需求明确  技术成熟

• 1、企业知识为机密私有，互联网大模型不能回答企业专有问题。
• 2、企业智能问答目标用户和场景明确，试错成本低，见效快！
• 3、RAG搜索增强生技术路线成熟，各类开源RAG问答产品，降低试验门槛。

相辅相成  1+1>2

• 1、知识库系统具备构建了全生命周期的知识体系，便于员工系统性地查找和学习知识的同时，为大模型智能问答需要良好的知识管理基础，版本管理、权限管理、审核机制，可以帮助大模型正确的回答问题，减少信息冲突。
• 2、大模型为企业知识库赋予了大脑，从原来的搜索-列表-文章-段落的信息查找模式，变身为问题-答案的信息获取模式，效率翻倍！

理想中

现实中

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• 问答准确率
  推理严谨性
  生成的幻觉（自信的编造）
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RAG大模型问答为什么不完全可信?

智能问答助手 智能搜索助手 智能知识加工助手 智能阅读助手 智能培训助手 智能考试助手 智能客服助手 智能营销助手

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• 10+

  支持Deepseek、ChatGPT、
  讯飞星火、通义千问、文心、
  千帆等开源大模型接入

• 92%

  向量召回排序准确率
  （项目实测）

• 1000+

  各类知识库落地实施，
  深谙知识智能之道

• 87%

  大模型问答完全
  准确率

• 8+

  多种大模型知识库落地场景，
  开箱即用

Deepseek 全面接入

• 企业级知识库系统

  成熟的KMPRO知识库系统，为您提供全生命周期的基础知识管理。

• 构建适配大模型应用的、可信赖、易召回、统一维护管理的原子知识体系。

  可信大模型知识工程

• 中立大模型底座

  适配开源、商用、客户自研的大模型底座。

• 富有经验的知识梳理、知识治理、系统平台运营、内容维护服务。

  知识运营服务