企業智能云盤方案之AI+知識庫應用CONTENTS大模型企業知識庫落地的需求與痛點AnyShare智能云盤方案：安全、準確且經濟的加速AI+知識庫落地PART

1PART

2PART

01大模型企業知識庫落地的需求與痛點傳統知識庫是企業常見的業務場景：但知識構建、運營難，應用效果差研發知識庫客服知識庫制度規范知識庫設備維護知識庫價值開放性市場銷售知識庫IT服務知識庫售后服務知識庫生產制造知內識部庫知識應用外部知識應用通用知識庫：傳統知識管理系統構建難：手工標簽、分類難運營難：與業務流程或者業務系統脫節，給業務部門帶來負擔；應用效果：傳統的關鍵詞搜索，難以理解業務場景和語義；業務專用知識庫：客服知識機器人類應用構建難：手工構建問答對為主運營難：耗時耗力，業務部門難以持續構建應用效果差：難以理解用戶語義，錯答、泛化能力差；大模型給知識庫應用帶來的新希望：知識組織、生成和應用智能化OpenAI：未來80%的人，10%的工作任務場景將被GPT影響19%的人，至少有50%的工作任務場景將被GPT替代。AGI大模型模型基礎能力模型能力開放行業知識結合智能對話短文創作圖片生成視頻生成辦公內容推薦醫療咨詢輔助診斷結構化感知3~6個月6~12個月12~24個月2023編程設計搜索文檔摘要文檔寫作代碼開發運營商金融醫療生物教育城市大腦社交消費網絡自治智能客服智能風控量化交易大數據分析內容剪輯新聞采編傳媒分子生成智能教學智能問答Source：OpenAI、Frost

&

Sullivan、HW

MI城市營銷網站制作精準獲客調研報告平面廣告商業文案內容搜索視覺語音語義生成海量離散小模型向少數大模型匯聚通用

2B

應用行業通用場景數據場景化

2B

應用行業生產場景核心數據2C

現象級應用公開數據集每個企業都應意識到：大模型

+

知識庫是大模型落地企業的第一站內容、文檔、知識類但是：大模型+知識庫在企業落地，存在三大痛點大模型落地三大件成本高：GPU服務器、大模型集成開發、大模型應用產品的投入，成本高昂，動輒百萬起，必須降低軟硬件成本；AI人才貴：智能應用涉及小模型算法、提示詞、知識圖譜/數據增強、智能體開發、應用開發等等多環節。降低運營、開發門檻，能夠讓大多數技術和開發，甚至業務專家能夠快速、自主、可配置、靈活的開發智能應用機器人，是關鍵能力。經濟性大模型落地要大幅降低TCO準確性大模型存在幻覺，必須嚴謹約束確保準確內容準確：必須使用企業內部數據，并結合知識圖譜增強大模型的生成準確性，場景準確：輸出內容和范圍針對特定業務場景或者用戶的，精準推薦和個性化，范圍可控；可信：輸出內容必須可信，有依據、可解釋；數據安全權限可控：企業數據大多數是有權限管控要求，必須在安全可控范圍內利用大模型的能力。大模型是黑盒模型：大模型作為黑盒模型，存在決策過程不透明、易受攻擊、數據泄露風險高、難以解釋和控制等安全隱患，可能導致誤判、被操縱或信息泄露安全大模型要解決推理和數據安全：PART

02AnyShare智能云盤方案安全、準確且經濟的加速AI+知識庫落地AnyShare智能云盤解決方案：基于DATA+AI架構加速AI+知識庫落地AnyShare智能云盤是集企業云盤與AI于一體的新一代云盤方案。它采用DATA+AI架構創新，深度服務于企業各類AI+知識庫場景，基于AnyShare認知助手自定義各類知識庫助手，員工可隨時隨地智能搜索和問答，輕松總結經驗、撰寫報告。是企業提升效率、優化管理、驅動創新的得力助手。業務訪問層平臺層：DATA+AI架構應用層AI+知識庫場景研發知識庫制度規范知識庫Windows客戶端 Mac客戶端 WebPortaliPhoneApp

