哪个最适合企业搭建AI知识库,让沉淀的企业知识活起来

2023年被誉为 “大模型” 元年,紧接其后的2024年则是“AIGC”技术应用的风口。AIGC概念广泛,其中生成式AI技术(Generative AI)尤其受到关注,它通过创新性算法解决传统AI所难以触及的问题,特别是在数字内容创新上实现了质的飞跃。

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“AIGC+场景”模式如何帮助处理企业数据

技术的进步与应用场景的拓展使得AIGC技术在企业中的应用愈发广泛,特别是在提升工作效率上显示出巨大潜力。企业通过AIGC技术,运用AI大模型,不断完善其AI知识库,实现知识的自我循环与更新。

AI大模型+知识库=?

构建企业知识库

随着AI大模型的日益成熟,如GPT-3.5、GPT-4-Turbo、Claude-3-Sonnet、文心一言、豆包等,它们正成为企业知识库搭建的得力助手。零代码平台搭建AI知识库,例如HelpLook的兴起,不仅支持上述AI大模型,让这一过程变得简单快捷,即可轻松搭建起功能强大的AI知识库。同时具备AI搜索技术,如同智能的导航员,精准捕捉用户需求,提供高效、准确的知识检索与推荐服务。

2024国内外AI大模型测评

近期,《中文大模型基准测评2024上半年报告》的发布,为我们展示了国内外AI大模型的最新进展。

2024年值得关注的中文大模型全景图

数据来源:《中文大模型基准测评2024上半年报告》

报告显示,OpenAI的GPT-4o依然保持领先地位,但国内大模型如阿里的Qwen2-72B、商汤的SenseChat5.0等已紧随其后,差距缩小至5%以内。而豆包、Kimi、通义千问、文心一言等也以70分左右的成绩位列前列。

SuperCLUE通用能力测评:一级总分

数据来源:《中文大模型基准测评2024上半年报告》

在SuperCLUE通用能力测评中,开源模型如Qwen2-72B更是表现出色,与顶级闭源模型平分秋色。由零一万物推出的Yi-1.5-34B在开源领域同样展现了不凡实力,以超过60分的成绩紧追部分顶级闭源模型。

那么常见用来搭建AI知识库的AI大模型有哪些呢?

国内热门AI大模型

1.文心一言

百度推出的文心一言(ERNIE Bot),是一款知识增强大语言模型,具备文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解和多模态生成等五大能力。

-特点:专注于中文理解与生成,提供多模态内容生成,包括图片、语音及视频,技术背后依托百度强大的搜索和数据处理能力,以及海量中文标注数据优化。

2.豆包

字节跳动的豆包,是一个大型多模态语言模型家族。

-特点:支持高度定制化和个性化服务,满足不同行业需求,展现出字节系的技术活力和创新能力。

3.Kimi

Kimi是月之暗面科技有限公司开发的AI大模型,以超长文本处理能力著称。

-特点:支持200万汉字的无损输入,具备强大的记忆功能和上下文理解能力,操作简便,支持多种文件格式上传,适合处理大规模文本数据。

4.通义千问

阿里巴巴的通义千问,是一个功能丰富的自然语言处理模型。

-特点:具备强大的语义理解能力,准确捕捉用户意图,广泛应用于阿里巴巴的多个内部应用,如钉钉、天猫精灵等。

5.讯飞星火

科大讯飞的讯飞星火,是一个专注于语音识别和语音合成的自然语言处理模型。

-特点:在语音识别和语音合成方面表现突出,提供准确的文本-语音转换服务。

6.智谱清言

智谱清言是智谱AI推出的一款大模型,提供全面的自然语言处理服务。

-特点:擅长处理大规模文本数据,快速准确地完成文本分类、情感分析、命名实体识别等NLP任务。

7.腾讯混元

腾讯的混元模型,是一个自主研发的高性能、低能耗大模型。

-特点:支持8k-text输入长度,兼具推理总结能力,技术升级和创新为腾讯云在AI云服务市场提供了有力支撑。

国外热门AI大模型

1.ChatGPT

OpenAI的ChatGPT是一个基于GPT模型的聊天机器人程序。目前,该系列包括了GPT-3.0、GPT-4o、GPT-4-Turbo等多个版本。

-特点:ChatGPT以其卓越的对话生成和问题解答能力而闻名,能够与用户进行流畅且智能化的交互对话。作为AI大模型领域的佼佼者。

2.PaLM 2

谷歌的PaLM 2是新一代语言模型。

-特点:具有更好的多语言和推理能力,提升了计算效率,适用于广泛的应用场景。

在企业广泛应用AI的转折点上,企业对AI的应用意愿和预算急剧增加,这不仅预示着AI技术将在全球范围内得到更广泛和深入的应用,也将为企业自身的发展和AI技术的持续进步带来积极影响。

