理組件或模板，支持企業(yè)構(gòu)建符合業(yè)務(wù)需求的知識(shí)庫(kù)主題；在應(yīng)用環(huán)節(jié)，廠商提供智能問(wèn)答、智能搜索等能力，為員工提供簡(jiǎn)捷友好的包括支持用戶(hù)上傳文檔、問(wèn)答對(duì)，并完成對(duì)內(nèi)容的自動(dòng)分類(lèi)、自動(dòng)生成知識(shí)圖譜等預(yù)處理；另一方面，廠商應(yīng)支持私有大模型以及公有大模型的接入、配置和管理，使企業(yè)通過(guò)簡(jiǎn)單配置即能快速生解釋的知識(shí)支撐，從而實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的語(yǔ)義理解、答案推理以及答案解釋。廠商應(yīng)具備豐富的工程化經(jīng)驗(yàn)來(lái)保障知識(shí)庫(kù)問(wèn)答的準(zhǔn)確性，如多路召回、相關(guān)性排序優(yōu)化等。提供數(shù)據(jù)安全管理。廠商應(yīng)支持對(duì)接私有化大模型部署，并在使用過(guò)程中，廠商應(yīng)提供權(quán)限管理系12|2024愛(ài)分析·大模型+知識(shí)庫(kù)廠商全景報(bào)告統(tǒng)，保障知識(shí)的檢索安全合規(guī)。在大模型生成結(jié)果之后，廠商應(yīng)當(dāng)有安全審核機(jī)制保證模型沒(méi)有泄露越權(quán)數(shù)據(jù)。流程、低代碼、知識(shí)管理、智慧合同、信創(chuàng)辦公等數(shù)字化解決方案，賦能各行各業(yè)大中小微組織邁13|2024愛(ài)分析·大模型+知識(shí)庫(kù)廠商全景報(bào)告術(shù)，涵蓋“5大KM基礎(chǔ)能力”“6淺入深的面向場(chǎng)景賦能的知識(shí)智能應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)知識(shí)采集、加工、存儲(chǔ)、共享、應(yīng)用等全過(guò)程智能化支撐，助力組織提升知識(shí)管理水平，促進(jìn)提效降本，賦能業(yè)務(wù)高質(zhì)量發(fā)展，增強(qiáng)綜合競(jìng)爭(zhēng)能力，激14|2024愛(ài)分析·大模型+知識(shí)庫(kù)廠商全景報(bào)告藍(lán)凌aiKM方案，基于智能知識(shí)庫(kù)和量知識(shí)的有效盤(pán)活，實(shí)現(xiàn)智能知識(shí)消費(fèi)搜、問(wèn)、推、生，借助多形態(tài)知識(shí)呈現(xiàn)工具和可視化知識(shí)評(píng)價(jià)兩大工具，通過(guò)“三步見(jiàn)效”加速項(xiàng)目?jī)r(jià)值落地，提供云端知識(shí)產(chǎn)品增值服務(wù)實(shí)現(xiàn)知識(shí)持續(xù)運(yùn)營(yíng)，為后續(xù)深度場(chǎng)景應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。藍(lán)凌aiKM方案在知識(shí)全流程智能管理、場(chǎng)景化智15|2024愛(ài)分析·大模型+知識(shí)庫(kù)廠商全景報(bào)告部的政策法規(guī)、行業(yè)動(dòng)向、競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)等知識(shí)，并將采集到的知識(shí)與平臺(tái)既有知識(shí)庫(kù)無(wú)縫集成，統(tǒng)一展示在平臺(tái)的“知識(shí)門(mén)戶(hù)”中，支持用戶(hù)開(kāi)展各項(xiàng)專(zhuān)題分析，能有效避免傳統(tǒng)知識(shí)采集中內(nèi)外部采集不同步的問(wèn)題。用戶(hù)提供知識(shí)建模工具，支持用戶(hù)靈活定義知識(shí)模版、編號(hào)規(guī)則等，支持用戶(hù)按需構(gòu)建形成面向不同場(chǎng)景的多主體知識(shí)庫(kù)，如制度知識(shí)庫(kù)、產(chǎn)品知識(shí)庫(kù)、項(xiàng)目知識(shí)庫(kù)、方案知識(shí)庫(kù)等，最終實(shí)現(xiàn)組織知識(shí)內(nèi)容的統(tǒng)一存儲(chǔ)和管理。市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告等各類(lèi)知識(shí)文檔的自動(dòng)化處理，如自動(dòng)分類(lèi)、智能標(biāo)簽、智能摘要提取等，減輕智能問(wèn)答則能通過(guò)多輪對(duì)話(huà)找到目標(biāo)知識(shí)。