今天分享的是【2024大模型+知识库厂商全景报告】 报告出品方:爱分析
此阶段实现知识的线上化,但各业务分别建立知识库形成知识孤岛,无法形成企业级知识库,且员 工难以准确定位需要的知识,对于客服等业务应用的支撑有限。 随后,知识图谱、NLP 等 AI 技术的成熟推动企业进入智能知识库 1.0 阶段。这个阶段中,知识库的 存储内容更丰富,在电子文档基础上增加了图片、语音、视频等模态,知识库的应用也更便捷,员 工能通过智能搜索、智能问答、智能推荐等形式获取一定知识。
智能知识库 1.0 阶段对知识的挖掘 应用更深入,但也带来了巨大的构建和运维成本,如企业需要人工整理问答对,话术师冷启动周期 长,不同场景需要使用不同小模型,维护成本高。此外,基于知识图谱的智能知识库交互能力弱, 回答内容和话术流程由话术师配置,难以准确理解用户意图,无法回答配置内容之外的个性化提问, 用户体验较差。
2023 年以来,大模型技术快速发展,其强大的知识整合和推理能力、准确理解用户意图、使用自然 语言的交互、极强的泛化能力等特点能有效解决之前阶段出现的知识孤岛、用户体验、个性化提问、 跨场景使用等痛点,同时,知识图谱、RAG 检索增强生成等技术又能解决大模型幻觉问题,保证大 模型输出的可信性,使企业知识应用变得更简单、高效和广泛,使用场景迅速扩充到企业的生产、 销售、营销、客服、IT 等各个环节。企业知识库进入智能知识库 2.0 阶段。
2)内外服务需求推动金融、政务、电信三大行业大模型+知识库率先落地 人工智能已经成为科技革命和产业变革的核心驱动力,在政府对人工智能产业发展的大力支持下, 各行业开始进行试点,其中大模型+知识库因其成本低、周期短,成为大模型落地的优先场景。 在各行业中,金融、政务、电信是大模型+知识库应用最领先的三个领域。以上三领域知识繁杂,内 部员工使用频繁,且均需面向外部用户提供咨询服务支持,内外需求驱动业内机构快速落地大模型 +知识库,如金融应用场景以智能客服、智能投顾、智能报告生成为代表,政务领域应用场景如 12345 热线、政策标准知识库搜索等。
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