在医药零售等行业数字化转型进程中,传统知识服务系统常因知识碎片化、响应延迟、跨场景适应性弱等问题陷入瓶颈。
DeepSeek等大模型的问世引爆了智能问答的市场,许多企业想要引入类似的产品,成为企业内部知识的“AI专家”,用来提升知识检索和生成的效率,加速企业内部的知识获取、流转和利用。
当企业试图引入大模型技术时,如何平衡知识准确性、动态更新能力与业务场景适配性呢?
大模型问答助手选型关键点
在选择大模型问答助手时,以下几个关键点需要特别注意。
文档解析与权限配置的灵活性:确保所选系统能够支持复杂文档的解析,并能进行灵活的权限设置。
行业适应性与逻辑处理能力:评估该模型是否具有根据特定行业需求进行微调的能力。这包括处理业务流程中出现的同义词映射问题以及复杂的逻辑跳转,以保证其可以高效应对行业内独特的挑战。
企业IT环境的兼容性:验证系统能否与企业现有的IT生态系统无缝集成,同时支持灰度发布策略和多环境部署方案,以减少对企业日常运营的影响。
全面的服务支持与快速迭代能力:考察供应商能否提供从概念验证(POC)到上线后运维的全程支持,并且有能力将来自业务前线的反馈迅速转化为产品的持续改进。
腾讯云提出的“知识工程+大模型”协同范式,通过构建智能化知识引擎,为上市集团的人事与行政服务效能提升提供了新思路。
知识库构建:如何实现从分散到集中的高效管理?
传统企业知识分散于部门文档、接口人经验中,员工需耗费大量时间检索信息。腾讯知识引擎产品能力提供包括知识问答、API调用、文本生成等多功能在内的大模型知识库底座,并聚焦三大核心能力。
多模态知识整合:支持图文、表格、流程图等非结构化数据导入,通过OCR解析、语义切分等技术,将碎片化知识转化为结构化问答。
动态更新机制:结合RAG(检索增强生成)技术,实现知识库的实时迭代,确保政策变更、流程优化等内容同步至系统。
权限分级管理:在统一平台中划分部门级知识权限,既保障数据安全,又避免信息冗余。
大模型技术:如何破解专业场景的语义理解难题?
通用大模型在垂直领域常因行业术语理解偏差、多轮对话逻辑断裂而失效,腾讯云方案通过以下技术创新实现突破。
打造AI问答机器人:为集团员工以及加盟店几万多人量身定制的智能助手,能够提供全天候、即时且精准的问答服务,确保用户7x24h都能获取所需的帮助。
AI超级入口:AI超级入口覆盖一线业务场景,给予公司文化、政策问答场景、药品知识专业销售问答等场景,通过分析用户建议和客服电话反馈,形成关键词和意见分析,辅助决策;接入百科APP和企微后台,方便日常调取。
新增企业通识知识问答场景:面向具备简单开发能力的初级开发者、企业运营人员,可通过模型选择、提示词模版、RAG配置能力等加速大模型应用构建,实现与自身业务系统的无缝对接。目前国内已经率先支持「DeepSeek满血版+私域知识管理+实时搜索」于一体分钟级搭建大模型应用。
系统架构:如何从知识库构建到工作流优化?
复杂任务一般需要一套完整执行流程或步骤,例如查询个人考勤状态,包含实时查询VMI系统的一系列流程,这涉及业务接口繁多,传统方式下,人工配置成本高。面对这样的复杂流程,工作流提出全新的解决方案。
可视化画布
直观操作:用户可拖拽、连接节点构建管理复杂流程,支持鼠标和触控板操作及多种快捷键,提升效率。
简洁界面:直观设计简化工作流修改,节点列表、画布、详情分类展现,内容简洁清晰。
清晰的节点设计
信息收集类节点:通过多轮对话等方式收集并传递信息,如参数收集节点。
信息处理类节点:仅加工处理信息,如大模型节点,支持通过编辑提示词,利用大模型能力处理信息。
基础节点:实现结果输出、逻辑判断等功能,含结束回复、条件判断等。
支持多轮交互
多轮对话:多轮对话中,系统自动分析必填信息完整性,如果不完整则自动反问澄清,引导用户提供必填信息。
灵活跳转:系统支持灵活的工作流跳转,每一轮对话都会由模型进行意图理解并使用最佳的达成方式满足该意图。
完善的配套功能
工作流调试:多轮对话调试,支持展示处理路径及详情。
节点调试:代码节点提供了运行环境及IDE,支持用户在线编辑运行。
快捷反馈:为用户提供了一键问题反馈功能。
企业引入大模型问答助手绝非单纯的技术采购,而是通过知识沉淀—效率提升—决策赋能的价值闭环,重构内部服务生态。唯有将领域知识深度嵌入模型能力,并构建覆盖“员工—中台—高层”的协同体系,才能真正释放智能化转型的长期价值。
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