企业级知识库大模型解决方案

海量客服语音知识，
挖掘到 AI 智能问答

深蓝海域 KMPRO 大模型知识工程平台：坐席录音自动接入，经语音转写、知识派生、自动加工、聚合成库，直达可溯源的企业级 AI 问答——把每一通客服电话，变成可检索、可问答、可追溯的知识资产。

预约方案演示了解五大关键环节

8000+月均客服通话处理规模（某客户实测）

40%问题定位后相关通话量下降

100%答案可溯源至原始录音

K 知识库智能问答
基于 KMPRO 语音文件知识库 · 124 条 QA

问

燃气灶电池是那种的？圆的还是小的？

答

燃气灶通常使用一号电池（圆圆的那种大电池）[1]。

来源 QA · 通话录音可溯源

基于真实通话沉淀的标准 QA 00:01:03 · 原始录音定位

知识生产全链路

1坐席录音自动接入

2语音转写与知识派生

3QA / 图谱 / 摘要自动加工

4知识聚合成库

5AI 问答应用

6答案溯源到原始录音

01 · The Challenge 核心挑战

录音库里藏着的，不只是“证据”

客服中心每天产生大量通话录音，在很多企业里长期处于“存而不用”的状态：留存的初衷是合规备查、纠纷处理，但几个月后往往被批量清理，真正被听过的寥寥无几。这些最一线、最真实的声音，其实是一座知识富矿——难点在于，这座矿很难挖。

听得太慢

人工听一小时录音，至少需要一小时，还不包括记录整理的时间。上千小时的录音，靠人听根本不现实。

搜内容太浅

即便做了语音转文字，得到的往往只是逐字稿。“连不上”到底是蓝牙、网络，还是 APP？没有语义理解，就无法提炼深层信息。

用起来太散

少数被质检抽出来的片段，散落在不同人的电脑里，不成体系。产品部门看不到，培训部门用不上，FAQ 还是靠经验编。

结果是：企业知道用户有问题，但不知道怎么系统性地改进；知道客服有差距，却没有办法沉淀最佳做法；知道有些问题反复出现，但 FAQ 始终更新不及时。

02 · The Solution 方案总览

把录音变成可问答的知识库

深蓝海域 KMPRO AI 知识库面向大模型时代做了重新设计，核心思路是“去人工化、自动加工、聚合成库、智能消费”。整个过程中，系统承担主要加工工作，人工负责审核确认，大幅降低知识生产成本。

去人工化自动加工聚合成库智能消费

系统自动处理语音文件自动接入、自动转写、自动加工，人工从全量处理转为关键节点确认。

知识持续沉淀QA、图谱、摘要自动聚合，经确认后沉淀为企业长期增值的知识资产。

知识生产成本更低由系统完成主要加工，替代大量人工听录、整理与编写 FAQ 的重复劳动。

答案可溯源每个 AI 答案标注来源 QA，可追溯至原始通话录音的具体时间段。

03 · Key Steps 关键环节

解决方案的五个关键环节

从“语音文件”到“智能问答”，KMPRO 提供了一条完整的自动化路径：每个环节都对应清晰的产品能力与可视化管理界面。

01Auto Ingest · 自动接入

录音自动入库，进入知识加工流水线

KMPRO 与企业现有的坐席录音系统对接，语音文件自动入库，不需要人工逐个上传。进入系统后，每份录音按预设加工流水线逐步处理：入库、预览、解析、安全、全文、切片、页索引、加工。整个过程可视化，管理人员可以清楚看到每份录音当前处于哪个环节、是否处理完成。

坐席录音系统对接自动入库加工流水线可视化

入库 · 解析 · 切片 · 全文 · 质检 · 批量加工

02Derive · 知识派生

一份录音，派生出多种知识产品

语音文件进入系统后，首先被转写为文字。但这只是第一步——系统会基于转写内容，自动派生出多种知识产品：QA 问答对、知识图谱、内容摘要、切片片段等。以客服场景为例，一通几分钟的预约开通电话，就能自动抽取多条 QA，覆盖“首次开通需要去哪里办理”“预约需要提供哪些信息”“能否登记多个联系电话”等常见问题。

QA 问答对知识图谱内容摘要切片片段

一通电话 → 自动派生 7 条 QA

03Aggregate · 聚合入库

派生知识自动聚合成库

从各条录音中派生出的 QA、图谱、摘要，会自动聚合成统一的知识库，而不是散落在各处。管理人员可以按问题、答案、来源、状态等维度进行检索和审核。经过确认的知识条目会进入可被消费的状态，成为企业正式的问答知识资产。

统一知识库多维检索审核确认

文档库 · 切片库 · QA 库 · 图谱库

04Answer · 智能问答

基于知识库，实现 AI 智能问答

当知识库达到一定规模后，就可以直接对外提供智能问答能力。用户或客服人员输入问题——例如“燃气灶电池是那种的？圆的还是小的？”——系统会基于知识库中的 QA 给出准确回答。由于答案是来自真实客服通话中沉淀的标准 QA，而不是模型凭空生成，因此准确性和可控性都更高。

面向用户与客服基于库内标准 QA高准确 · 高可控

基于当前库，即可实现 AI 问答

05Trace · 答案溯源

答案可溯源，知道依据来自哪通电话

企业对 AI 回答最担心的，往往是“它为什么这么答”。在 KMPRO 的问答界面中，每个答案都会标注来源 QA，并且可以追溯到原始录音的具体时间段。点击来源，就能看到对应的通话转写文本和时间戳，例如“00:00:00.910–00:00:31.440”的原始表述。这种可追溯性，让企业在使用 AI 问答时更有底气，也便于后续的审核、纠错和持续优化。

来源 QA 标注录音时间戳定位审核 · 纠错 · 优化