在数字化转型持续推进下,构建高效知识管理体系,成为提升现代工业企业效率与竞争力的关键。如何高效管理和应用企业海量知识资源,实现降本增效,是工业制造企业亟待解决的问题。
捷通华声结合多年在矿山、电网、燃气等垂直领域的数智化实践经验,融合对话式AI、大语言模型、检索增强生成(RAG)等AI技术,为工业制造企业量身打造“量知知识助手”,覆盖企业知识管理全链路应用场景,并增加知识溯源功能,助力工业制造企业完成从“知识成本”到“知识资本”的数智化转型升级。
大模型赋能 构建工业制造全域知识生态
传统工业制造企业在知识管理中往往面临诸多挑战。技术文档、业务流程、经验分享等知识资源分散于各个部门,难以实现有效的集中管理和共享,不仅知识利用效率低下,还增加了知识获取成本。
捷通华声量知知识助手提供从知识构建、知识管理到知识应用的全栈式服务,能够更好地满足现代工业场景需求,助力工业企业实现降本增效,发挥新质生产力效能。
基于大模型等先进人工智能技术,量知知识助手能够实现对企业内部知识的全面整合和管理。支持将各个业务部门的多样化数据源进行整合,包括文档、数据库、图片、音视频等多种形式的知识资源。同时,通过引入互联网公开数据、行业数据和政府数据等外部数据源,确保知识数据的多样性和全面性,为工业制造企业构建高效、专业、可靠的专属智能知识库。
依托大模型强大的自然语言理解和知识挖掘能力,量知知识助手能够自动进行非结构化文档的智能解析和知识抽取、问答库和知识图谱的自动构建,提升知识传递和共享能力,实现智能问答、知识检索等多种知识应用,极大地简化了知识库的构建和维护过程,实现知识资产的高效应用,为企业创新发展注入新动力。
基于RAG生成式超级企业知识助手
量知知识助手采用检索增强生成(RAG)技术,帮助工业制造企业实现本地化知识集的灵活管理。对于企业用户在引入大模型过程中,更为关注的大模型是否能够与企业自有数据/知识库进行结合,如何解决幻觉、时效性差等问题。
量知知识助手采用大语言模型+检索增强能力的强强联合,一方面提升大模型获取外部知识的能力,实现互联网实时信息+企业完整知识库的“全知”;另一方面检索增强技术还能让大模型精准理解用户意图,提供更丰富、具体的上下文信息,帮助模型生成高质量、准确的检索内容,助力为企业打造超级知识助手。
01
智能问答:精准响应工业制造需求
在工业制造领域,量知知识助手是企业智能化转型升级的得力助手,能够提供关于生产流程、设备维护、供应链管理等方面的专业咨询,支持智能制造和可持续发展的决策,是企业适应未来工业趋势,实现智能化、绿色化生产的智能顾问。
通过构建一个包含丰富工业知识、行业标准、设备参数、故障案例和维修策略的专家知识库,量知知识助手可作为虚拟专家,为企业生产运营中的各类疑难杂症提供即时解答与解决方案,实现从知识积累到价值创造的高效转化,助力企业在激烈的市场竞争中抢占先机,达成降本增效与创新发展的双重目标。
02
知识检索:强化员工知识储备
在工业场景中,员工知识储备直接关乎企业的生产效率与创新能力。在知识检索方面,量知知识助手借助重排序模型和候选精排技术,能够从海量工业资料、技术文档、操作指南中,精准检索出员工所需知识。以设备维护场景为例,当员工面对故障排查难题,通过量知知识助手就能快速定位到过往相似故障解决方案,避免盲目摸索,缩短检修时间。
此外,通过引入问句改写、意图扩充等前沿技术手段,量知知识助手能在复杂工业场景下精准把握员工多样化的搜索意图,提供全面、准确的知识反馈,为企业员工全方位充实知识储备提供有力支撑。
领取专属 10元无门槛券
私享最新 技术干货