場景及問題

在海量業務咨詢與復雜業務流程的雙重壓力下，企業內部知識庫面臨著日益尖銳的關鍵矛盾：快速增長的知識需求與低效的檢索手段之間的鴻溝。知識庫問答系統可以重構企業知識管理的范式，實現“精準問答代替模糊搜索”的智能化升級。

調研數據顯示，傳統知識庫在內部應用中出現系統性瓶頸：

這些痛點最終導向一個結論：企業亟需構建“自然語言提問-精準知識召回-結構化輸出”的智能知識中樞。

知識庫問答：三層架構實現知識穿透

知識庫問答基于 RAG+LLM 的對話引擎，能夠實現企業內部知識的精準觸達：

（1）意圖理解層：業務場景語義解析

• 支持多細分業務場景分類（如“采購審批”“服務器擴容”）。

• 語義理解模型能識別員工的模糊表達：

  • 用戶問：“給供應商打錢要誰批？” → 識別為【供應商付款審批流程】。

• 意圖識別的準確率顯著高于傳統的關鍵詞匹配。

（2）知識穿透層：跨文檔精準定位

• 支持 PDF、Word、Excel、PPT 等多源異構數據的融合。

（3）生成式應答層：可信知識輸出

• 大模型基于定位文檔生成結構化答案：

  • 問題： 新員工電腦采購流程

  • 回復： 需三步完成：

    • 填寫IT采購申請表（OA 系統-物資申請模塊）

    • 部門總監審批（須在申請單注明預算代碼）

    • 資產部收貨后聯系領取（聯系電話：分機 8008）

  • 依據： 《IT資產管理規范 V3.2》第 5 章

• 關鍵突破：場景實現端到端準確輸出

落地路徑：從冷啟動到達標運營

? 階段 1：知識基建（1-3 天）

1. 創建文檔庫并上傳制度文件（支持批量導入）。

2. 配置部門知識域：財務、人力、IT 等獨立分類。

? 階段 2：權限治理（0.5 天）

角色示例：[角色：財務專員]

• 可訪問：報銷制度、付款流程。

• 禁止訪問：薪資結構、考核標準。

? 階段 3：問答實踐

• 進入對話頁，選擇需要的文檔庫，開始問答實踐。