云问科技推出企业私有化知识大模型，加速人工智能应用落地！

过去的一年里，OpenAI开发的ChatGPT掀起了大模型的热潮，使人工智能在多个领域取得了惊人的突破和变革。然而我们发现，市场上的通用大模型虽功能强大，但似乎并不能完全满足不同企业的个性化需求。

十年来，云问科技在企业知识管理方面积累了丰富的经验，深知企业对于知识管理的需求。因此我们提出了企业私有化知识大模型的概念，旨在为企业提供更贴近自身业务需求的人工智能解决方案。

我们深入研究了国内外的基线大模型，结合企业业务数据进行了大量的微调训练，推出了「云中问道」企业私有化知识大模型。解决了本地知识库结合大模型可能出现的难点问题。

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同时，针对生成式模型的合规与幻觉问题，进行了大量的优化，并在生成之前对输入数据进行过滤筛选，生成之后对输出数据进行合规与事实性的检测，基本实现了全流程的可控生成。

同时在大模型国产化方面，云问科技与华为西安未来人工智能计算中心一起，在基于华为NPU的LLaMA适配开源项目中实现了从模型到应用，从软件到硬件全方案国产化，让企业用起来更加安心。

如何让大模型真正在企业中落地？是我们一直深刻思考的问题。所以很长时间以来，云问都在研究如何将大模型与企业现有的产品结合，为企业提供更高效、智能的知识管理和服务解决方案。

我们设计了一整套大模型产品矩阵——Y-ASK（云问），包括ChatYun-云中问道企业私有化知识大模型、AIgalaxy-AIGC应用、ServiceAI-智慧营服以及Know+-知识智能。

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智慧源于专属

璀璨始于便捷

我们希望能够带给用户像天上的繁星一般多样化的应用，可供用户在有需求时，及时选用这些根据其企业自身场景设计的应用，并且诸多应用之间有链接和呼应，能够最大限度在企业各类场景中发挥价值。

但传统大模型坐落地应用，需要的开发和部署都涉及十分复杂的技术要求，需要对深度学习、自然语言处理等领域有深入的专业知识。普通用户或非技术背景的用户难以玩转，从数据预处理、模型训练到部署等环节都是非常耗时的过程，需要耗费大量的时间和人力。

另外，传统通用模型往往无法满足用户在不同应用场景上的特定需求和灵活性。

针对这个情况，云问将专属的行业数据微调大模型和针对性的AIGC应用融合提供。基于这套系统，每个人可分分钟手搓一个大模型快速应用，不需任何开发过程和繁琐的配置，通过简单的配置即可上线使用，大大节省了应用创建的时间，快速实现落地。

我们将AIGC应用平台的应用分为简单应用与综合应用。简单应用主要面向不依赖大模型以外的数据即可完成的单任务应用，综合应用面向需要综合多个外部系统或者应用的复杂类任务。

目前该平台已经提前在多个客户落地试运行。如某客服中心可利用该平台，根据管理者表达的重点诉求，直接调用多个客服中心系统数据，自动生成综合运营报告。

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智慧源于专属

服务创造未来

Part.1问答效果upupup！

基于大模型发布，本次问答系统在许多方面都有升级改进。云问利用私有化知识大模型对原来的客服机器人进行系统升级，引入改写式问答、文档生成式问答功能，这将极大地提升问答体验。

改写式问答能够将用户提出的复杂问题拆分成多个知识点，然后从已有的知识库中汇总相关信息，通过大模型进行融合，以简洁明了的方式回答用户。这种问答方式不仅适用于场景问题，还可以根据用户的不同需求提供多种角色选择，使回答更加贴切和易于接受。同时，还优化了上下文理解能力，支持更丰富的获取方式。

针对没有 FAQ 库的企业，云问提供了基于私有化知识大模型的文档生成式问答，用户提问后，可从提供的产品或政策文档中定位相关内容，并通过大模型加工，找到合适的回答。这种方法不仅可以从单篇文档中找到答案，还能支持跨文档的知识点。

此外，还可以实现双语问答以及多模态问答，无论是图片还是表格，都可以从文档中找到相关内容，并为用户提供丰富多样的问答体验。

Part.2 客服知识构建，辅助人工提升服务客户满意度！

如果一个企业能够把知识加工得更加精细，那么其消费者的问答体验肯定会更好。

因此在ServiceAI智慧营服这块，我们也有知识的构建功能，通过FAQ抽取、相似问的生成及场景的搭建三大方式构建客服的话术库。例如在FAQ抽取方面，大模型自动生成问题答案，随后人工审核入库，提高话术库的准确度。