AndroidApp

Linux客戶端 國產化客戶端...開放架構

云原生架構內容數據湖共享與訪問多級文檔庫審核Office預覽/編輯PDF預覽/批注CAD預覽/測量虛擬盤智能問答智能搜索智能總結/摘要輔助撰寫AnyShare認知助手服務知識庫場景化機器人領域知識網絡領域大模型聯邦AI的推理能力:安全、高效、低成本知識增強能力:準確性、場景適應性靈活的智能體編排能力:準確性、場景適應性愛數TOME豐富的AI+知識庫場景：大模型

賦能業務知識庫大模型+知識賦能業務運營，成為企業提升效率、優化管理、驅動創新的得力助手！IT服務售后服務人力資源制度規范知識庫：加速員工入職和促進標準規范“統一制度規范文檔發布查詢，促進企業內部的信息透明度，提高員工工作合規性，并在工作中遵循統一的標準。”法務證券市場營銷市場營銷知識庫：更快進入市場“管理產品市場文檔，更好的與經銷商、生態伙伴協作，更快的進入市場，獲得商機。”法務合同知識庫/專利技術知識庫：保持合規降低風險“有效管理和保護企業的核心資產—知識產權，促進內部交流協作、提升工作效率和服務水平，并為企業的持續創新和發展提供堅實的基礎。”IT服務知識庫：提升企業內部IT服務效率和員工體驗“管理IT服務資料手冊，提升IT部門服務效率和員工滿意度，降低服務壓力，加速新系統部署和數字化能力提升。”銷售服務知識庫：提高客戶滿意度“統一技術、服務經驗知識庫，更好的賦能技術工程師和服務流程，加快問題解決速度，提高客戶滿意度和服務口碑。”銷售知識庫：加速銷售周期，完成更多交易“管理銷售計劃、銷售指南和案例，使流動銷售隊伍加速銷售周期，完成更多交易。”研發/設計研發設計知識庫：加快產品和技術創新“管理研發設計規范和歷史經營知識，規范研發流程并提升產品質量，減少重復發明輪子，加快產品交付效率”設備維護設備維護知識庫：提升設備產能利用率“管理設備維護資料和經驗知識，減少設備故障中斷時間，解決設備檢修時間長、故障定位不準、設備檢修經驗知識流失”某大型企業集團：企業報銷制度的智能化問答客戶場景AnyShare

認知助手最佳實踐集團內部有大量政策和制度，對于員工來說從海量的制度文件中找到自己所需的條款是比較困難的。比如新員工入職，對差旅相關的標準不了解，通常需要向行政部門咨詢或者找到對應的制度文件查閱對應的標準，查找過程費時費力。AnyShare認知助手結合企業制度文檔庫，提供制度知識庫問答。用戶通過自然語言的方式進行提問，AnyShare認知助手快速將差旅標準給到他。比如直接提問我是工程師，去某個城市出差，住宿費標準是多少？節省大量詢問和制度查詢時間，大大提高報銷制度獲取效率。智能報銷問答演示視頻某大型汽車配件企業：

SAP操作手冊問答場景客戶場景AnyShare

認知助手最佳實踐SAP通過命令進行操作十分繁瑣，雖然提供了對應的操作文檔以及常見問題的QA文檔，但是內容太多且繁雜，命令的查找費時費力。基于SAP使用的場景問題及報錯的QA文檔，通過AnyShare

認知助手實現SAP操作步驟的智能查詢，輕松查詢SAP操作指令及對應業務操作，以圖文并貌向用戶展示每一個操作步驟。SAP操作手冊問答演示視頻基于AnyShare智能云盤：三步極速搭建AI+知識庫PART

