大模型知识库凭借着落地速度快、上层应用场景丰富、成本&算力可控等优势，已经成为企业优先考虑以及选择比较多的能力场景。今天将邀请行业专家，带来客户服务场景下大模型和知识库的联合应用，分享过往的落地经验。包括如何理解知识库，以及如何在业务场景中结合大模型来应用。
01
知识库的应用场景
企业的各类业务中，都会有信息互通和知识流转的需求，知识库就是过程中的桥梁。职能部门生产的知识不仅要满足自己，还会在不同的场景下交叉使用，这时会对知识的生产提出要求。比如一份产品说明书，在面向消费者时和面向服务团队时，它的要求是截然不同的，知识对内和对外有很显著差异。随着产品不断迭代，功能参数越来越丰富，也会越来越复杂，也会对知识的维护有明确的要求。
总结一下，知识库的构建有四个要素。第一是完善性，决定了知识库的应用场景覆盖度。第二是准确性，是解决问题的基础。第三是简洁性，提高知识理解，避免混淆。第四是易读性，合理的结构能帮助阅读者更快地理解知识。
为什么是大模型+知识库
现在大模型技术在不同领域内，都产生了巨大的影响，甚至是颠覆。在知识库的构建和维护中，大模型也有很多结合点。
经过长时间的积累，我们在应用场景中总结出了大模型结合知识库的两类用法。第一类是大模型应用知识库。大模型是一种全新的能力，可以很好的运用知识，知识库可以让大模型发挥更大的作用。第二类是大模型帮助知识库构建。结构化的知识库，在使用时的一系列痛点，可以通过大模型来改善。传统的知识库形式有两种：纯文档知识库、结构化知识库。
传统知识库在实际应用中，还是存在着一些问题。为了满足智能化的要求和更多场景的使用需要，知识的生成和管理需要符合 NLP 的能力要求，但这并不符合知识原生的生产方式，所以中间需要经过一道复杂的加工。以产品说明书为例，为了实现智能化，不仅需要写一份面向消费者的，还要再整理一份可以被机器学习和使用的。
在实际落地过程中，这种知识库的冷启动成本很高，更新迭代的速度很慢，甚至在不同部门协同之后，会出现内容和知识的割裂，业务部门负责知识输出，技术部门负责知识库落地实施，中间难免会产生知识传递的偏差。所以原生的知识文档，在应用时会有很大的局限性。
因此企业更期望知识库可以根据原生的生产方式，以工作逻辑来生产内容，同时生产的内容又可以直接或者完全符合各种场景的使用，免去中间加工的过程。
在实践中会发现，结合大模型的知识库是可以改善不少问题的。
从知识原始的生产模式来看，大模型知识库的应用优点有 5 个。
在知识构建部分，大模型从原生文档中，直接抽取结构化的知识，改变了知识的处理方式。
在知识校对过程中，过去会对抽取后的知识校对和查错分多个步骤，由不同的人进行操作，大模型赋能后可以快速便捷地完成。
在知识运营过程中，大模型通过知识的对比，来实现知识的更新和保鲜。
在知识应用过程中，大模型能力让知识对内外部、问答等场景的应用面覆盖更广泛。
甚至在安全合规方面，也有很强的助力，实现对内容安全的审核，可以规避绝大多数已知的问题。
利用大模型的能力，完成原本庞大的、复杂的、持续的工作，让知识的维护和应用变得更加简单。
03
大模型+知识库的应用
当然大模型并不是万能的，在应用过程中，也需要面对因幻觉导致的可控性和准确性问题，需要有相应的策略逐步来应对和解决。下面将结合具体的应用案例，分享我们是如何应对这些挑战的。
3.1 第一步，从容错率较高的内部场景入手，进行知识构建。
组织内各个职能部门都会产生很多的原始文档，很多时候并不是苦于没有知识，而是知识没有被消化或使用起来，通过大模型可以很方便地应用知识，可以直接提高团队知识的流通率和使用率。
案例 1 ：某集团 SSC 项目
SSC（ Share Service Center ，共享服务中心）是企业日常接触最多的场景之一，更多是对内服务，包括 HR 、财务、IT 等。该场景对专业度要求非常高，知识点非常多，对于知识的使用者或者查询者，会因为不同区域、不同公司、不同工种，甚至在不同时间查询的内容，所得到的答案都可能是不一样的。
