大模型在企业知识库中的应用与挑战
大模型在企业知识库中的应用
大模型在企业知识库中的应用带来了许多挑战和机遇。本文将详细探讨这些挑战及其解决方案。
数据安全性与商业隐私
国内企业在使用国外大模型时，面临数据安全和商业隐私的问题。尽管建立本地私有化的大模型是一个选择，但高昂的训练成本和算力需求限制了这一进程。
算力资源管理
企业需要平衡成本与效益，灵活调配算力资源以适应不同阶段的需求。通过建立高效管理和自适应扩展的算力资源体系，可以降低成本并确保快速响应。
资源调度策略
构建支持大模型的分布式架构，并优化资源调度策略，以提高计算资源利用率。
数据处理与知识转换
建立完善的数据处理流程，确保数据质量和安全性。同时，解决数据标准化和格式化问题，使大模型更容易学习和理解。
应用与知识积累
企业需要AI算法人才进行模型微调和优化，以确保模型输出符合业务需求。此外，还需建立应用评估和迭代机制，引入外部专家加速大模型的应用。
基于预训练模型的企业落地路径
RAG（检索增强生成）
结合信息检索和文本生成技术，提高自然语言处理任务的性能。RAG通过检索相关知识并将其作为上下文输入给模型，从而生成更准确、相关的答案。
大模型微调
使通用模型适应特定领域知识，从而转变为行业专家。微调策略需要精心设计，包括选择合适的数据集、定义目标指标以及持续评估模型表现。
知识库的发展历程
纸质文档时代
知识检索低效，文档易损坏，难以产生有效价值。
电子化管理时代
文档管理转向电子化，但知识孤立，缺乏联动检索。
多模态信息时代
借助知识图谱和NLP技术，实现半智能化前端应用，但技术成熟度不足且成本高昂。
大模型时代
GPT等大模型推动了知识库智能化发展，但仍需解决准确性和幻觉问题。
大模型知识库构建过程
传统知识库构建
依赖预先设置的答案，泛化能力差，无法进行复杂任务。
大模型知识助手
支持多轮自然交互，无需预先配置问答流程，提供更准确回答。
大模型知识库产品落地流程
测评与微调
对开源大模行进行多维度测评，并进行领域特定微调。
私有化部署与内容控制
私有化部署领域大模行，通过提示词约束输出内容，并连接质检系统以确保合规性。
FAQ自动生成与优化
自动抽取并生成FAQ，经人工审核后补充到知識库中。
多轮对话与上下文记忆
构建上下文记忆能力，实现连续对话，减少使用成本。