當前企業(yè)內部的傳統(tǒng)知識管理形式仍然較為傳統(tǒng)，往往以目錄組織形式文檔，顯著特征為缺乏智能化的支持，體現(xiàn)在信息孤島、知識碎片、知識流失、知識難以查找和獲取等各個方面。傳統(tǒng)知識管理的這些痛點限制了對知識的高效管理和應用。

借助達觀自研的曹植大模型和知識圖譜平臺，可以從以下方面顯著提升知識管理的水平：

• 大模型的語義理解和信息提取能力輔助知識提取和歸納
• 基于大模型的理解能力和知識圖譜的事實關聯(lián)，提供精準和全面的搜索結果
• 知識圖譜可以更好地理解和利用知識之間的關聯(lián)和規(guī)律
• 知識圖譜和知識庫整合專業(yè)化知識，解決信息孤島的問題

達觀數(shù)據(jù)近期與國內汽車龍頭企業(yè)吉利汽車達成合作，助力吉利引入知識圖譜，針對吉利汽車內部合規(guī)追溯、汽車手冊和屬性問答、質量舊件問題輔助判定等業(yè)務場景進行智能化升級。

1.構建合規(guī)知識圖譜，按知識錨點進行知識鏈接追溯

通過構建基于零部件、性能、功能等維度的文檔知識圖譜，能夠實現(xiàn)文檔的全面追溯和合規(guī)性分析，確保能夠更加高效地查找和分析相關文檔。當用戶輸入查詢語句：車道輔助，輔以大模型進行語義理解，系統(tǒng)智能檢索“車道輔助”功能從需求提出->需求分解->子系統(tǒng)設計->軟件設計->測試報告等一系列相關的文檔，并將結果以知識可視化的方式進行展現(xiàn)，方便用戶從研發(fā)和生產(chǎn)過程追蹤相關文檔和知識。

圖：汽車研發(fā)知識鏈路模式

圖：文檔知識鏈路

2.構建質量智能知識庫，輔助舊件問題精準判定

通過建立質量全景知識庫，對故障描述進行結構化、符號化和術語化，更好地輔助維修工程師對舊件問題進行判定，并準確定位故障機理和故障模式。這將有助于工程師更快速、準確地解決問題，提升維修效率和質量，同時降低維修成本和風險。

圖：故障問題輔助判定

3.曹植大模型輔助知識問答，提高專業(yè)知識獲取效率

通過將曹植大模型與知識圖譜相結合，一方面通過大模型可以降低知識圖譜構建的成本，快速搭建知識框架；另一方面使用大模型的語義理解能力優(yōu)化圖譜問答推理pipeline過程，或者通過大模型的類似NL2SQL能力對結構化的汽車屬性數(shù)據(jù)集進行問答。最終車主只需簡單提問，就能夠獲得準確、及時的汽車相關信息，包括汽車屬性、使用說明和故障排除等。

圖：大模型輔助知識圖譜問答

圖：大模型輔助知識圖譜問答

達觀數(shù)據(jù)已服務于汽車行業(yè)中多家著名企業(yè)，包括上汽通用、泛亞汽車、福特汽車、寶馬汽車、重汽等，并致力于提供優(yōu)質且適合場景的知識圖譜、知識庫和知識搜索技術解決方案。在知識搜索應用領域擁有很多案例積累與技術自研探索，不同場景適配不同的組合方案，滿足自然場景下的多源化需求，幫助企業(yè)實現(xiàn)知識沉淀和搜索的同時，助力企業(yè)業(yè)務智能創(chuàng)新。