在实际知识库落地的过程中，最头痛的就是冷启动问题，知识分不同领域，如何从文档转变为结构化的知识是难点。另外对于不同部门产出的专业文档，需要进行加工，甚至还要分不同的库，将多个库的知识联合应用。再就是知识既专业又复杂，变动更新也会比较多，需要做对应的知识更新。而每个职能的知识是单独维护的，最后汇总到某个组织或者某个部门后再做知识更新，这其实是很大的挑战。
没有用大模型之前，虽然技术上也有可行之法，但是落地成本很高。结合大模型能力后，可以使用一套组合能力改善这些问题。
首先各个职能部门提供原始文档，由大模型根据结构化知识库的标准，抽取对应知识生成标准的问答，这个过程中还可以通过答案扩写，或者精简和润色的能力，改善回答的易读性和简洁性，符合知识认知的几个维度。
其次在检测答案一致性的时候，因为文档内容非常专业，也会有相应的版本管理，利用大模型对不同知识进行校对，避免原生文档存在版本差，保证前后知识的一致性，减少出错。
最后通过大模型对检测后的标准问答生成相似问题，扩充各种不同的问法，达到使用场景中更高的可用性及匹配度，来提升最终的知识应答率。
这样操作下来， SSC 场景下的冷启动就变得容易很多，包括后续的维护和运营也会更简单。这个案例中，大模型作为工具，能够帮助结构化的知识库，在冷启动时以便捷的方式去落地，也是结合知识库应用的价值体现。软件服务商有很多的产品，产品往往功能复杂而且迭代很快，产品文档更新也快，组织内不同职能的伙伴也会相互协同，除了日常的培训以外，协作伙伴也需要了解产品。以前只能通过相应的产品文档，或者找更了解的伙伴询问。产品经理需要花费大量的时间进行解答。那么是否可以把产品知识也维护到知识库里面？
经过我们的尝试，答案是行不通的。因为产品迭代非常快，两周到三周有一次迭代，每次迭代都有非常多的功能点上线，把这部分内容放到知识库里，实施人员会发现刚处理完第一波，第二波就来了，根本做不过来，而且产品文档往往是滞后的，就算产品经理补充了，也会因为知识库更新不及时，导致无法使用。
这个场景中的核心就是知识库的构建和维护，因为是对内的场景，基于大模型的文档问答能力，即使应答率不高，也不会有什么问题。直接把产品手册和常见问答丢给大模型学习。对于用户提问，大模型可以根据知识边界回答已知问题，未知问题可以由产品经理做答，这样可以节省产品经理很大一部分精力的投入。但是这种程度还是不够的，怎么样能够让这套机制变得更聪明，更灵活？如何将产品经理的回答，帮助知识库形成一个自动更新的闭环，使得知识库在一问一答的过程中自动的更新、迭代？后来我们利用大模型的总结和归纳能力，把咨询过程中无法应答的问题找出来，通过产品经理进行人工回答，然后把获得咨询者认同和认可的答案梳理出来，作为新的标准问答，再写入到文档中，给到大模型进行调用，这样大模型会采集到更多问题和与之匹配的答案，形成知识库智能化迭代的闭环。这套机制不仅利用了大模型的能力，还可以实现自学和自答得更好。在企业内部知识查询的场景中，知识门户上的知识搜索依旧可以使用大模型，实现增强检索，以改善搜索体验。通过大模型生成检索者询问的内容，给出基于关键词或者自然语义匹配的知识文档和对应的内容切片，直接给出答案的同时，还可以对比原始文档，增强查询结果的信任，促进组织内的知识使用。3.2 第二步，应用各类能力，解决难点+深入场景。前面分享的是在可控的场景下，我们做的尝试和积累。最终还是希望把套能力，应用到真正一线的场景中。面对可控性和准确性的挑战，虽然不能完全避免，但是可以把大模型当作一种能力，合理的去应用。品牌零售行业的售前或售后场景，商品信息相关的咨询量非常大，包括商品本身的信息、活动信息、库存等。