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大模型知識庫與傳統(tǒng)知識庫的區(qū)別

2024-11-28 16:22:39   來源: 本站原創(chuàng) 

精準(zhǔn)高效的信息檢索

應(yīng)用大模型智能問答系統(tǒng),憑借其先進的檢索器模塊,能夠解析并捕捉用戶問題的核心,從浩瀚的知識庫中迅速且準(zhǔn)確地鎖定相關(guān)信息,從而顯著提升信息檢索的效率與準(zhǔn)確性,為用戶提供了前所未有的優(yōu)質(zhì)使用體驗。

在實際工作場景中,員工能夠輕松借助該系統(tǒng),迅速查找到所需的規(guī)章制度、技術(shù)文檔等關(guān)鍵信息,無需再像以往那樣,耗費大量時間和精力進行繁瑣的手動搜索。這一變革無疑極大地促進了企業(yè)的日常運營,提高了工作效率,并有效降低了人力成本。

相比之下,傳統(tǒng)的知識庫系統(tǒng)通常依賴于全文檢索和關(guān)鍵字匹配等策略。盡管這些方法在一定程度上能夠協(xié)助用戶查找到所需信息,但它們高度依賴于分詞技術(shù)的精確性,且往往需要人工進行進一步的甄別與篩選。這一過程不僅耗時費力,而且往往相關(guān)性較低,給用戶帶來了較大的困擾。

實際應(yīng)用案例:在企業(yè)管理中,規(guī)章制度是員工日常工作的指南針。然而,隨著企業(yè)規(guī)模的擴大和規(guī)章制度的不斷更新,員工在查找特定規(guī)章制度時往往面臨諸多不便。大模型智能問答的引入,徹底改變了這一現(xiàn)狀。員工只需通過簡單的自然語言提問,如“婚假需要提前幾天申請”或“出差北京的單人住宿標(biāo)準(zhǔn)”,大模型便能迅速從知識庫中檢索出相關(guān)信息,并給出明確、詳細的回答。這種即時響應(yīng)的能力,不僅提升了員工的工作效率,還確保了員工在遵守規(guī)章制度方面的合規(guī)性,降低了因信息不暢導(dǎo)致的違規(guī)風(fēng)險。

 

問題檢索結(jié)果

智能生成與理解

大模型智能問答不僅僅是一個檢索工具,它還結(jié)合了強大的生成器模塊。該模塊能夠基于檢索到的信息,結(jié)合自然語言處理技術(shù),智能生成準(zhǔn)確、易懂的回答。這種智能生成的能力,使得知識庫能夠處理更加復(fù)雜的問題,如長文檔中的公式解釋、數(shù)據(jù)對比等,從而提供更加全面和深入的知識支持,這些能力是傳統(tǒng)知識庫不具備的。

(1) 長文本問答能力

在技術(shù)研發(fā)、市場分析等領(lǐng)域,長文檔是不可或缺的資料來源。然而,面對動輒幾十頁甚至上百頁的技術(shù)文檔或市場分析報告,專業(yè)技術(shù)人員往往需要花費大量時間進行閱讀和篩選,以找到關(guān)鍵信息。大模型智能問答的出現(xiàn),為這一問題提供了有效的解決方案。它能夠深入解析長文檔內(nèi)容,精準(zhǔn)定位用戶關(guān)心的部分,如特定公式的解釋、關(guān)鍵數(shù)據(jù)的對比等,并給出清晰、易懂的回答。這種深度解析的能力,極大地縮短了專業(yè)技術(shù)人員獲取信息的時間,提高了工作效率。

 

長文本問答

(2) 表格內(nèi)容理解能力:對二維表單數(shù)據(jù)可以進行理解并回答

 

圖1 表格內(nèi)容理解示意

(3) 文本插圖回答能力:對文中提及的圖片,以及有題注的圖片可在問答框里進行返回。

 

文本插圖回答

(4) 公式規(guī)范化輸出能力:對文中提及的公式,可進行檢索并規(guī)范化輸出。

 

公式規(guī)范化輸出能力 

(5) 多輪對話能力:具備多輪對話能力,支持至少3輪連續(xù)對話,提升人機交互的效率和友好性。

 

(6) 拒答能力:具備拒答能力,對于不知道、不確定、不合規(guī)的內(nèi)容可以拒絕回答,避免給用戶帶來誤導(dǎo)或虛假的信息。

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