為了更好地提升工作效率、支持技術(shù)發(fā)展、推動企業(yè)文化和組織結(jié)構(gòu)的變革，在去年下半年，公司啟動了基于“開源算法的AI系統(tǒng)”的新項目。

項目被迅速推進。

首先，幾個知識庫的方向被迅速敲定，其中包括生產(chǎn)環(huán)節(jié)，辦公環(huán)節(jié)以及協(xié)作環(huán)節(jié)。其次，由公司組織，通過部門會議和討論，收集員工在日常工作中經(jīng)常遇到的高頻問題；

此外，選擇一些對新知識敏感、愿意接受新技術(shù)的員工，組成學(xué)習(xí)小組，進行初步的AI和知識庫使用培訓(xùn)，并要求學(xué)習(xí)小組成員提出一定數(shù)量的問題，對這些問題進行分類；將收集到的問題和答案用于訓(xùn)練AI模型，以提高其回答問題的準確性。最終，將其部署在自己的服務(wù)器上。

這恰是一個完整的知識庫搭建流程。

從更大的視角來看，在To B企業(yè)服務(wù)市場的浪潮中，如今大模型的落地應(yīng)用正成為企業(yè)航船的強勁引擎。而知識庫，作為這引擎的燃料，也正受到前所未有的關(guān)注。它不僅是輔助工具如Copilot和智能代理Agent的堅實后盾，更是全場景企業(yè)級大模型部署的核心力量。

在過去的一年時間里，不同的服務(wù)商，包括基座大模型廠商、軟件服務(wù)商、云服務(wù)商、行業(yè)解決方案提供商以及第三方大模型開發(fā)平臺，都在幫助企業(yè)構(gòu)建知識庫方面發(fā)揮著各自的作用。

比如，基座大模型廠商的做法是通過提供一站式企業(yè)級大模型平臺，使得企業(yè)能夠享受到從數(shù)據(jù)處理到模型訓(xùn)練、部署和運維的全流程服務(wù)；軟件服務(wù)商的模式則是更傾向于提供垂直的解決方案，他們結(jié)合特定行業(yè)知識，幫助企業(yè)構(gòu)建符合行業(yè)特性的知識庫。

那么在當(dāng)下的大模型時代，知識庫到底發(fā)揮什么作用，它和大模型的關(guān)系到底是怎樣的？以及知識庫在大模型訓(xùn)練過程中到底發(fā)揮怎樣的作用？

一、大模型時代，重新理解知識庫

首先，一個精準的定義是，TO B企業(yè)的知識庫，更可以看作是一個專業(yè)性極強的信息資源庫，它與個人知識庫相比，具有明顯的系統(tǒng)性、規(guī)模性和保密性特點。

從構(gòu)成內(nèi)容來看，企業(yè)知識庫通常包含大量專業(yè)性強、與企業(yè)運營緊密相關(guān)的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不僅包括文本信息，還可能涵蓋圖片、視頻、音頻和數(shù)據(jù)表格等多模態(tài)格式。這樣的設(shè)計使得企業(yè)知識庫能夠支持企業(yè)的決策制定、流程優(yōu)化和客戶服務(wù)等多個方面。

其特殊性在于，企業(yè)知識庫中的數(shù)據(jù)具有特定的業(yè)務(wù)含義，如客戶信息、交易記錄和庫存狀態(tài)等，這些對于企業(yè)的日常運營和長期戰(zhàn)略規(guī)劃都至關(guān)重要。

此外，企業(yè)知識庫的數(shù)據(jù)還與內(nèi)部流程和規(guī)則緊密相連，如生產(chǎn)流程和財務(wù)規(guī)則等，這要求企業(yè)知識庫必須具備高度的集成性，以便與企業(yè)的其他系統(tǒng)如ERP和CRM等實現(xiàn)無縫集成。

這些從語料到連接到流程的特殊性，對應(yīng)的也更是在大模型的落地過程中，企業(yè)知識庫扮演著至關(guān)重要的角色。

具體來看，首先在訓(xùn)練初始環(huán)節(jié)，知識庫的角色是為大模型提供豐富的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，確保模型能夠精準匹配企業(yè)的具體業(yè)務(wù)需求和場景。通過持續(xù)的反饋循環(huán)，知識庫幫助模型不斷自我優(yōu)化，提升性能。

以市面上如今流行的RAG技術(shù)為例，大模型能夠檢索知識庫中的相關(guān)信息，生成準確的回答或解決方案，并將這些輸出反饋回知識庫中，形成一個持續(xù)學(xué)習(xí)和改進的閉環(huán)，從而顯著提升解決問題的效率和準確性。

例如Google的DeepMind Health項目通過整合多模態(tài)數(shù)據(jù)，提高了疾病診斷的準確性，在識別視網(wǎng)膜病變方面提高了診斷準確率；Salesforce的數(shù)據(jù)顯示，通過知識庫微調(diào)的AI模型在銷售預(yù)測方面的準確率提高了約30%。

