大模型企业知识库落地的需求与痛点
通用知识库（传统知识管理系统）存在构建难、运营难和应用效果差三大问题：
- 构建难：手工标签、分类困难。
- 运营难：与业务流程脱节，增加业务部门负担。
- 应用效果：关键词搜索难以理解业务场景和语义。
业务专用知识库（如客服知识机器人类应用）也存在构建难、运营难和应用效果差的问题：
- 构建难：手工构建问答对为主。
- 运营难：耗时耗力，业务部门难以持续构建。
- 应用效果差：难以理解用户语义，错答、泛化能力差。
大模型给知识库应用带来的新希望：知识组织、生成和应用智能化。
大模型+知识库在企业落地存在的三大痛点：
- 准确性：大模型存在幻觉，需严谨约束确保内容准确。
- 经济性：大模型落地成本高昂（GPU服务器、集成开发、应用产品投入），AI人才贵，需降低软硬件成本和运营、开发门槛。
- 安全：企业数据权限管控要求高，大模型作为黑盒模型存在决策不透明、易受攻击、数据泄露等安全隐患。
AnyShare智能云盘方案：安全、准确且经济的加速AI+知识库落地
AnyShare智能云盘解决方案基于DATA+AI架构，深度服务于企业各类AI+知识库场景，通过AnyShare认知助手自定义知识库助手，实现员工随时随地智能搜索和问答，提升效率、优化管理、驱动创新。
丰富的AI+知识库场景：
- 研发设计知识库：加快产品和技术创新。
- 市场营销知识库：更快进入市场。
- 销售知识库：加速销售周期，完成更多交易。
- 制度规范知识库：加速员工入职和促进标准规范。
- 法务合同知识库/专利技术知识库：保持合规降低风险。
- 设备维护知识库：提升设备产能利用率。
- IT服务知识库：提升IT服务效率和员工体验。
AnyShare认知助手最佳实践案例：
- 企业报销制度的智能化问答：通过自然语言提问快速获取差旅标准，节省时间，提高效率。
- SAP操作手册问答场景：基于SAP使用场景问题及报错文档，实现智能查询，以图文并茂展示操作步骤。
三步极速搭建AI+知识库：
- 第一步：准备知识库数据（文档、文档库、WikiDoc等）。
- 第二步：从部门库发布到知识库（自动化/智能化），如招投标资料生产、项目会议报告生成。
- 第三步：配置智能机器人，实现场景化智能应用，支持多种访问方式和外部集成。
AnyShare智能云盘的一体化方案：
- 领域认知智能引擎：基于AnyDATA，以大模型中立提供经济、准确、安全的AI能力，结合AnyShare权限体系确保安全合规。
- 核心能力：
- 知识增强：领域知识网络增强智能体准确性和场景适应性。
- 联邦AI：按需调度AI，高效、低成本且隐私保护，包括自动模型选择、自动参数优化、在线服务AB test分流测试。
- 可灵活编排的智能体：通过智能体工厂轻松搭建高适应性的智能体，包括query增强、召回逻辑块、LLM逻辑块和输出逻辑块。
- 智能体产品示意图：智能体工厂的智能体作为数字领域的得力助手，通过逻辑块高度封装，用户无需关心技术细节，只需关注业务需求。
展望：未来的知识工作者将结合“Human-AI”，知识工作效率比传统工作者高1-2个数量级。
