隨著知識(shí)管理的重要性日益凸顯，達(dá)觀大模型知識(shí)庫(kù)以其先進(jìn)的技術(shù)和功能，為企業(yè)提供了高效的知識(shí)管理解決方案。在當(dāng)今信息爆炸的時(shí)代，企業(yè)面臨著大量的知識(shí)和數(shù)據(jù)，如何有效地匯總案例數(shù)據(jù)并歸納分析故障知識(shí)，成為了提高企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率和決策準(zhǔn)確性的關(guān)鍵問題。本文旨在研究達(dá)觀大模型知識(shí)庫(kù)的案例數(shù)據(jù)匯總和故障知識(shí)歸納分析方法，分享其經(jīng)驗(yàn)，為其他企業(yè)提供借鑒。

達(dá)觀大模型知識(shí)庫(kù)作為一款強(qiáng)大的知識(shí)管理工具，在知識(shí)管理領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。其基于垂直大模型和行業(yè)專業(yè)知識(shí)，可匯集管理企業(yè)內(nèi)外部專業(yè)文檔，并實(shí)現(xiàn)智能問答、智能寫作、智能審核等功能。

達(dá)觀大模型知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建涵蓋了從數(shù)據(jù)采集、整理到存儲(chǔ)的全過程。知識(shí)的來源廣泛，包括企業(yè)內(nèi)部文檔、行業(yè)報(bào)告、學(xué)術(shù)研究、網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容等。在采集這些數(shù)據(jù)后，會(huì)通過先進(jìn)的自然語(yǔ)言處理技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘算法進(jìn)行清洗和預(yù)處理。

知識(shí)庫(kù)的架構(gòu)設(shè)計(jì)圍繞知識(shí)的分類和關(guān)聯(lián)展開，采用多層級(jí)分類體系，類似圖書館分類法但更靈活。在企業(yè)知識(shí)庫(kù)中，可能會(huì)有產(chǎn)品知識(shí)、市場(chǎng)知識(shí)、客戶知識(shí)等大的分類，而在產(chǎn)品知識(shí)下又會(huì)細(xì)分不同產(chǎn)品線、產(chǎn)品版本的知識(shí)。這種架構(gòu)使得知識(shí)能夠按照其內(nèi)在邏輯有序地組織起來，為智能搜索等功能提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

當(dāng)用戶發(fā)起搜索請(qǐng)求時(shí)，達(dá)觀大模型知識(shí)庫(kù)深入發(fā)揮作用。它不是簡(jiǎn)單地在文本中匹配關(guān)鍵詞，而是深入到知識(shí)庫(kù)的結(jié)構(gòu)中。根據(jù)用戶輸入的關(guān)鍵詞，首先確定其可能所屬的知識(shí)類別。例如，用戶搜索 “智能手機(jī)電池續(xù)航優(yōu)化”，系統(tǒng)會(huì)判斷這屬于產(chǎn)品技術(shù)優(yōu)化類知識(shí)，然后在知識(shí)庫(kù)的相應(yīng)區(qū)域進(jìn)行更精準(zhǔn)的搜索。

此外，知識(shí)圖譜技術(shù)為搜索提供強(qiáng)大支持。知識(shí)圖譜將不同的知識(shí)點(diǎn)以圖形化的方式連接起來，展示了它們之間的關(guān)系。在搜索過程中，不僅能找到直接相關(guān)的內(nèi)容，還能挖掘出與搜索主題間接相關(guān)但可能有價(jià)值的知識(shí)。比如，除了找到電池續(xù)航優(yōu)化的具體方法，還可能找到與電池材料研發(fā)、電源管理系統(tǒng)相關(guān)的知識(shí)，幫助用戶更全面地理解和解決問題。

達(dá)觀大模型知識(shí)庫(kù)通過多種方式實(shí)現(xiàn)案例數(shù)據(jù)匯總，提高知識(shí)管理效率。

很多單位在落地人工智能時(shí)，首要解決的問題是把散落在各個(gè)地方的文檔資料集中管理起來。知識(shí)沉淀在包括報(bào)告、研發(fā)文檔、項(xiàng)目管理報(bào)告等各種文檔資料中，這些資料散落在郵箱、OA 辦公系統(tǒng)、管理信息系統(tǒng)當(dāng)中?，F(xiàn)在需要把這些散落在不同電腦或系統(tǒng)里的文檔資料匯總在一起，用數(shù)據(jù)基座管理，挖掘資料背后的知識(shí)。