构建好的知识能够为客服的工作带来许多方面的提升。

首先是画像抽取，通过大模型实时从用户以往的服务记录中提取出用户关注的重点，为客服提供巨大的帮助。此外，我们发现在客服和销售中心中常常存在类似专家角色的人员，他们的服务记录和话术都是企业宝贵的资产。通过大模型分析，可以帮助生成这些优秀话术，用于未来培训和其他人的话术辅助。

其次云问开发了流程话术抽取工具，能够快速根据服务记录生成企业的历史服务记录流程话术。在实践中，我们对不同类型的客户进行了分析，包括技术工程和化妆品消费，提取出不同领域的流程话术。这些流程话术可以引导不同角色用户参加我们的活动，显著提高效果。

第三是工单抽取功能，可以通过大模型快速提取客服在服务过程中所需填写的信息，比如用户年龄、地址等，可以用于快速总结服务事件。

最后客服人员在提供服务后通常需要进行总结。通过大模型快速生成服务小结，并抓取用户关键信息节点，可以有效避免信息丢失或不专业的情况。这样，客户不再需要重复说明，提高了服务效率。

以上工具能够大幅提高客服人员的服务效率，节省时间，让一个人的服务量从100个增加到150个。同时每个服务的时长缩短，大大提升了整体服务量。

Part.3一对N人机耦合，快速打造销冠团队！

在与客服行业从业者交流时，我们发现他们希望机器人在客户服务中起主导作用，当机器人无法解决问题时，再转接给人工客服。

每个客服代表或销售代表都像团队主管，雇佣不同的机器人。在这种情况下，我们可以实时展示三通电话的进程，并在判断客户有投诉、消费或买单可能时接管服务。

然而，由于过去的问答和交互体验不够流畅，实现人机耦合相当困难。但现在，AI实时生产和实时问答体验已显著提升，使得在不太复杂的场景下，客服人员可以实现真正的人机耦合。

通常情况下，由于不能让新员工直接面对真实客户，因此难以通过真实情景进行客服培训。

现在可以使用大模型进行对练，学习以前的服务记录，快速构建用户真实场景，让客服应对各种难题和刁钻问题。可能包括投诉处理、购买流程等。

在此过程中，我们可以实时提供质检，以便客服快速发现问题并做出总结。

此外，还可以进行随练随评，在整通队列完成后，机器会自动完成画像评分，评估岗位技能矩阵，帮助客户了解自己的问题所在并针对性地解决。

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智慧源于专属

知识启发创新

知识管理是企业数字化转型的关键。知识是企业重要的智力资产，通过构建知识中心，企业可以更好地赋能业务创新。而大模型的出现，为知识管理带来了新的机遇。

云问知识工程通过对知识进行分类、加工、消费，助力企业实现知识体系的完善和科学化。十年来，我们在知识工程领域积累了丰富的经验，提供了从自动化知识构建到统一知识体系的解决方案，适用于知识密集型行业，如研究院、飞机制造、汽车制造和建筑设计等。通过知识工程，企业可以在数字化转型道路上走得更扎实，创新更有基础。

云问知识工程涉及到不同类型的知识，包括FAQ、SPO、关系、流程等。对于不同的企业或场景，知识最终呈现的形式和方式也不同。因此，我们将知识区分为不同类型，以便在知识加工过程中明确不同对象的知识类比。

在知识工程的能力层，我们会进行文件预处理、多模态识别或视觉定位等操作，以了解知识所在的位置。此外，由于企业可能已经使用了许多不同的系统，此时需要进行知识中间态接口和任务能力的开发。

我们的知识工程平台集标注、训练、审核和抽取于一体，使企业在一个平台上完成所有工作，便于知识复用。在知识加工完成后，可以无缝对接到企业的知识中心，最后通过检索、问答、决策、支撑和推荐等多种形式进行知识消费。

Part.1 大模型加持，最快速全面的知识构建！

在大模型知识构建方面，云问将知识构建拆分为FAQ构建、图谱构建、多模态构建和关键信息构建等环节。

首先，在FAQ构建方面，我们从不同数据文档中生成 QA 和问题相似问，然后生成答案相似问，接着进行人工审核，最后供机器人消费。

在图谱构建方面，我们坚持将大模型与知识图谱相结合，使用知识图谱让大模型在生成时更具可控性和精准性。同时，我们也利用大模型来构建图谱能力，例如标签标注提取、摘要生成、文档分类等。此外，我们还可以进行主题抽取、属性抽取和关联关系抽取，从而实现文档的多维度调用。