2.1三步搭建

AI+知識庫：第一步，建立基本從文檔協作和知識庫管理規范知識庫目錄與權限知識庫發布流程知識庫管理知識庫范圍業務領域概念、政策、法規職能領域制度、規定、指引、FAQ協作庫(部門文檔庫)發布庫(知識庫) 歸檔庫標簽體系業務對象標簽（文檔與業務對象相關）業務域標簽其他專業標簽文檔/知識編目業務對象描述業務對象的BOM文檔等；知識治理文檔管理規范項目文檔管理部門文檔規范常見活動及文檔模版找文檔用文檔在線共享協作智能搜索智能問答輔助閱讀文案/報告助手...歸檔規范檔案管理系統（可選）數字預歸檔歷史文檔關聯...三步搭建AI+知識庫：第二步，從部門庫發布到知識庫（自動化/智能化）會議紀要智能總結智能內容處理將AI能力作為工作流的可配置節點，可以利用大模型對文檔進行自動化處理。001102 典型場景一：招投標資料的生產基于投標項目的要求，創建文檔模板，利用大模型可實現圍繞著標題的擴寫及主要內容的續寫，加速招投標資料的產出速度。典型場景二：項目會議的報告生成項目現場會議音頻\視頻等會議文件上傳至AnyShare中，通過工作流自動將音頻轉換成文本，并通過大模型基于模板總結生成會議紀要。03提交文檔文檔審核文檔發布入庫版本關聯文檔/知識發布通知自動標簽/智能內容處理三步搭建AI+知識庫：第三步，配置智能機器人，實現場景化智能應用智能Bot，精準回答智能Bot根據用戶的業務場景完成小而精的自定義范圍問答，答案更精準0011靈活可自定義的智能Bot可根據不同的用戶場景，選擇不同的數據源（文檔、文檔庫、WikiDoc、知識圖譜（6.3版本上線）、外部數據源（規劃中））與大模型，實現專屬問答。0203 多種訪問方式支持在認知助手側邊中選擇智能Bot支持在文檔預覽界面的側邊欄中選擇Bot支持在全部Bot中查看并使用已創建的Bot與外部集成智能Bot提供標準API可以便捷的與外部業務系統和APP進行集成對接。04自定義機器人任務調試認知助手側邊欄全部機器人文檔預覽側邊欄AnyShare智能云盤的一體化方案：幫助企業安全、準確且經濟的實現大模型+知識庫落地PART

2.2智能云盤

的“一體化”方案：AnyShare

+

AnyDATA

+

大模型一體機經濟性安全性低資源推理

單塊

GPU

實現百億參數級別模型推理低成本訓練

基于行業預訓練模型，極低finetune

成本低成本部署

一體機解決方案，0

部署成本數據安全

完全私有部署，保障數據安全數據隱私

基礎模型訓練數據脫敏，無非公開、未經授權數據偏見和歧視

產品層封裝設計（無開放問答），模型結果通過安全性校驗“智能化”配置必配：AnyShare認知助手+AnyDATA選配：大模型一體機AD19000領域認知智能引擎云盤應用領域大模型領域知識網絡Family

7

智能內容管理平臺內容門戶文檔中心工作中心表格中心AD19000On-PremiseBERTCLIP大模型及一體機能力層輔助創作智能引用輔助撰寫智能補全語法糾錯全文撰寫生

產輔助知識運營自動化知識主題主動知識推薦自動化知識聚合智能機器人精準知識問答消

費智能搜索智能問答搜專家綜合搜索圖片搜索認知搜索輔助閱讀內容概述知識點智能問答關聯文檔關聯專家任務規劃內容自動化AnyShare

認知助手任務管理

多端擴展Office

插件同步盤客戶端瀏覽器領域認知智能引擎：基于AnyDATA，以大模型中立提供經濟、準確、安全的AI能力認知助手AI能力搜索推薦問答生成統一數據管理模型工廠：統一模型管理Benchmark模型微調聯邦AI 模型接入及用量管理統一算力調度混合策略 資源可視化管理推理加速異構芯片適配 GPU調度優化統一智能體管理智能體工廠...Tool

2 Tool

NAnyDATAAI集成平臺領域知識網絡知識增強DATA+AI能力Benchmark自動/任務規劃數據/知識增強私域數據：內存管理結構化/非結構化機器數據Tool