甚至可以說，企業(yè)知識庫的建設(shè)和應(yīng)用直接影響大模型在企業(yè)內(nèi)部的使用效果。它不僅提高了模型的效率和準確性，還增強了用戶對模型輸出的信任和滿意度。同時，企業(yè)還可以通過知識庫來控制數(shù)據(jù)的訪問和使用，確保數(shù)據(jù)安全和合規(guī)性。

根據(jù)IBM的年度報告，其知識庫幫助減少了約20%的內(nèi)部查詢響應(yīng)時間，同時提高了數(shù)據(jù)安全性；根據(jù)亞馬遜的業(yè)務(wù)報告，通過知識庫的應(yīng)用，庫存周轉(zhuǎn)率提高了約15%，客戶滿意度提升了10%。

最后，更可以看做，隨著企業(yè)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求日益增長，企業(yè)知識庫與大模型的結(jié)合也更將成為企業(yè)獲取競爭優(yōu)勢的重要工具。

在德勤的一項分析中，那些有效利用知識庫的企業(yè)，其年增長率平均比行業(yè)平均水平高出15%。

可以說，知識庫的最核心價值呈現(xiàn)恰是其在為模型提供了微調(diào)數(shù)據(jù)之外，還確保模型能夠真正適應(yīng)企業(yè)的特定需求，提高其在企業(yè)內(nèi)部的有效性。

二、誰在構(gòu)建知識庫？

盡管市場上眾多企業(yè)提供了基于大型模型的知識庫服務(wù)，但構(gòu)建這樣的系統(tǒng)并非輕而易舉的任務(wù)。

例如，根據(jù)《企業(yè)知識管理調(diào)查報告》顯示，超過60%的企業(yè)在嘗試集成AI助手時遇到了技術(shù)障礙。

正如文章開頭所述的案例，企業(yè)在搭建知識庫的過程中，需要將AI助手與現(xiàn)有的多種軟件和系統(tǒng)進行集成。這要求企業(yè)擁有大量且細致的數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練AI模型，這在企業(yè)初期是一個巨大的挑戰(zhàn)——確保AI助手提供的答案準確無誤，尤其是在制造業(yè)這樣對錯誤容忍度極低的行業(yè)中。福特汽車公司在集成AI系統(tǒng)時，就曾面臨數(shù)據(jù)精確度不足的問題，導(dǎo)致初期模型的準確率僅為70%。

在數(shù)據(jù)層面，企業(yè)需要選擇不同的數(shù)據(jù)處理工具，如Apache Spark、Hadoop，標注軟件如LabelImg，內(nèi)容管理系統(tǒng)（CMS）如WordPress、Drupal，以及企業(yè)搜索解決方案如Elasticsearch、Apache Solr，都是構(gòu)建知識庫的利器。

據(jù)Gartner的報告指出，市場上排名前五的數(shù)據(jù)處理工具在數(shù)據(jù)清洗效率上的差異可達到30%以上。

此外，知識庫的用戶界面設(shè)計對員工的使用體驗和效率有著直接影響；同時，工具與企業(yè)現(xiàn)有系統(tǒng)和工作流程的集成性也是至關(guān)重要的。IBM的Watson平臺在與企業(yè)系統(tǒng)集成時，就提供了超過200種預(yù)集成選項，顯著提高了集成效率。

面對這些挑戰(zhàn)，一些基礎(chǔ)模型供應(yīng)商和軟件服務(wù)提供商正在幫助企業(yè)構(gòu)建知識庫。比如百度的“昆侖芯+飛槳平臺+文心大模型”布局，以及華為的“昇騰芯片+MindSpore框架+盤古大模型”等，都是從更系統(tǒng)的層面保障企業(yè)大模型部署的成功。

此外，像滴普科技這樣的軟件廠商，也不斷提供垂直的解決方案，其客戶滿意度調(diào)查顯示，使用滴普科技基于數(shù)據(jù)庫等數(shù)據(jù)細顆粒度的解決方案的企業(yè)，其知識庫構(gòu)建成功率可以提高40%。

然而，工具本身并非萬能。企業(yè)要成功搭建自己的知識庫，還需要克服內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)、業(yè)務(wù)流程和員工接受度等難點。高層的支持和明確的戰(zhàn)略規(guī)劃對于項目的成功至關(guān)重要。根據(jù)麥肯錫的一項研究，有高層支持的企業(yè)知識庫項目成功率比沒有支持的高出50%。

在搭建知識庫的過程中，IT部門或知識管理部門通常是牽頭者，負責(zé)架構(gòu)設(shè)計和技術(shù)選型。而業(yè)務(wù)部門則需要提供內(nèi)容支持，確保知識庫的信息準確、及時。

