痛点
01
企业知识通常分散存储在各个业务系统中,并且多以数据库、pdf、Word 等不同形式存在,无法准确捕捉用户的意图和精准的检索。
痛点
02
用户需要阅读大量内容才能找到确切的信息,无法从大量文档中提取精炼的总结或答案,隐性知识挖掘成本高。
痛点
03
基于传统的搜索方式缺乏对自然语言查询的深刻理解,搜索结果容易缺乏准确性和相关性。查询结果以列表形式呈现,用户需要逐一点击链接,进一步增加了查找信息的难度,使用户体验受到影响。
痛点
04
知识采编及管理过程通常需要人工维护和更新过程耗费时间和人力资源,增加了管理运营成本。
利用 LLM+RAG 技术全面提高用户对搜索结果的信任度,以提供更准确的检索结果,同时通过自研的自主拒识和幻觉检测模块,确保回答信息真实、准确,基于实际事实。通过对检索到的结果进行精细排序计算,实现更为精准的答案输出。
通过自然语言的交互式直接提问回答,能够根据上下文语境进行多轮次的对话,从而实现对于复杂问题的深入探索。在这个过程中具备提炼和总结信息的能力,并能够对答案的来源进行溯源。
系统支持用户一键上传文档,能够自动完成知识构建。通过自主研发的文档多粒度层次结构切割技术,系统能够智能地将文档进行自动分割。此外,系统还提供文档语义结构解析,包括对 OCR 的支持,实现了对文档的智能化处理。
通过友好的自然语言交互方式,实现搜索、问答、知识归纳、推荐等,帮用户精准获取有效信息,大量节省文档检索成本,提升工作和学习效率。
智能化完成知识归纳、提炼总结,促进隐性知识显性化,充分发挥知识价值,赋能组织更智慧、高效。
基于 Mengzi-GPT + 全栈检索增强体系构建松耦合的企业知识库,实现在效率和准确率及部署成本方面的最优解决方案。