GenAI时代，企业都在积极探索拥抱AI，AI也为企业带来了价值。一份报告显示，配备人工智能的客户服务团队可节省45%的通话时间，问题解决速度提升44%，且支持质量与一致性提升35%。

　　这背后需要一个智能系统支撑AI的落地，其中比较关键的是AI知识库的支撑，知识不再仅仅是存储，它关乎智能访问、速度和准确性。AI知识库可以更高效地盘活企业的数据资产，提升模型效果，解决大模型“知识局限”和“幻觉”的问题，通过RAG技术将企业私有知识嵌入大模型知识图谱，提升问答质量和查询准确率。

　　构建AI知识库在当前的AI落地应用中是非常重要的。AI知识库不仅可以提高信息的获取和共享效率，还能通过智能推理和自我更新能力，提升用户体验和工作效率。

　　有数据表明，AI知识库的效能是普通知识库的10倍。它利用自然语言处理(NLP)、机器学习(ML)、大模型LLM等AI技术理解用户意图，并在极短时间内处理海量信息以提供答案。用户可以与人工智能驱动的知识库进行对话，无需再翻阅冗长的文档和工作流程。

　　AI实时库的内容类型

　　AI知识库中有以下内容类型：

　　1. 结构化知识

　　结构化知识以预定义的格式或模式组织，使其易于被人工智能算法搜索和访问。

　　比如，包括常见问题解答(FAQ)、故障排除指南、操作指南、用户手册、术语表及其他结构化文档，其中信息被分类到特定字段中。

　　2. 非结构化知识

　　非结构化内容缺乏预定义格式，以“原始”形式存在。例如客户邮件和消息、社交媒体互动、支持历史、聊天记录、图像和视频等。

　　AI技术以及向量化处理技术等可以帮助从非结构化来源提取并解读信息。

　　3. 自动化知识

　　自动化内容利用人工智能工具，基于新数据和用户互动部分或完全生成内容。

　　比如，基于现有数据生成的文章和常见问题解答(FAQ)草稿，视频和音频录音的自动转录。

　　基于预定义知识和规则的聊天机器人响应。

　　构建AI知识库的难点和挑战

　　然而，构建AI知识库的过程中也面临着一些难点：

• 数据质量问题：构建高质量的AI知识库需要大量高质量的数据支持。如果企业缺乏足够的数据积累，或者数据质量不高，知识库的效果将受到严重影响。

• 知识整合困难：来自不同源的数据往往格式不一，如何将这些数据有效整合成一个统一的知识库是一个巨大的挑战。

• 高成本与时间消耗：知识库的构建过程通常需要大量的资源投入，包括数据标注、知识提取等，冷启动周期较长，导致构建成本高昂，无法实时更新，回答滞后。

• 召回率不足：向量相似度检索受限于Embedding模型领域适应性，术语缩写、口语化查询易导致语义偏差。

• 技术依赖与更新：AI技术本身还在不断发展中，构建的知识库需要不断更新以适应新的技术和市场需求，这对企业的技术能力提出了更高的要求。

• 权限与安全风险：敏感知识(比如财务、销售数据等)需精细到部门/角色的权限控制，同时需防范数据泄露。

　　如何构建AI知识库?

　　1. 明确目标

　　确定正在构建的知识库的目的和范围，包括它应回答的问题类型以及它将服务的受众。

　　2. 收集和组织数据

　　信息丰富且结构良好的内容可以创建一个有效的AI知识库。从组织内的不同来源收集相关数据，包括聊天日志、电子邮件、通话日志和其他客户互动，还有大量非结构化的数据，将这些数据组织成结构化的格式。

　　3. 引入AI、RAG等技术

　　自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)、大模型、RAG等为AI知识库的建设和应用提供了技术支持。根据需求复杂度，可从基于规则的系统入手，或转向更先进的模型。也可以考虑使用提供这些人工智能功能的平台或框架。

　　使用收集的数据训练AI模型并调整其参数以提升准确性，通过RAG等技术减少大模型幻觉，提升准确性，随着新数据的不断更新，持续优化并重新训练模型以确保其保持最新且准确。

　　4. 进行测试

　　对AI知识库进行全面测试。使用多种测试方法，如边界案例和常见查询，以确保系统可靠性。同时进行A/B测试，对比人工智能与人类客服及其他系统的性能表现。

　　5. 持续监控并鼓励反馈

　　知识库上线后，持续监控其性能以识别改进领域。反馈循环有助于理解知识库如何满足用户需求以及改进方向。使用分析工具跟踪使用模式、响应时间和准确率。

　　小结

　　综上所述，构建AI知识库是AI落地应用以及盘活企业数据资产非常关键的一环，它能够显著提升企业的运营效率和信息管理能力。不过，这需要企业长期投入，制定相应的策略来应对可能遇到的挑战，以确保知识库的有效性和可持续性。

　　参考链接：https://knowmax.ai/blog/ai-knowledge-base/