l通過(guò)專(zhuān)屬語(yǔ)料庫(kù)和模型管理，藍(lán)凌可實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景化智能服務(wù)的快速配置，幫助企業(yè)快速產(chǎn)生業(yè)務(wù)藍(lán)凌支持企業(yè)將新人培訓(xùn)文檔、問(wèn)答清單等上傳，構(gòu)建形成新人培訓(xùn)專(zhuān)屬語(yǔ)料，為未來(lái)智能問(wèn)答機(jī)器人的業(yè)務(wù)貼合做準(zhǔn)備。專(zhuān)屬語(yǔ)料上傳即生效，支持增刪改、敏感信息過(guò)濾、糾查等。其次，藍(lán)博士模型管理簡(jiǎn)單易用，支持指令、大小模型的統(tǒng)一管理，能輕松集成大模型接口，快16|2024愛(ài)分析·大模型+知識(shí)庫(kù)廠商全景報(bào)告數(shù)據(jù)安全方面，針對(duì)模型對(duì)接，基于藍(lán)凌藍(lán)博士，藍(lán)凌aiKM支持對(duì)接企業(yè)私有大模型，避免數(shù)據(jù)外泄，而針對(duì)企業(yè)調(diào)用公有大模型的情況，藍(lán)凌的aiKM方案支持對(duì)公有大模型進(jìn)行私有化部署，并且在數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中，支持將內(nèi)容切片、向量化后再進(jìn)行傳輸，實(shí)現(xiàn)公有大模型調(diào)用場(chǎng)景下數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理和使用過(guò)程中的安全。針對(duì)企業(yè)內(nèi)部員工的訪(fǎng)問(wèn)，基于藍(lán)博士自帶的訪(fǎng)問(wèn)權(quán)限控制系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)權(quán)限管控、過(guò)濾搜索結(jié)果、過(guò)濾問(wèn)答結(jié)果中的敏感信息，確保信息的安全合規(guī)。模態(tài)技術(shù)增強(qiáng)知識(shí)檢索能力、持續(xù)對(duì)模型性能進(jìn)行迭代、提供了人工審核和校正機(jī)制、對(duì)模型輸出內(nèi)容設(shè)置了安全閾值和異常檢測(cè)、支持回答內(nèi)容標(biāo)識(shí)來(lái)源以及支持用戶(hù)反饋和評(píng)價(jià)等等。成知識(shí)體系梳理，搭建形成企業(yè)知識(shí)庫(kù)體系，配置智能搜索、智能問(wèn)答等應(yīng)用。其次，針對(duì)客藍(lán)凌也支持與企業(yè)客戶(hù)定制開(kāi)發(fā)深度智能應(yīng)用如研發(fā)助手、在線(xiàn)內(nèi)容協(xié)同等。17|2024愛(ài)分析·大模型+知識(shí)庫(kù)廠商全景報(bào)告針對(duì)知識(shí)運(yùn)營(yíng)，藍(lán)凌提供制度建設(shè)、推廣規(guī)劃、19|2024愛(ài)分析·大模型+知識(shí)庫(kù)廠商全景報(bào)告4.入選廠商列表20|2024愛(ài)分析·大模型+知識(shí)庫(kù)廠商全景報(bào)告21|2024愛(ài)分析·大模型+知識(shí)庫(kù)廠商全景報(bào)告關(guān)于廠商全景報(bào)告22|2024愛(ài)分析·大模型+知識(shí)庫(kù)廠商全景報(bào)告關(guān)于愛(ài)分析愛(ài)分析致力于成為中國(guó)領(lǐng)先的數(shù)字化市場(chǎng)專(zhuān)業(yè)服務(wù)平臺(tái)，為企業(yè)用戶(hù)提供數(shù)字化規(guī)劃與落地全流程愛(ài)分析以咨詢(xún)?yōu)闋恳?，依托?shí)踐經(jīng)驗(yàn)、專(zhuān)家建議和方法論工具，為企業(yè)提供最適配的解決方案和落地服務(wù)，幫助企業(yè)提高項(xiàng)目成功率、優(yōu)化投資收益，以及控制風(fēng)險(xiǎn)。踐經(jīng)驗(yàn)。23|2024愛(ài)分析·大模型+知識(shí)庫(kù)廠商全景報(bào)告產(chǎn)品服務(wù)咨詢(xún)研究報(bào)告咨詢(xún)匹配企業(yè)培訓(xùn)聯(lián)系我們24|2024愛(ài)分析·大模型+知識(shí)庫(kù)廠商全景報(bào)告法律聲明公開(kāi)信息，著作權(quán)為