轻企 AI：智能知识库系统，为用户提供更好的知识积累和传承方式

在“互联网+”的时代浪潮下，政府、金融、企业等各行业每日所产生的新信息量与日俱增，且呈现出初步的增长态势。如何有效地利用这些海量信息，为各单位提供更优质的服务，已成为当今每个单位亟待思考和解决的关键问题。

在此背景下，梳理信息并将其转化为标准化知识，构建知识库，无疑是为单位打造可复制的隐性资本的绝佳选择。而轻企AI精心设计的智能知识库系统，恰为用户提供了出色的知识积累和传承方式。

该系统统一构建了问答库、多轮对话库、场景技能库、知识图谱等多元异构的 AI 知识库系统，并融合了系统知识、行业知识和企业知识数亿级的知识数据，从而为机器人赋予强大的语义理解和问答推理等 AI 服务能力。

其方案优势显著：

• 本体类方法，知识库构建更敏捷：采用新一代的知识本体类方法，从贴近人类思维的角度出发，将现实世界中的概念及关系抽象为实体和方法。利用实体积累知识实例，通过方法丰富知识表达，能够依据客户的历史数据，更迅速地完成知识库构建。相较同类产品，其知识库构建周期大幅缩短 30%。例如，在处理某大型金融企业的知识库构建项目中，以往需要数月完成的工作，使用中科汇联的系统仅用了数周。
• 知识库自优化：借助在线学习算法，赋予智能机器人自适应、动态且增量式的机器自学习能力，确保系统持续优化，越用越智能。
• 三位一体知识库体系：
  • 问答库支持一键导入导出，能够迅速建立专属问答知识。QA 问答和场景知识足以应对 90%以上的咨询场景。例如，某电商企业利用问答库，高效解决了用户常见的购物咨询问题。
  • 技能库支持自定义业务相关技能，以实体管理为依托，涵盖咨询、查办等多种业务场景，精准又便捷。
  • 多轮对话库提供标准话术流程和知识库，能详细引导并智能判断意图，适用于电话和在线等各渠道。
• 渠道个性化答案设置：针对不同的渠道设置各异的答案，充分满足不同渠道的特定需求。比如，针对网站咨询和电话咨询，分别提供了简洁明了和详细全面的答案。
• 基于机器学习的知识库自由化：基于系统自带的机器学习，自动优化知识库的问答形式，使知识库的使用效果不断提升。
  

自优化知识库和传统知识库存在以下几个方面的显著区别：

学习能力：

• 自优化知识库具有自主学习和自我改进的能力，能够根据新的数据和用户的反馈不断优化知识内容和回答方式。
• 传统知识库则主要依赖人工定期的更新和维护，学习能力相对较弱。

适应性：

• 自优化知识库能够快速适应业务变化、新的问题模式和用户需求的变化。例如，当市场出现新的产品或服务时，自优化知识库能迅速学习相关信息并提供准确回答。
• 传统知识库可能需要较长时间的人工干预和调整才能适应新的情况。

准确性和全面性：

• 自优化知识库在不断学习和优化的过程中，回答的准确性和全面性会不断提高。
• 传统知识库由于更新不及时或人工疏忽，可能存在信息不准确或不全面的问题。

维护成本：

• 自优化知识库在一定程度上减少了对大量人工维护的依赖，降低了维护成本。
• 传统知识库通常需要投入较多的人力和时间进行知识的整理、更新和验证。

灵活性：

• 自优化知识库可以更灵活地处理复杂和多变的问题情境。
• 传统知识库的灵活性相对较差，对于一些非标准或新兴的问题可能难以给出满意的答案。

创新能力：

• 自优化知识库能够基于数据和学习产生新的知识关联和创新的回答思路。
• 传统知识库更多是基于已有的固定知识框架进行回答，创新能力有限。

知识库自优化具有诸多显著的好处：

提升服务质量：通过不断学习和优化，能够更准确地理解用户的问题，并提供更精准、更有价值的答案，从而提升客户满意度和服务水平。例如，在电商客服场景中，随着知识库的自优化，能够更准确地回答关于商品特性、售后政策等复杂问题，减少用户的困扰。

适应业务变化：企业的业务和政策可能会随时间而变化，知识库自优化能够及时更新和调整相关知识，确保提供的信息始终是最新和准确的。比如金融政策的调整，知识库能迅速学习并更新相关内容，为用户提供最新的政策解读。

降低人工维护成本：减少了对人工频繁更新和修正知识库的依赖，节省了人力和时间成本。

提高工作效率：智能机器人能够更快地给出准确回答，减少用户等待时间，提高问题处理的效率。

增强竞争力：相比其他依赖大量人工维护知识库的企业，能够提供更优质、更及时的服务，从而在市场竞争中占据优势。

持续改进和创新：知识库能够不断自我完善和创新知识的呈现方式和解答思路，为用户带来更好的体验。

适应多样化的用户需求：通过学习不同用户的提问模式和需求，提供更具个性化和针对性的回答。

例如，在一个不断推出新产品的企业中，自优化知识库能够迅速学习并整合新产品的相关信息，为客户提供及时准确的服务；而传统知识库可能需要人工花费大量时间进行新知识的录入和整理，且可能在更新过程中出现遗漏或错误。