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AI知识库构建
将分散的企业信息，转化为AI可用的知识。
采集并结构化企业已有的网站、文档、FAQ、手册和业务数据等信息，构建知识库，让AI准确找到并利用所需依据。
为什么需要AI知识库
拥有信息，并不代表AI就能使用。
现有企业信息
信息虽已存在，却彼此分散。
页面和文档的格式各不相同，同一信息分散在多个位置，来源与关联关系彼此割裂。
- 网站
- 文档
- FAQ
- 手册
- 邮件
- 业务系统
- 数据库/API
- ···
AI知识库
整合为AI能够检索和使用的统一知识库。
将分散信息按语义单元进行结构化，并关联来源、上下文、关系与权限，构建AI可利用的知识。
- 语义
- 上下文
- 来源
- 关系
- 权限
不只是汇集信息，更将其转化为AI可用的结构。
知识处理流程
从原始信息，到可检索的知识。
输入
结构化
我们不只是原样存储文档和页面，而是根据所属页面、章节、主题和业务上下文，为信息赋予结构。
文档 · 页面 · 章节 · 主题 · 业务上下文
检索
03
结构化
我们不只是原样存储文档和页面，而是根据所属页面、章节、主题和业务上下文，为信息赋予结构。
文档 · 页面 · 章节 · 主题 · 业务上下文
不只是保存原文，更将其转化为可检索的语义结构。
知识结构
不只是存储内容，更关联信息背后的上下文。
知识=内容+上下文
内容
- 页面
- 文档
- FAQ
- 手册
知识
AI就绪知识
上下文
- 来源
- 类别
- 作者 / 日期
- 访问权限
- 原始位置
知识检索
查找符合问题语义与条件的知识。
理解不同表达背后的含义，同时应用必要条件，找到最合适的依据。
语义检索
即使表达方式不同，也能找到语义相近的信息。
元数据过滤
同时应用类别、文档类型、权限和日期等筛选条件。
混合检索
根据需要结合语义检索与关键词检索。
相关候选依据
知识生命周期
企业信息发生变化时，知识库也必须随之更新。
更新
检测原始页面、文档和数据的变化
同步
仅将变更的信息同步至知识库
版本管理
管理信息的变更时间与版本
验证
持续验证检索结果与回答依据
优秀的AI，始于优质的知识。
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