在多模态知识构建方面，云问实现了文档段落抽取、图片抽取和公式提取等功能。用户可以通过图片识别定位、标题判断、人工审核标注等操作，将图片数据转化为可编辑的公式类型知识。对于复杂的公式，用户只需提供数据，机器即可给出结果。

Part.2 搜得更快，答案直给！

-聚合搜索-

知识消费场景的重要部分就是搜索。我们提出了聚合搜索的概念，认为不能单纯依赖大模型来定位知识，而是需要保留原有的搜索形式，但通过优化语义适配和推荐算法来提高搜索的准确性。

当用户提问时，系统会在后台找到所有相关的知识点，并根据优先级和访问热度进行排序。对于能够通过MRC（机器阅读理解）找到答案的问题，系统会直接给出答案，并标明知识来源。同时，系统还会通过图谱推荐相关的知识，帮助用户更好地理解知识体系。

-文内问答-

除了聚合搜索，当用户已经定位到某一篇文档时，系统还提供了文内问答功能。对于篇幅较长的文档，用户可以通过提问来获取文档中的关键信息。系统通过长文档拆解技术对文档进行预处理，然后根据用户的问题在文档中找到相应的答案。此外，系统还会采用证据定位技术，标明回答内容的来源，方便用户追溯。

-处置分析-

除了能够主动搜索知识，在应急灾害发生后，通过结合处置图谱和大模型，系统还可以针对不同情况为用户提供处置分析。

例如，当用户提问如何处理机动车在道路上撞人后逃逸的事故后，系统会分析事发情况、区域政策、伤亡情况等因素，给出处置建议和相关知识点。整个处置分析过程实际上是大模型和知识图谱相结合的结果。

Part.3 帮你写最贴合业务的报告！

在知识消费领域，除了前面提到的对于知识的搜索、处置建议的生成，云中问道大模型还可以进行智能撰写。

在撰写过程中，根据以往同类型的文档进行强化训练，例如设计一些类型、样式变更、续写或流程干预等。这些操作都可以在整套知识编辑辅助平台上实现，我们已经在右侧插入了一些插件，如WPS等，以便在撰写文档时提供辅助。同时能够判断文档是否符合当前的流程和规范，并且从某个地方找到一些信息来支撑和辅助撰写。

对于事件报告，可以通过事件立方来完成对事件的分析、筛选和预测。通过对大模型的事件阅读，我们可以发现每一类事件都有一个可梳理的发展路线，以及接下来的可能趋势。

由于人类受限于对知识的阅读量，无法在短时间内快速获取大量信息。因此，大模型的优势就体现出来了，如果将人工经验与大模型相结合，可以快速产出高质量的事件报告，帮助我们对事件进行预测。

Part.4 智能培训，让新员工更快上岗！

云问能够通过图像识别的技术、关键词生成技术以及字幕生成技术来自动生成培训视频和课件，同时还能自动生成考题，当考试完成后，机器能够自动判卷，并根据考试成绩定制推送新的学习内容和考卷。

这将大大提升培训效率，同时降低培训投资成本。

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落地场景

最后，我们认为大模型在企业落地时，必须结合不同行业的场景。例如，在方志的数字宣传平台上，云问汇总了传统的地方志内容，方便用户在搜索和撰写时使用大模型能力。在出版社的知识管理中，我们将不同类型的知识汇总，利用大模型进行学习。这使得搜索推荐和快速问答功能在平台上得以实现，甚至可以指导工程领域的工作。

在政务应用中，云问快速学习了政务服务事项，形成了政务知识中心。用户可以在这里获取服务办理帮助，甚至可以在聊天过程中完成事件办理。在工业领域，我们管理设备的全生命周期知识，包括故障定位、预测、案例生成和检修单智能填写等功能。这大大提高了设备管理的效率。

此外，云问还实现了技术标准的消费和应用，提高了研发效率。在汽车经销体系中，能够让销售人员快速掌握汽车知识，维修人员能够定位并解决故障。这些应用都需要一个知识中心来驱动。

除了上述案例，云问还在公共服务体系、智能党建、消费服务等场景中实现了大模型的行业落地。大模型在多个行业和场景中发挥着重要作用，为企业提供了强大的支持赋能。

在未来，云问将继续推动技术创新，不断拓展AI对各领域的智能化升级。我们坚信，智慧源于专属，让每家企业都能拥有个性化的智能化解决方案，让每个人的生活都因智慧而更加美好！

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