大模型在企业知识库中的应用
大模型为企业知识库管理注入了新活力。我们将探讨其应用挑战及解决方案，以期推动行业发展。
数据安全与商业隐私
企业在使用国外大模型时，数据安全和商业隐私是首要问题。虽然本地私有化的大模型是一个解决方案，但高昂的训练成本和算力资源使其难以普及。
算力资源管理
企业需要在成本和效益之间找到平衡，灵活调配算力资源，确保在不同阶段都能高效运行。此外，建立高效的算力资源管理体系，降低成本，确保快速响应也至关重要。
资源调度策略
优化大模型的分布式架构，提升资源调度策略，从而提高计算资源的利用率。
数据处理与知识转换
完善的数据处理流程对大模型的学习和理解至关重要。企业需解决数据标准化和格式化问题，以保证数据质量和安全性。
应用与知识积累
企业需要具备AI算法的人才来进行模型微调和优化，确保模型输出能满足业务需求。同时，建立评估和迭代机制，引入外部专家的经验，加速大模型应用。
预训练模型的企业应用路径
RAG（检索增强生成）
结合信息检索和文本生成技术，提高自然语言处理任务的性能。RAG通过检索相关知识并将其作为上下文输入给模型，生成更准确的答案。
大模型微调
大模型需适应特定领域知识，从通用模型转变为行业专家。微调策略需要精心设计，选择合适的数据集，定义目标指标，并持续评估模型表现。
知识库的发展历程
纸质文档时代
在纸质文档时代，知识检索和更新低效，文档易损坏，难以产生有效价值。
电子化管理时代
文档管理转向电子化后，虽然便于统计和存储，但知识依然孤立，缺乏联动检索。
多模态信息时代
借助知识图谱和NLP技术，实现了半智能化前端应用，但技术成熟度和成本投入仍是限制因素。
大模型时代
GPT等大模型的发布推动了知识库的智能化发展，但仍需解决准确性和幻觉问题。
大模型知识库构建过程
传统知识库构建
传统知识库依赖预先设置的答案，泛化能力差，无法进行复杂任务。
大模型知识助手
支持多轮自然交互，无需预先配置问答流程，提供更准确的回答。
大模型知识库产品落地流程
测评与微调
对开源大模型进行多维度测评，并进行领域特定的微调。
私有化部署与内容控制
部署领域大模型时，通过提示词约束输出内容，并连接质检系统确保合规性。
FAQ的自动生成与优化
自动抽取和生成FAQ，再经过人工审核确保准确性后，补充到知识库中。
多轮对话与上下文记忆
构建上下文记忆能力，实现连续对话，减少使用成本。