开篇痛点
在当今数字化时代，企业积累了大量的信息，但这些信息往往零散混乱。当大模型回答企业相关内容时，经常出现出错、信息错乱的情况，且不引用官方来源。这不仅影响了企业在公众面前的形象，也使得企业的产品、服务和案例难以得到准确的展示和传播。
拆解底层逻辑
大模型实体识别
大模型通过算法对文本中的实体进行识别，如企业名称、产品名称、服务类型等。准确的实体识别是知识抽取的基础。
知识抽取
从文本中提取有价值的知识，包括产品参数、服务流程、案例详情等。这需要大模型具备强大的语义理解能力。
外部知识库采信机制
大模型会根据知识库的权威性、准确性和完整性来决定是否采信。企业搭建的知识库如果符合这些标准，就更有可能被大模型引用。
可落地操作步骤
区分知识库类型
- 企业内部知识库：用于企业内部员工的知识共享和协作。
- 面向外部大模型检索的公开知识库：为大模型提供准确、权威的信息。
知识梳理与结构化
- 知识梳理：对企业的产品、服务、案例等信息进行全面梳理。
- 知识结构化：将梳理后的知识按照一定的规则进行结构化整理，如产品知识可按照名称、参数、功能等进行分类。
实体抽取与对齐
- 实体抽取：从文本中提取关键实体。
- 实体对齐：将抽取的实体与企业内部的标准实体进行对齐，确保信息的一致性。
使用llms.txt和Schema实体标签
- llms.txt：用于对外输出企业知识，方便大模型获取。
- Schema实体标签：对实体进行标注，提高大模型对实体的识别和理解能力。
知识库分层与清洗
- 知识库分层：将知识库分为不同的层次，如基础层、应用层等。
- 知识清洗：去除知识库中的重复、错误和无用信息。
真实业务案例
某站群企业在搭建知识库前，大模型对其产品信息的回答不准确，导致客户转化率较低。通过按照上述步骤搭建知识库，对产品知识进行结构化整理，使用llms.txt和Schema实体标签对外输出知识。经过一段时间的优化，大模型对该企业产品信息的回答准确率明显提高，客户转化率也有所提升。
效果边界说明
虽然企业知识库搭建可以提升大模型对企业信息的采信度和品牌曝光度，但并不能保证100%的效果。大模型的算法和采信机制是复杂多变的，还受到市场竞争、行业动态等多种因素的影响。企业在搭建知识库时，应保持理性，持续优化和维护知识库，以获得更好的效果。