1工具管理DCU昇騰大模型中立：私有大模型一體機或公有模型服務On-Premise SaaS愛數

TOMEBERTOn-Premise基于AnyShare權限體系+AnyDATA提示詞與智能體評估，確保大模型安全合規大模型輸入：指令+文本數據有毒：內容過時、不良倫理價值觀等；數據安全：隱私泄露、公司/業務機密、知識產權/版權數據等；數據質量：虛假信息、垃圾信息等；數據偏見：內容中存在歧視、偏見等；誘導攻擊、提示詞注入攻擊；提示和文本存在敏感/虛假信息；領域微調數據惡意標注：誘導錯誤的人類信息對齊、錯誤價值導向；低質標注：標注人員素質不齊、數據不可靠；固化標注：缺少多樣性、模式機械化；輸出：生成內容幻覺，不可控；不可解釋人類對齊指令微調SFTRLHF領域大模型領域知識網絡模型工廠智能體工廠知識庫用戶反饋基于DATA+AI的大模型安全體系AnyShare認知助手提示詞控制，提示詞效果評分；AnyShare

認知助手基于數據權限的輸出權限管控；知識網絡（知識圖譜）來強化生成、質量校驗、糾偏、防惡意輸出；通過統一高質量知識數據來進行領域微調；基于用戶反饋優化；核心能力之一--知識增強：

領域知識網絡增強智能體準確性和場景適應性模型工廠清洗后的數據

結構化后的數據本體庫知識圖譜STEP1：領域數據源接入STEP3：領域知識網絡構建STEP4：智能體工廠應用知識抽取數據加工知識映射洞察智能體抽取模型知識網絡工作臺智能體工廠數據接入關系型數據索引數據數據接入STEP2：數據處理知識映射向量數據101010101011000010011110010010100文本向量文本向量化問答智能體撰寫智能體文檔/圖片/音視頻內容流程引擎音視頻ASROCR識別標簽/編目分類分級STEP5：接入AnyShare認知助手（智能機器人）AnyShare

認知助手智能服務機器人...制度規范機器人IT服務機器人研發知識機器人設備維護機器人行業專利機器人銷售機器人產品配置機器人...核心能力之二--聯邦

AI

：按需調度AI，高效、低成本且隱私保護Agentwith

p=aAgentwith

p=bLMSBenchmark不同規格的大模型智能體Benchmark特定任務效果滿足要求特定任務效果不滿足要求在線服務AB

test

分流測試定期對線上智能體效果進行受控流量下的

AB

test，在可選模型中發現更優組合自動模型選擇根據特定任務Benchmark

選擇滿足任務效果要求的最小模型，最大化利用計算資源自動參數優化根據可選參數組合進行批量效果測試，自動優化智能體整體效果核心能力之三--可靈活編排的智能體：輕松搭建高適應性的智能體InputOutputLLM邏輯塊Retrievers邏輯塊query增強query重寫智能體處理流程的終點，負責輸出最終的處理結果query增強：例如用戶搜索“高血壓的癥狀”→“高血壓

癥狀風險因素飲食建議治療方法”（通過知識圖譜識別出“高血壓”與相關癥狀、原因、治療方法和預防措施的關聯）query重寫：例如用戶搜索“紐約市中心住宿”→

“紐約市中心五星級酒店，包括時代廣場附近的酒店”（大模型根據用戶歷史搜索行為改寫查詢）LLM邏輯塊是智能體中用于處理語言任務的模塊，它通過接收用戶輸入的提示詞，并選擇合適的大模型進行處理，執行特定的任務或回答相關問題。同時還支持添加多種內置工具，增強處理能力。召回邏輯塊是智能體中負責信息檢索的模塊，它通過添加知識圖譜和AnyShare文檔數據源來確定搜索過程中應該覆蓋的信息范圍。通過結合知識圖譜和豐富的非結構化文檔數據，提高搜索的質量和效率。智能體處理流程的起始點，負責接收輸入數據智能體工廠的智能體們作為數字領域的得力助手，將業務流程中的各個環節巧妙地串聯起來，用戶無需關心技術細節，只需關注業務需求。通過邏輯塊的高度封裝，用戶可以輕松