企业人工智能应用：现状、挑战与策略
大型语言模型（LLM）在企业中的应用已经变得相当普遍。它们在自动化处理、数据分析和客户服务方面的表现尤为突出。
自动化与效率提升
大型语言模型显著提高了企业的工作效率，通过自动化处理重复性任务，如财务报表分析和简历筛选。
数据驱动决策
AI模型能够深入分析数据，挖掘其特征，帮助企业做出更精准的决策。
客户体验优化
智能推荐系统和客服机器人使得企业能够提供更加个性化和高效的客户服务。
企业知识库：AI融合的桥梁
企业知识库不仅存储了大量业务数据，还支持AI模型的训练，提高其回答专业问题的能力。
数据聚合
知识库整合了结构化和非结构化数据，作为AI模型的学习材料。
上下文理解
知识库帮助AI模型更好地理解特定领域的语境，从而增强其应用效果。
企业数据聚集的挑战
数据孤岛问题
企业内的数据类型多样，需要有效整合以提供全面的训练材料。
专有信息处理
核心知识通常是保密的，不能直接使用公开的大型模型处理企业内部问题。
企业知识库和LLM的融合策略
企业数据融合
将内部知识融入模型训练，解决信息孤岛的问题。
构建智能平台
开发支持大型模型与知识库结合的智能平台，整合深度学习和自然语言处理等技术。
完善的知识体系
通过知识抽取和表示技术，将非结构化数据结构化，形成完整的知识体系。
快速检索技术
利用向量检索等技术，实现对大量数据的快速理解和精确锁定知识点。
实践案例分析
智能客服服务
某大型贸易企业通过融合知识库，提供了智能客服服务，大幅提高了客户服务效率。
智能问答平台
某制造企业通过智能问答平台，使员工能够快速获取管理规范等信息，提高了工作效率和决策速度。