一個(gè)單位內(nèi)部問答的答案來自于很多地方，簡(jiǎn)單的文檔問答難以滿足需求。達(dá)觀開發(fā)了自適應(yīng)路由問答應(yīng)用，統(tǒng)一一個(gè)問答入口，背后走不同分支找答案，實(shí)現(xiàn)知識(shí)庫(kù)問答、垂直文檔問答、Text-to-SQL 文檔問答等多種形式。同時(shí)，達(dá)觀還注重問答檔案的權(quán)限管控，當(dāng)大模型學(xué)習(xí)文檔時(shí)，對(duì)于一些重要合同等有權(quán)限限制的內(nèi)容，若用戶沒有權(quán)限訪問，答案不應(yīng)被大模型顯示出來。

很多單位傳統(tǒng)知識(shí)庫(kù)只是一個(gè)網(wǎng)盤，匯集的大量資料和文檔往往比較散亂。達(dá)觀大模型知識(shí)庫(kù)利用大模型自動(dòng)閱讀文檔資料，形成多級(jí)標(biāo)簽體系，為文檔打上各種各樣業(yè)務(wù)標(biāo)簽，并對(duì)文檔進(jìn)行自動(dòng)化歸類工作。讓計(jì)算機(jī)幫用戶把沉睡在硬盤里的文檔資料井井有條地分類歸納好，分門別類地放到各種目錄當(dāng)中去，打好各種標(biāo)簽。

達(dá)觀大模型知識(shí)庫(kù)的智能搜索 2.0 功能依據(jù)知識(shí)庫(kù)、標(biāo)簽等對(duì)搜索列表進(jìn)行再歸納，呈現(xiàn)知識(shí)全貌。

1. 知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建與架構(gòu)：知識(shí)來源廣泛，包括企業(yè)內(nèi)部文檔、行業(yè)報(bào)告、學(xué)術(shù)研究、網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容等。采集數(shù)據(jù)后，通過自然語(yǔ)言處理技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘算法進(jìn)行清洗和預(yù)處理。知識(shí)庫(kù)采用多層級(jí)分類體系，圍繞知識(shí)的分類和關(guān)聯(lián)展開，為智能搜索 2.0 提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
2. 知識(shí)庫(kù)在智能搜索中的作用：當(dāng)用戶發(fā)起搜索請(qǐng)求時(shí)，智能搜索 2.0 不是簡(jiǎn)單地在文本中匹配關(guān)鍵詞，而是深入到知識(shí)庫(kù)結(jié)構(gòu)中，確定關(guān)鍵詞所屬知識(shí)類別，在相應(yīng)區(qū)域進(jìn)行更精準(zhǔn)的搜索。知識(shí)圖譜技術(shù)為搜索提供強(qiáng)大支持，不僅能找到直接相關(guān)內(nèi)容，還能挖掘間接相關(guān)但有價(jià)值的知識(shí)。
3. 標(biāo)簽：標(biāo)簽在達(dá)觀大模型知識(shí)庫(kù)中扮演知識(shí)導(dǎo)航的關(guān)鍵角色。標(biāo)簽的創(chuàng)建是協(xié)作過程，由知識(shí)管理員、領(lǐng)域?qū)＜一蚱胀ㄓ脩艄餐瓿?，需考慮知識(shí)核心特征、應(yīng)用場(chǎng)景、受眾等因素。標(biāo)簽管理確保一致性和有效性，系統(tǒng)會(huì)定期審查和更新標(biāo)簽，根據(jù)知識(shí)更新和業(yè)務(wù)需求添加新標(biāo)簽。在智能搜索 2.0 中，標(biāo)簽是優(yōu)化搜索列表的關(guān)鍵因素，像篩選器一樣將搜索結(jié)果細(xì)分，用戶可快速定位所需知識(shí)，還能實(shí)現(xiàn)跨類別知識(shí)整合。
4. 對(duì)搜索列表的再歸納：通過聚類算法和基于規(guī)則的歸納方法實(shí)現(xiàn)。聚類算法根據(jù)知識(shí)內(nèi)容相似度，結(jié)合語(yǔ)義信息和標(biāo)簽信息將文檔聚類成不同組?；谝?guī)則的歸納方法根據(jù)預(yù)先設(shè)定的規(guī)則，如知識(shí)重要性等級(jí)、時(shí)效性、與用戶搜索歷史的相關(guān)性等，對(duì)搜索結(jié)果進(jìn)行排序和分類。知識(shí)全貌從知識(shí)類型和發(fā)展歷程兩個(gè)維度呈現(xiàn)，用戶可看到不同類型知識(shí)的分布和主題從早期探索到最新成果的演變。

