场景及问题

在海量业务咨询与复杂业务流程的双重压力下，企业内部知识库面临着日益尖锐的关键矛盾：快速增长的知识需求与低效的检索手段之间的鸿沟。知识库问答系统可以重构企业知识管理的范式，实现“精准问答代替模糊搜索”的智能化升级。

调研数据显示，传统知识库在内部应用中出现系统性瓶颈：

这些痛点最终导向一个结论：企业亟需构建“自然语言提问-精准知识召回-结构化输出”的智能知识中枢。

知识库问答：三层架构实现知识穿透

知识库问答基于 RAG+LLM 的对话引擎，能够实现企业内部知识的精准触达：

（1）意图理解层：业务场景语义解析

• 支持多细分业务场景分类（如“采购审批”“服务器扩容”）。

• 语义理解模型能识别员工的模糊表达：

  • 用户问：“给供应商打钱要谁批？” → 识别为【供应商付款审批流程】。

• 意图识别的准确率显著高于传统的关键词匹配。

（2）知识穿透层：跨文档精准定位

• 支持 PDF、Word、Excel、PPT 等多源异构数据的融合。

（3）生成式应答层：可信知识输出

• 大模型基于定位文档生成结构化答案：

  • 问题： 新员工电脑采购流程

  • 回复： 需三步完成：

    • 填写IT采购申请表（OA 系统-物资申请模块）

    • 部门总监审批（须在申请单注明预算代码）

    • 资产部收货后联系领取（联系电话：分机 8008）

  • 依据： 《IT资产管理规范 V3.2》第 5 章

• 关键突破：场景实现端到端准确输出

落地路径：从冷启动到达标运营

✅ 阶段 1：知识基建（1-3 天）

1. 创建文档库并上传制度文件（支持批量导入）。

2. 配置部门知识域：财务、人力、IT 等独立分类。

✅ 阶段 2：权限治理（0.5 天）

角色示例：[角色：财务专员]

• 可访问：报销制度、付款流程。

• 禁止访问：薪资结构、考核标准。

✅ 阶段 3：问答实践

• 进入对话页，选择需要的文档库，开始问答实践。