安全与隐私的重要性

然而,人工智能大模型在处理庞大的个人数据时,隐私和安全性依然是不可忽视的重点。为此,采用以隐私保护为核心的机器学习方法和安全数据分析技术显得尤为重要。HelpLook严格遵守ISO/IEC 27001信息安全标准,并为传输中的数据提供 TLS标准安全性和加密。

AI技术的快速发展为企业提供了构建知识库的新机遇。HelpLook等SaaS工具简化了这一过程,无需挑选AI大模型,企业能够一站式应用所有热门AI大模型。

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第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;

• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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<think>好的,用户现在问的是金山文档是否提供个人知识库功能。首先,我需要确认用户所说的“个人知识库功能”具体指的是什么。通常来说,知识库功能可能包括文档的分类管理、搜索、版本控制、协作编辑、多格式支持等。根据提供的引用信息,尤其是引用[3],里面提到了金山在线文档编辑器支持通过接口进行书签替换,并且可以引入在线文档,但并没有直接提到“个人知识库”这个术语。 接下来,我要查看现有的引用内容是否有相关信息。引用[1]和[2]主要讨论的是腾讯乐享AI和LinkAI知识库解决方案,而引用[3]则提到了金山文档的在线编辑功能,特别是书签替换和在线文档的引入。用户可能想知道金山文档是否像其他平台一样,提供类似的知识管理功能。 需要进一步分析金山文档的功能。根据引用[3],金山文档支持多人在线协作编辑,能够处理多种文件格式,并且可以通过接口扩展功能。虽然引用中没有明确提到“个人知识库”,但文档管理的基础功能是存在的,比如文件夹分类、标签、搜索等,这些可能构成个人知识库的基本要素。 另外,用户可能希望了解如何利用金山文档现有的功能来搭建个人知识库,即使官方没有明确命名为该功能。例如,用户可以通过创建文件夹结构来分类文档,使用搜索功能快速查找,以及利用协作功能进行知识共享。此外,引用[3]提到的在线文档接口替换功能,可能允许用户集成外部内容,增强知识库的灵性。 还需要考虑用户可能的深层需求,比如是否支持多格式文档的存储和管理,是否具备高级搜索功能,或者是否有自动化工具帮助整理知识库。根据引用[3],金山文档支持多种格式,但高级知识库功能如语义搜索可能需要第三方集成,如LinkAI的RAG技术(引用[2]),但金山文档本身可能不内置这些功能。 后,总结回答时需要明确金山文档虽然没有专门的“个人知识库”功能名称,但其现有的文档管理、协作和扩展功能可以满足部分需求,而更高级的功能可能需要借助其他工具或定制开发。</think>根据金山文档现有功能分析,其个人知识库功能主要体现在文档管理和协作工具的基础架构中,具体可分为以下三个层面: ### 一、基础文档管理能力 1. **多格式支持**:支持在线创建和编辑金山文字/表格/演示三大基础格式,兼容上传Word/Excel/PPT/PDF等常见格式 2. **分类体系**: - 通过「文件夹+子文件夹」构建三级分类结构 - 支持星标标注重要文档 - 示例:用户可建立「技术文档/前端开发/Vue框架」的层级目录 3. **检索功能**:提供标题关键词搜索,但缺乏语义检索能力[^2] ### 二、扩展应用场景 1. **知识沉淀工具**: - 支持文档历史版本追溯(30天免费版,企业版可延长) - 通过「团队空间」实现知识共享 2. **接口扩展性**: - 开放API支持文档内容替换与嵌入(如书签替换在线文档)[^3] - 示例:将Confluence文档动态嵌入金山文档 ### 三、功能对比分析 | 功能维度 | 金山文档 | 专业知识库系统[^1] | |----------------|---------------------------|--------------------------| | 分类层级 | 3级文件夹 | 无限级分类 | | 内容检索 | 关键词匹配 | 语义向量检索 | | 知识关联 | 手动添加链接 | 自动构建知识图谱 | | 版本管理 | 基础版本历史 | 完整版本树+变更记录 | | 多模态支持 | 文档+基础附件 | 支持音视频解析[^1] | ### 解决方案建议 对于个人用户,可通过以下方式构建轻量级知识库: 1. **结构设计**: ```mermaid graph TD A[个人知识库] --> B(技术文档) A --> C(学习笔记) A --> D(项目资料) B --> B1{前端} B1 --> B11[Vue] B1 --> B12[React] ``` 2. **效率工具组合**: - 使用「模板库」保存常用文档结构 - 通过「智能表格」创建知识索引目录 - 搭配「待办清单」进行知识更新管理
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