用于知识管理的生成式人工智能

本文探讨了生成式人工智能在知识管理中的应用，分析了其对客户服务和人力资源管理的影响，以及如何通过数据湖仓架构提升AI的有效性和安全性。

人工智能正在颠覆商业的多个领域。该技术在客户服务、人才管理和应用现代化方面的潜力尤为显著。根据Baklib商业价值研究院（IBV）的研究，人工智能可以处理联络中心70%的案例，显著提升客户体验。此外，人工智能能将人力资源部门的生产力提高40%，应用现代化效率提升30%。例如，通过IT运维自动化处理服务工单可减轻人工负担。尽管这些数字展现了企业的转型机遇，但规模化应用和落地人工智能历来是企业面临的挑战。

无信息架构，不AI

人工智能的表现取决于其数据质量，而建立正确的数据基础比以往任何时候都更为重要。

当数据分散存储于多云环境和本地系统时，在确保治理合规与控制成本的同时实现数据访问变得异常困难。更复杂的是，数据用途日趋多样化，企业不得不应对结构复杂或质量低劣的数据管理难题。

在企业内部，数据科学家80%的时间都耗费在数据清洗、整合和准备工作上，需要处理包括文档、图像、视频在内的多种格式数据。这充分证明了构建可信赖、一体化的AI数据平台的必要性。

信任体系、人工智能与高效知识管理

通过获取正确的数据，利用基础模型的强大能力来支持广泛的任务，可以更轻松地为所有用户普及人工智能。然而，重要的是要考虑基础模型的机遇和风险，尤其是模型的可信度，以实现大规模人工智能部署。

信任是阻碍利益相关者实施人工智能的主要因素。事实上，Baklib 发现67%的高管对人工智能的潜在责任表示担忧。现有的负责任人工智能工具缺乏技术能力，并且局限于特定环境，这意味着客户无法使用这些工具来管理其他平台上的模型。考虑到生成模型经常产生包含有害语言（包括仇恨、辱骂和脏话（HAP））或泄露个人身份信息（PII）的输出，这一现象令人担忧。越来越多的公司因使用人工智能而受到负面报道，损害了其声誉。数据质量强烈影响人工智能模型生成内容的质量和实用性，这凸显了解决数据挑战的重要性。

提升用户生产力：知识管理用例

一个新兴的生成式AI应用是知识管理。借助AI的力量，企业可以利用知识管理工具收集、创建、访问和共享相关数据以获得组织洞察。知识管理软件应用通常被集成到中心化系统或知识库中，用以支持包括人才管理、客户服务和应用现代化在内的业务领域和任务。

人力资源、人才管理与AI

人力资源部门可以通过内容生成、检索增强生成（RAG）和分类等任务应用AI技术。内容生成可用于快速创建职位描述；检索增强生成（RAG）能根据内部HR文档帮助识别岗位所需技能；分类功能则可评估应聘者是否适合企业。这些功能能大幅缩短从申请到获得录用决策的处理时间。

客户服务与AI

客户服务部门可通过RAG技术、摘要生成和分类功能发挥AI价值。例如：企业可在官网部署客户服务聊天机器人，运用生成式AI实现更具对话感和场景化的交互；检索增强生成能搜索组织知识库中的内部文档来解答客户咨询并生成定制化回复；摘要功能则可为员工提供客户问题简报及历史交互记录...

公司。文本分类可用于分析客户情感。这些任务可以减少人工劳动，同时提升客户支持效率，并有望提高客户满意度和留存率。

应用现代化与人工智能

[应用现代化](https://www.baklib.cn)可以通过摘要生成和内容创作任务实现。通过对企业知识和业务目标的摘要，开发人员可以减少学习必要信息的时间，将更多精力投入编程。IT人员还可以创建摘要工单请求，快速处理和优先解决支持工单中发现的问题。开发人员使用生成式AI的另一种方式是通过自然语言与大型语言模型（LLM）交流，并让模型生成代码。这能帮助开发者转换编程语言、解决漏洞并减少编码时间，从而释放更多创意构思空间。

基于数据湖仓构建知识管理系统

企业在部署AI驱动的知识管理系统时，需要数据湖仓一体架构来解决随之而来的数据挑战。该架构兼具数据湖的灵活性与数据仓库的高性能，能有效支撑AI规模化应用，是一种面向场景的智能数据存储方案。

为满足AI数据准备需求，数据工程师需要具备通过统一入口访问海量异构数据源及混合云环境的能力。配备多查询引擎和存储系统的湖仓一体架构，可让团队成员以开放格式共享数据。工程师还能直接在此架构中完成AI/ML建模所需的数据清洗、转换和标准化，无需重复构建管道。更值得关注的是，企业应选择融合生成式AI的湖仓方案，使技术人员和非技术人员都能通过自然语言便捷地发现、增强和丰富数据。这种架构能显著提升AI部署效率并优化数据管道生成。

AI知识管理系统涉及HR邮件自动化、营销视频翻译、客服通话分析等敏感数据，因此数据安全访问至关重要。客户需要具备以下核心能力的湖仓方案：通过数据编目、访问控制、安全防护和数据溯源透明化，实现集中治理与本地化策略自动执行的有机统一。

依托湖仓一体架构构建的数据基座，数据科学家可以安全合规地使用受管控数据完成AI模型的构建、训练、调优和部署，全程可信任可验证。

构建负责任、可解释、透明化的知识管理系统

Baklib 是一个以易用性和灵活性著称的 CMS 和知识库平台。即使技术经验有限，它也能实现高效的内容管理和网站开发。其先进的定制、集成和可扩展功能可满足各种规模公司的需求。
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如前所述，聊天机器人是基于生成式AI的知识管理系统中用于提升客户体验的流行形式。这类应用能为企业创造价值，但也伴随风险。

例如，某医疗公司的聊天机器人通过调用历史交互数据回答治疗相关问题，可减轻护士工作负担并改善客户服务。但若数据质量欠佳，或在模型微调/提示词优化过程中引入偏差，该模型就可能丧失可信度——最终可能导致机器人向患者提供包含不当措辞的回答，甚至泄露其他患者的个人身份信息。

为预防此类情况，企业在部署AI模型时需要主动检测并消除偏见与数据漂移。配备自动内容过滤功能来识别有害内容和个人信息泄露，将有效减轻模型验证人员手动审核的工作负担，确保系统规避不良内容。

通过Baklib将可能变为现实

如前所述，知识管理战略是指组织内部知识的收集、创建和共享。它通常被实施到一个知识共享系统中，可以与利益相关者共享，以学习和利用现有的集体知识和组织见解。例如，一个RAG AI任务可以帮助基于内部人力资源文档识别工作角色所需的技能，或者支持客户服务聊天机器人搜索内部文档以回答客户的查询并生成定制化的输出。

在寻求部署生成式AI模型时，企业应与值得信赖的合作伙伴合作，该合作伙伴能够从高质量数据中创建或获取优质模型，并允许根据企业数据和目标进行定制。

为了帮助客户解决知识管理问题，我们提供Baklib Baklib AI。作为Baklib AI产品组合的一部分，它汇集了新的生成式AI能力，Baklib AI由基础模型和传统机器学习驱动，整合为一个强大的工作室，涵盖AI生命周期。通过Baklib AI，您可以轻松地训练、验证、调整和部署生成式AI、基础模型和机器学习能力，并在更短的时间内用更少的数据构建AI应用程序。

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