達(dá)觀大模型知識(shí)庫(kù)利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)和規(guī)則引擎與機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合的方式，提取文檔關(guān)鍵信息進(jìn)行重命名。自動(dòng)化重命名功能能夠提高文檔管理效率，減少人為錯(cuò)誤。首先將需要重命名的文檔上傳系統(tǒng)，系統(tǒng)對(duì)文檔內(nèi)容進(jìn)行深度分析，提取關(guān)鍵信息，根據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則或模板生成新文件名并替換原有文件名。用戶可自定義重命名規(guī)則和模板，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行預(yù)覽和修改。該功能為文檔生成規(guī)范文件名，方便查找和使用，提高工作效率。同時(shí)，達(dá)觀大模型知識(shí)庫(kù)還具有本地文件快速整理功能，通過智能文檔內(nèi)容分析技術(shù)，將本地文件批量導(dǎo)入后進(jìn)行智能內(nèi)容分析、分類，并歸檔到相應(yīng)文件夾或標(biāo)簽下，用戶可自定義分類規(guī)則和標(biāo)簽體系，對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行預(yù)覽和調(diào)整。該功能提高文件查找速度，減少冗余和重復(fù)，提高整體工作效率。

達(dá)觀大模型知識(shí)庫(kù)通過故障分析知識(shí)圖譜平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)故障知識(shí)的高效歸納分析。

用戶在發(fā)現(xiàn)故障并收集故障現(xiàn)象問題后，可將故障問題描述內(nèi)容輸入檢索框。圖譜平臺(tái)能夠智能解析該故障描述，引導(dǎo)用戶逐步補(bǔ)充故障信息，從而精準(zhǔn)定位故障位置。同時(shí)，平臺(tái)會(huì)推薦排查措施和相似案例，輔助工程師高效排除故障。例如在汽車售后維修場(chǎng)景中，對(duì)于復(fù)雜的車輛故障問題，若維修站無(wú)法解決，通常會(huì)升級(jí)到主機(jī)廠。主機(jī)廠工程師以往主要依據(jù)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)及維修手冊(cè)進(jìn)行修理，但借助達(dá)觀故障分析知識(shí)圖譜平臺(tái)，能夠快速定位維修手冊(cè)、推薦類似案例，不僅輔助維修站解決更多問題，緩解主機(jī)廠業(yè)務(wù)壓力，還能依據(jù)已構(gòu)建的故障知識(shí)庫(kù)，輔助主機(jī)廠工程師對(duì)復(fù)雜問題進(jìn)行高效排查，縮短維修周期。

故障解決后，產(chǎn)線會(huì)輸出故障報(bào)告，其中包含故障具體問題、解決方案、發(fā)生部位等信息。用戶可將該報(bào)告上傳至故障分析知識(shí)圖譜平臺(tái)，平臺(tái)會(huì)對(duì)報(bào)告中的 FMEA 故障知識(shí)，如故障部位、故障原因、解決措施等進(jìn)行識(shí)別和抽取。抽取結(jié)果會(huì)與平臺(tái)內(nèi)歷史 FMEA 文檔進(jìn)行比較，若對(duì)比發(fā)現(xiàn)有新知識(shí)，會(huì)向相關(guān)的 FMEA 小組用戶推送結(jié)果。經(jīng)小組專家審核后，新知識(shí)將被更新到歷史 FMEA 中。

除了平臺(tái)推送新故障知識(shí)以更新 FMEA 之外，用戶還可以通過多種復(fù)雜組合篩選條件進(jìn)行故障知識(shí)的查找。比如，篩選兩個(gè)產(chǎn)線的不同生產(chǎn)工序過程、選擇要制作的新 FMEA 模版，再由專家審核組合條件結(jié)果，并下載成一份新 FMEA 文檔。

案例統(tǒng)計(jì)分析主要針對(duì)故障報(bào)告和 FMEA 文檔中的一些數(shù)據(jù)指標(biāo)項(xiàng)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，并將結(jié)果應(yīng)用到產(chǎn)線進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化改善。例如，對(duì)零部件、供應(yīng)商、工藝、性能指標(biāo)等進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。用戶通過選擇統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)的設(shè)備或故障類型，會(huì)得到多維度的故障原因分析結(jié)果，這些結(jié)果會(huì)通過餅狀圖、柱狀圖、帕累托圖等方式呈現(xiàn)。通過這些分析結(jié)果，可以輔助產(chǎn)線工程師制定優(yōu)化策略，如優(yōu)化生產(chǎn)工藝、增加測(cè)試手段、替換材料供應(yīng)商等。

達(dá)觀大模型知識(shí)庫(kù)在案例數(shù)據(jù)匯總和故障知識(shí)歸納分析方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)，以下將從知識(shí)沉淀與集中管理、提高工作效率、增強(qiáng)知識(shí)可獲取性、提升知識(shí)管理安全性和促進(jìn)知識(shí)共享與協(xié)作五個(gè)方面進(jìn)行詳細(xì)闡述。

