企業級知識庫+垂直大模型解決方案
Beta Enterprise Knowledge LLM
構建企業內部知識大腦,結合RAG技術與領域微調,提供專業可信的智能問答服務。
方案背景
企業內部知識分散且專業性強,通用大模型難以準確理解行業內容。
數據安全
強調數據安全的行業不適合將知識上傳外部平台訓練與問答。
數據標注成本高昂
垂直行業缺乏大規模標注數據,人工標註成本高、周期長,難以滿足模型訓練需求。
方案內容
構建'企業內部知識大腦',三步落地:
知識採集與結構化
對接OA、文檔庫、ERP、CRM、郵件系統,完成解析、向量化與元數據標註,使非結構化資料可檢索、可關聯。
垂直模型適配
在私有化平台進行領域微調,結合RAG技術推理調用最新知識庫內容,保證答案專業可信。
應用層集成
提供統一入口,支持網頁、移動端與辦公IM機器人訪問,可追溯引用來源,便於複核。
系統部署在企業內網,由自研算力加速,實現高並發與低延遲。
核心優勢
用數據說話，讓實力可見
準確率提升
垂直領域問答準確率達90%+
數據外流
全程內網部署，零數據洩露風險
效率提升
知識檢索效率提升80%以上
智能服務
全天候智能問答服務
技術特點
深度技術能力，全面賦能業務
RAG+微調混合架構
結合檢索增強生成（RAG）與領域微調技術，既保證答案實時性，又提升專業術語理解能力，可追溯知識來源
多源知識統一管理
支持對接OA、文檔庫、ERP、CRM、郵件等多種數據源，自動完成解析、向量化和元數據標註，實現知識統一檢索
私有化安全部署
全套系統部署在企業內網環境，數據不出內網，滿足金融、醫療、政務等強監管行業的合規要求
知識動態更新
支持知識庫實時增量更新，無需重新訓練模型即可獲取最新信息，降低維護成本，確保知識時效性
適用行業
該解決方案適用於以下行業及場景
金融
法律
製造
醫療
教育
政務
大型企業集團
實施流程
專業團隊全程護航，確保項目順利交付
知識盤點
梳理企業知識源與應用場景
數據接入
對接各系統，完成知識解析向量化
模型訓練
領域微調與RAG配置優化
應用集成
開發Web、移動端、IM機器人
測試上線
灰度測試、人員培訓、正式發佈
常見問題
解答您關心的問題
傳統微調是將知識直接訓練進模型參數，優點是響應速度快，缺點是更新知識需要重新訓練成本高。RAG（檢索增強生成）是在推理時動態檢索知識庫，優點是知識可實時更新、可追溯來源，缺點是首次響應略慢。我們的方案結合兩者優勢：基礎模型進行領域微調以理解專業術語，同時使用RAG調用最新知識，確保既專業又時效。
我們採用向量數據庫+增量更新機制。新增或修改的文檔會自動觸發解析、向量化和索引更新（通常5-30分鐘完成），無需重新訓練模型。系統支持定時同步和事件驅動兩種模式，可根據業務需求配置。對於緊急更新，支持手動觸發即時刷新。此外，系統會記錄知識版本，支持按時間回溯歷史答案，確保審計可追溯。
我們提供多維度評估體系：1）準確性評估：構建領域標準問答測試集，計算準確率、召回率和F1值；2）專業性評估：由業務專家對答案的專業性、完整性和合規性打分；3）用戶滿意度：記錄點讚/踩、二次改寫率等反饋指標；4）效率指標：統計平均響應時間、知識覆蓋率和解決率。系統內置評測看板，支持A/B測試對比不同模型或配置的效果。
基礎配置推薦：1）算力：4-8張GPU卡（如A100/H100或國產昇騰910）用於推理，日均5000次問答可用4卡；2）存儲：向量數據庫需SSD，100萬文檔約需500GB-1TB；原始文檔存儲另算；3）內存：推理節點建議256GB+，向量檢索節點128GB+。我們支持按需擴展，可從小規模試點（2卡）逐步擴容。對於中小企業，也可使用混合部署方案：推理用雲上GPU，知識庫在本地。
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