例如，產(chǎn)品開發(fā)部門提供最新的產(chǎn)品信息，客戶服務(wù)部門貢獻常見問題解答，人力資源部門提供員工培訓(xùn)材料。這就像一場交響樂，每個部門都是不可或缺的樂手，共同奏出和諧的樂章。一項針對500家企業(yè)的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，那些擁有健全知識庫的企業(yè)，其產(chǎn)品開發(fā)周期平均縮短了20%。

此外，企業(yè)還應(yīng)該培養(yǎng)員工的知識共享文化，鼓勵他們將經(jīng)驗和教訓(xùn)貢獻給知識庫，形成持續(xù)的知識積累和更新。根據(jù)哈佛商業(yè)評論的研究，擁有強大知識共享文化的公司，其創(chuàng)新速度比行業(yè)平均水平快30%。

總之，企業(yè)知識庫的建設(shè)是一項系統(tǒng)化的工程，它要求企業(yè)從戰(zhàn)略層面進行規(guī)劃，技術(shù)層面進行實施，文化層面進行推動。只有當(dāng)知識庫真正是以企業(yè)知識寶庫的形式存在，才能真正從大模型的價值層面進行賦能加持。

三、知識庫背后：大模型的落地成色

再回到文章最開始那個問題：知識庫于大模型而言，意味著什么？

首先，從表層來看，知識庫為模型提供了訓(xùn)練所需的海量數(shù)據(jù)和信息資源。谷歌的BERT模型之所以在語言理解任務(wù)上取得顯著進展，是因為它訓(xùn)練時使用了包含超過3000本未版權(quán)書籍和2400萬網(wǎng)頁的龐大知識庫。這樣的數(shù)據(jù)豐富性確保了模型能夠?qū)W習(xí)到廣泛的語言模式和知識。

知識庫中的信息多樣性也是大模型落地的關(guān)鍵。IBM的Watson在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用時，依賴于包含超過200萬頁醫(yī)學(xué)文獻、圖像和病例報告的多模態(tài)知識庫，這使得Watson能夠處理復(fù)雜的醫(yī)療咨詢和診斷任務(wù)。

此外，從模型的特定性來看，知識庫中的信息準確性對于大模型的決策支持至關(guān)重要。例如，金融機構(gòu)在使用大模型進行風(fēng)險評估時，依賴于準確無誤的金融數(shù)據(jù)知識庫，這些數(shù)據(jù)往往來源于經(jīng)過嚴格審核的金融報告和市場分析。

知識庫，正在成為大模型落地的基礎(chǔ)。

目前做得好的知識庫不僅僅是靜態(tài)的信息集合，而是動態(tài)、互動的平臺。它不僅僅是信息的存儲和分類，更是知識發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)新的催化劑。當(dāng)前做得好的知識庫，已經(jīng)超越了傳統(tǒng)的文檔管理和搜索功能，它們通過集成先進的搜索算法、自然語言處理技術(shù)，甚至將機器學(xué)習(xí)模型（如prompt）嵌入其中，實現(xiàn)了知識的自動更新和智能化推薦。

例如，亞馬遜的A3知識庫存儲了超過5億個產(chǎn)品信息，并通過機器學(xué)習(xí)算法不斷優(yōu)化產(chǎn)品推薦，提高了用戶體驗和銷售效率。這些知識庫通常具備高度集成、用戶友好、智能化、個性化和持續(xù)學(xué)習(xí)的特點。

未來，知識庫的搭建方式將更加智能化和自動化。例如，自動內(nèi)容聚合工具如Import.io能夠從互聯(lián)網(wǎng)上自動收集和整理信息，而機器學(xué)習(xí)平臺如Google’s TensorFlow則能夠處理和分析這些數(shù)據(jù)。知識庫的作用將不僅限于提供數(shù)據(jù)支持，它將成為企業(yè)決策的智能助手，通過分析大量數(shù)據(jù)提供洞察和建議。

在大模型落地中，知識庫的更新和進化模式將變得更加動態(tài)。例如，OpenAI的模型能夠根據(jù)用戶的反饋和行為自動調(diào)整其生成的文本，以適應(yīng)不斷變化的需求和環(huán)境。這種自我優(yōu)化的能力將使知識庫成為大模型持續(xù)進化的重要驅(qū)動力。

隨著技術(shù)的進步，知識庫將變得更加智能、互動和自適應(yīng)，為企業(yè)提供更加強大和靈活的知識管理能力。據(jù)Gartner預(yù)測，到2025年，超過30%的大型企業(yè)將擁有自己定制的人工智能知識庫，這將極大地推動企業(yè)智能化的發(fā)展。

在人工智能的浪潮中，知識庫已然不僅是數(shù)據(jù)的簡單集合，它已成為企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的核心競爭力。