云孚智能问答系统，打造可信赖的企业知识助手

最新推荐文章于 2025-12-11 20:59:23 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-11 20:59:23 发布 · 239 阅读

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#人工智能 #nlp #自然语言处理

1产品简介

云孚智能问答系统YFBOT是一款将生成式大模型，搜索引擎与知识图谱技术进行了有效的融合的智能问答AI工具。

云孚智能问答系统YFBOT，能够快速准确提取企业文档中的关键数据，信息与知识点，并且将数据、信息与知识进行了有效地结合，实现了多种数据的结构化处理，有效解决了企业历史数据的“沉睡”问题，打破了业务之间的知识壁垒，实现了知识的价值共享。通过自然语言问答这种非常友好的方式来帮助用户获取信息，可以降低了用户使用知识的门槛，提高了用户的满意度。

试用申请：https://yunfutech.com/products/yfbot

2产品功能

文档解析

目前许多高价值信息都被锁在文档和扫描件中，机器可读性、可搜索性都很差。智能文档处理（IDP，Intelligent Document Processing）通过大模型能够从企业文档数据中读取信息，自动从复杂的非结构化和半结构化文档中抽取关键数据，并将其转换成结构化数据实现数据预处理。基于结构化数据针对用户提问生成相应的知识回答，以大模型能力实现效率的提升。常见解析文档包括doc、pdf、txt等。

检索增强

检索增强通过文档解析模块，将企业内部非结构化文本数据进行预处理，以机器可读、可检索的格式，存储到数据库中。然后根据用户的提问，在数据库中匹配检索相似度最高的文本块，将这些文档片段作为prompt，结合用户提问一起给到大模型，以检索增强的方式减轻大模型“幻觉”问题，在生成答案前实时查询专门的数据和知识，让回答更精准。

答案溯源

目前许多高价值信息都被锁在文档和扫描件中，机器可读性、可搜索性都很差。智能文档处理通过大模型能够从企业文档数据中读取信息，自动从复杂的非结构化和半结构化文档中抽取关键数据，并将其转换成结构化数据实现数据预处理。基于结构化数据针对用户提问生成相应的知识回答，以大模型能力实现效率的提升。 

3应用场景

内部知识库

企业内部的知识体系通常十分庞杂，员工需要花费大量时间和精力才能获取相关知识。云孚对话平台YFBOT可以将企业内部的知识进行整合，为员工提供便捷的知识获取途径。商业场景中，云孚智能问答系统YFBOT通过在NLP领域积累的多年积累和最新的AI大模型技术结合，能够对尤其是非结构化的长文本实现字、词、篇章级的分析与理解，通过OCR技术结合实体识别技术能够对企业非结构化、半结构化等各类数据进行挖掘，可以帮助企业分析各种商业文件，包括财务报表、销售数据、市场调研报告等等。企业员工可以依据问答交互更加高效地提取关键信息，数据和知识，进行业务决策和规划。

客户服务

基于知识库问答技术的客服机器人，在各行各业已经应用的非常广泛，通过 AI 赋能大幅度提高了人均解决问题的效果，各公司都在应用客服机器人来提高自动化程度，降低客服的成本。AI大模型依靠海量的训练数据，使大模型能力和使用效果大幅提升。智能客服领域堪称AI大模型技术的最佳应用实践场景之一。

云孚智能问答系统YFBOT，基于大模型重塑的客服问答，使得对知识的维护量更少，但是覆盖得更全面，大模型让智能客服理解得更准确，并且回复得更高效，对应的回复生成有个性化的表达，并且灵活多样。

公文解读

在政府机关单位，公文往往非常繁复和晦涩难懂，需要花费大量时间和精力才能理解。云孚智能问答系统YFBOT通过在NLP领域积累的多年积累和最新的AI大模型技术结合，能够在政企组织海量信息与知识中承担一些分类、检索、整理等工作，帮助政府工作者更高效地分析和处理各种政府公文，提取其中的关键信息和数据，将人与机器的“分工协作”进一步深化，将人从这些重复繁重的工作中解脱出来。

4产品优势

安全性

在考量新兴技术应用落地时，安全是重中之重。企业专属私有可控的大模型是许多企业必然选择，企业需要保障大模型100%的安全和所有权。云孚智能问答系统YFBOT支持完全私有化部署，全栈自主研发，支持在本地服务器上进行私有化部署，全面覆盖模型训练周期，能解决ChatGPT等大模型需要联网访问的问题，保证数据安全性及用户隐私。YFBOT使用微服务架构：易扩容、易扩展、易集成、易二次开发，全面覆盖应用、开发、调优、反馈等全训练周期。

准确性

大模型的“幻觉”问题也是大模型在落地过程中的一个常见问题。幻觉问题就是AI大模型创造了看似符合逻辑但错误的内容，简单说就是“一本正经的说瞎话”。文字出处看似很权威，但是它把不同、不相关内容拼凑在一起，给出了一个错误答案，如果人工不加检验，这些内容可能会产生负面影响。云孚智能问答系统YFBOT使用素材合成、内容溯源、迭代反馈等技术，利用外部知识和自动反馈改进大型语言模型，有效解决模型幻觉问题。在模型序列长度方面，使用了注意力分块并行和多尺度解码器等方法减少内存开销，提升序列长度。

时效性

企业知识，特别是偏重金融或咨询业务的企业，对于时效性要求很高。检索增强的方法不在大语言模型层进行改动，只是将新近资料预处理后加入文档库，更新频率更高。机器可检索的文档库，如同一块外接的知识库。大模型，将记忆编码在模型中的知识和知识库中存储，检索出来密切相关知识，用过prompt的方式整合起来，有效解决时效性问题，保证用户获得最新的信息。

云孚科技（北京）有限公司