以我们的经验来看，品牌零售业的咨询占比可以达到 30% ~ 50% ，大部分答案是可标准化的。这种业务场景下，通过机器人来回答，从而降低客服人员的负担，是很有效的一种做法，大部分企业也是这么做的。但往往会卡在知识库的构建和维护上。很多企业内部有非常强大的产品信息说明和维护，产品部门会输出产品信息，运营部门和市场部门会输出活动等配套信息，最终利用图文并茂的方式，输出的非常专业，本意是希望给使用者有更好的阅读和理解体验。但放在机器人问答的场景下，举个例子：某 3C 数码客户的， SKU 将近有 7, 000 多个，参数非常复杂，图文并茂的优秀说明文档让机器人难以处理。此外，产品对外推广的时候，会有很多“ xx 同款”“ xx 热门款”等相似的昵称，用户也会自发的给产品取别称，表达对产品的支持和喜爱。在服务过程中，很少有用户按照产品标准名称来咨询，以及有些产品名称之间，差异很小，那么在机器人服务的过程中，机器人就找不到对应的说明来应答，解决率就会很低。面对这种情况，大模型是一个很好的解法。但直接应用大模型的能力，对实际效果来说还是过于开放，比如出现幻觉，答案不完整，出现信息错配等，还需要给予一定的约束。通过对该领域大量的用户咨询数据进行对比，我们找到了一定的规律性，整个过程是相对标准的，并且可以尝试引导用户如何获取想了解的信息，比如产品的什么参数、订单的什么动作（比如发货）等。这种情况可以尝试使用 Agent 的能力，基于 NLP 或者 FAQ 的问答做应用。在和客户会话时，触发产品咨询意图后，可以通过大模型获取客户意图，识别想询问的是什么产品，具象到具体的产品上，再关联到实体。比如通过昵称具象到所代表的产品，然后提取关联的产品信息，再关联到产品的属性，比如相关联的推荐产品，或者订单信息。再通过 Agent 能力查询商品库对应的商品信息，拿到返回的信息后，再把信息和客户的问法一起给到大模型来生成相应的回答。在这个过程中是有几个边界的，比如只针对某一具体的商品找到产品说明文档，基于产品说明文档进行解析，找到对应的属性或信息内容切片，再基于切片做应答。这样几个边界就切得非常清楚，以此来解决错配、应答幻觉等问题。 Agent 可以把工作流组合得更加丰富些，加入新的可能性，比如相关商品推荐、活动推荐，甚至推动客户下单等等，都是可以实现的。在这个过程中，还可以发挥客服部门更大的业务价值，把客服部门的价值从被动解答问题往主动营销层面走。下面的案例是一家集团企业，为客户提供的服务类型很多，因为企业品牌较大，很重视客户服务的体验，所以每个业务，不同的客户，有不同的服务标准。但是，为了统一品牌形象，服务入口是统一的。这时会产生较大的问题：很多访客在咨询进线的时候，并不能清楚地描述问题属于哪个业务哪个场景哪个流程，按照常规的客服做法是填写询前表单，来分配合适的客服技能组。如果遇到访客点错了，就会出现错配，客户被不同的客服技能组反复转接，体验差了，客服的服务效率也有很大影响。这里同样可以利用大模型+知识库，再关联技能组和咨询分类的实体。
在访客和机器人互动的环节中，访客在表述问题和输出信息时，机器人可以做两件事，除了应答之外，还可以尝试收集访客的信息。根据信息的理解对应到不同业务、不同场景、不同流程中，做好咨询的分类，以此实现转人工之后，实现不同技能组的指定分流，解决前面所说的错配流转问题，客服效能提升，访客的满意度也会提高。这个案例不是通过大模型解决客户确切的问题，而是为某个服务环节提供了价值。大模型知识库在客服场景中有很多发挥价值的机会点，有待去挖掘和发现，但核心还是两块：怎么样通过大模型把知识库用起来，怎么样通过大模型把知识库构建好，这也是最能帮助企业去解决问题的两个点。以上是本次分享的全部内容，如需获取专家完整版视频实录和课件可扫码领取。
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