達(dá)觀大模型知識(shí)庫(kù)將企業(yè)內(nèi)外部專業(yè)文檔集中管理，使知識(shí)沉淀在統(tǒng)一平臺(tái)上，方便挖掘和利用。許多單位在落地人工智能時(shí)，首要任務(wù)就是把散落在各個(gè)地方的文檔資料集中管理起來，這些文檔包括報(bào)告、研發(fā)文檔、項(xiàng)目管理報(bào)告等，它們散落在郵箱、OA 辦公系統(tǒng)、管理信息系統(tǒng)當(dāng)中?，F(xiàn)在通過達(dá)觀大模型知識(shí)庫(kù)，能夠把這些文檔資料匯總在一起，用數(shù)據(jù)基座管理，挖掘資料背后的知識(shí)。

達(dá)觀大模型知識(shí)庫(kù)具備智能問答、寫作、審核等功能，減少了人工干預(yù)，提高了文檔處理速度和準(zhǔn)確性。智能問答通過自適應(yīng)路由問答應(yīng)用，統(tǒng)一一個(gè)問答入口，背后走不同分支找答案，實(shí)現(xiàn)知識(shí)庫(kù)問答、垂直文檔問答、Text-to-SQL 文檔問答等多種形式。同時(shí)，達(dá)觀還注重問答檔案的權(quán)限管控，確保敏感信息安全。智能寫作滿足企業(yè)日益增長(zhǎng)的個(gè)性化和專業(yè)文檔寫作需求，智能審核支持專業(yè)文檔審核，垂直大模型更理解專業(yè)文檔審核要素，可自動(dòng)審核文件是否滿足相關(guān)要求。此外，WORD 文檔內(nèi)容一鍵復(fù)制至富文本編輯器功能，提高了文檔內(nèi)容流轉(zhuǎn)效率，保證格式一致性，方便文檔管理。

通過智能搜索和推薦功能，員工可以快速找到所需知識(shí)，提高知識(shí)獲取效率。達(dá)觀大模型知識(shí)庫(kù)的智能搜索 2.0 功能依據(jù)知識(shí)庫(kù)、標(biāo)簽等對(duì)搜索列表進(jìn)行再歸納，呈現(xiàn)知識(shí)全貌。當(dāng)用戶發(fā)起搜索請(qǐng)求時(shí)，系統(tǒng)不是簡(jiǎn)單地在文本中匹配關(guān)鍵詞，而是深入到知識(shí)庫(kù)結(jié)構(gòu)中，確定關(guān)鍵詞所屬知識(shí)類別，在相應(yīng)區(qū)域進(jìn)行更精準(zhǔn)的搜索。知識(shí)圖譜技術(shù)為搜索提供強(qiáng)大支持，不僅能找到直接相關(guān)內(nèi)容，還能挖掘間接相關(guān)但有價(jià)值的知識(shí)。標(biāo)簽在智能搜索中扮演關(guān)鍵角色，通過創(chuàng)建和管理標(biāo)簽，將搜索結(jié)果進(jìn)一步細(xì)分，用戶可以快速定位所需知識(shí)，還能實(shí)現(xiàn)跨類別知識(shí)整合。

對(duì)問答檔案進(jìn)行權(quán)限管控，確保敏感信息安全。在文檔問答時(shí)，大模型學(xué)習(xí)文檔時(shí)會(huì)考慮權(quán)限問題，對(duì)于一些重要合同等有權(quán)限限制的內(nèi)容，若用戶沒有權(quán)限訪問，答案不應(yīng)被大模型顯示出來。

文檔自動(dòng)歸類功能方便員工查找和管理文檔，促進(jìn)知識(shí)共享與協(xié)作。大模型自動(dòng)閱讀文檔資料時(shí)，可以對(duì)文檔形成多級(jí)標(biāo)簽體系，打上各種各樣業(yè)務(wù)標(biāo)簽，并對(duì)文檔資料進(jìn)行自動(dòng)化歸類工作。讓計(jì)算機(jī)幫用戶把沉睡在硬盤里的文檔資料井井有條地分類歸納好，分門別類地放到各種目錄當(dāng)中去，打好各種標(biāo)簽。此外，文檔自動(dòng)重命名功能和本地文件快速整理功能也提高了文檔管理效率，方便知識(shí)共享與協(xié)作。

達(dá)觀大模型知識(shí)庫(kù)在案例數(shù)據(jù)匯總和故障知識(shí)歸納分析方面具有先進(jìn)的方法和豐富的經(jīng)驗(yàn)，為企業(yè)知識(shí)管理提供了有力支持。通過文檔匯集管理、智能搜索、故障分析知識(shí)圖譜等功能，實(shí)現(xiàn)了知識(shí)的高效管理和利用，提高了企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。