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知識管理，聽起來有點高大上？但它卻與你我息息相關。企業員工與客戶都希望能輕松獲取所需信息，但大量寶貴數據卻被鎖定在組織內部的文檔、數據庫，或員工的腦海、經驗中。這不僅影響工作效率，讓組織難以保持一致，同時也讓客戶服務質量大打折扣。

在大模型的加持下，將這些零散的知識沉淀到AI知識庫中，會帶來怎樣的改變？

知識庫走向前臺

回顧知識庫的發展歷程，我們可以清晰地看到技術進步所帶來的巨大變革。從早期簡單的文檔管理和內容管理系統，到后來引入云計算和移動技術的靈活訪問，再到如今融合生成式AI技術的智能化階段，知識庫工具正變得越來越強大和易用。

和傳統知識庫相比，大模型驅動的知識庫有以下幾點不同之處：

• 交互方式：在使用傳統知識庫時，用戶主要通過關鍵字檢索，知識庫給出包含關鍵字的文檔信息；AI知識庫給用戶提供與文檔對話的能力，大模型可以基于自然語言的語義理解，進行上下文推理，直接形成答案，從而提升人類的學習效率，優化知識交互體驗。
• 信息處理：傳統知識庫主要提供檢索功能，AI知識庫還可以實現摘要總結、信息提取、分類對比等復雜的信息處理任務，將知識的利用率提升到一個新高度。
• 構建和維護成本：得益于預訓練模型的強大能力，企業構建和維護專用知識庫所需的成本和門檻也大幅降低。

在中國SaaS市場，企業知識庫過去一般作為協同文檔、企業云盤、項目管理等產品的一個子功能出現。大模型的出現，將知識庫推向前臺，有望成為一個新的入口。

有行業觀點認為，在大模型的機遇下，知識庫不僅僅是回答問題這樣簡單，很多企業管理與業務提效的本質都源于知識搜索。

在海外市場，AI+知識管理賽道已經跑出了估值22億美元的AI獨角獸Glean，該公司致力于幫助企業通過大模型實現智能搜索與知識發現，這也充分證明了市場對智能化知識管理解決方案的認可。

大模型+知識庫=更可信的落地方式

為什么知識庫這一常規場景受到市場關注？

答案要追溯到大模型問世初期屢遭詬病的幻覺問題。所謂幻覺，是指大模型在生成回答時捏造虛假信息或做出不合邏輯的推斷。為了解決這一問題，業界主要采用了微調和RAG（檢索增強生成）兩種方法。

微調是針對特定行業或企業自有數據，對基礎大模型進行優化，使其更好地理解和應用特定領域知識。然而，這種方法成本較高，對中小企業而言難以承擔。

RAG的基本原理則是在回答用戶問題之前，先聯網搜索相應的知識，然后讓大模型基于搜索返回的知識進行回答， 這樣就能很大程度降低，甚至解決幻覺的問題。當RAG應用到企業內部時，可以通過從“聯網搜索”轉換為“企業知識庫搜索”提升答案的準確性。由于RAG在算力和算法上門檻較低，且能有效減少模型的胡言亂語，這種將大模型與知識庫結合起來的模式已成為公認的企業落地大模型的可靠路徑之一。

中大型企業內部擁有海量企業文檔與數據，通過AI知識庫，對內可以加快知識的沉淀與員工學習效率，對外可以提高客戶服務質量和規范性。

以明略科技推出的小明助理為例，它為企業提供了知識庫和Agent兩種維度的產品，幫助企業用知識全面賦能業務：

小明助理的知識庫功能支持用戶上傳多種類型的文檔，通過對話形式，總結相關信息，同時提供答案來源，方便用戶查看原文。用戶還可以邀請其他成員共同維護和使用知識庫，并對知識庫的權限進行靈活管控。這一功能適用于產品FAQ、財務/人力/行政政策解答、行業報告查詢等多種場景。

小明助理知識庫產品界面

基于企業知識，小明助理還能為不同崗位定制專屬的業務Agent，例如客服Agent、產品陪練Agent、銷售陪練Agent等。這些智能助手不僅能快速響應員工的各類問詢，還能主動提供有針對性的指導和建議，有效提升業務人員的工作效率和質量。此外，Knowledge Agent還可以與企業的數據系統連通，利用大模型CoT（思維鏈）能力，自動執行數據分析、報表生成等任務，為管理決策提供有力支持。

以知識庫為支點，大模型正在撬動知識管理的深刻變革。未來，企業對知識的獲取、存儲、流通、創新的效率將被顯著提升，知識管理也將從成本中心轉變為業務的增長引擎。