在当今数字化时代，企业面临着海量信息的挑战，如何高效地管理知识、提升决策效率成为关键问题。达观数据推出的达观智能知识库产品，结合大模型、小模型和知识库的 “三重引擎”，为企业提供了一种全新的解决方案，显著降低了大模型推理错误率，提升了业务效率和决策准确性。
达观智能知识库是达观数据在人工智能服务领域的一项重要创新，旨在为企业和研究机构提供高效的知识管理解决方案。它融合了先进的自然语言处理技术、数据挖掘算法和知识图谱技术，能够深入理解文档内容，提取关键信息，并进行归纳整理。通过构建全面的标准库和统一搜索平台，达观智能知识库实现了知识的快速定位与获取。
达观智能知识库的技术架构包括数据采集与预处理、知识分类与关联、智能搜索与推荐等多个模块。数据采集与预处理模块通过先进的自然语言处理技术和数据挖掘算法，对采集的数据进行清洗和预处理，确保知识的准确性和可用性。知识分类与关联模块采用多层级的分类体系，对不同类型的知识进行分类，并利用知识图谱技术建立知识之间的关联关系。智能搜索与推荐模块基于自然语言处理和机器学习算法，提供智能搜索功能，并根据用户的使用习惯进行个性化推荐。
大模型在处理复杂任务时具有强大的能力，但往往存在推理错误率较高的问题。达观数据通过引入小模型与大模型协同工作，有效降低了大模型的推理错误率。小模型可以对大模型的输出进行校验和修正，从而提高整体的准确性和可靠性。例如，在某制造业案例中，通过混合架构，技术网页生成错误率从15%降至3%，显著提升了业务效率。
达观数据的 “三重引擎” 解决方案中，大模型作为基础模型，提供了强大的语言理解和生成能力；小模型则专注于特定任务的优化和校验，确保输出结果的准确性。这种协同工作模式不仅提高了推理的准确性，还降低了系统的响应时间，提升了用户体验。
知识库在大模型应用中扮演着至关重要的角色，它不仅是模型的 “记忆芯片”，更是连接通用能力与垂直场景的 “神经桥梁”。达观智能知识库通过多种技术手段，强化了知识库的功能和性能，从而更好地支持大模型的应用。
达观智能知识库采用了先进的自然语言处理技术和数据挖掘算法，对知识库中的数据进行深度处理和优化。通过智能检索功能，系统能够深刻理解用户的问题意图，快速、准确地从海量知识中检索出相关的答案。无论是结构化的数据知识，还是非结构化的文本、图片、文档等知识内容，达观智能知识库都能进行高效的索引与检索，大大缩短了用户查找知识的时间，提升了知识获取的效率。在智能问答方面，达观智能知识库结合 “曹植” 大模型和行业前沿的自然语言处理技术，赋予了系统拟人化的语义理解能力。用户可以使用自然问答的方式从跨文档中获取到所需的知识，同时借助达观自研的文档解析技术，支持对文档中表格、段落、扫描信息的智能化问答。
此外，达观智能知识库还建立了一套完善的知识更新机制，能够实时监控企业内部业务流程的变化、政策法规的更新以及市场环境的动态，自动触发知识的更新流程。同时，也支持人工手动更新知识，方便企业根据实际情况灵活调整知识内容。
达观智能知识库的 “三重引擎” 解决方案在多个行业和领域得到了广泛应用，取得了显著的效果。
在金融行业，某大型金融企业引入达观本地知识库矩阵后，所有知识实现了统一集中存储，通过智能分类与标签管理，员工能够快速准确地找到所需知识，大大提升了业务处理效率，同时也增强了合规管理的准确性与及时性。该银行员工处理合规相关事务的效率提升了60%，审计风险遗漏率降低了40%。
在制造业，达观智能知识库通过失效模式知识图谱技术，将过往积累的设备和产品失效知识构建关系图谱，实现基于知识图谱的智能故障诊断和失效归因分析。这不仅提高了故障诊断的准确性，还有效降低了故障损失，提升了质量风险控制能力。
达观智能知识库的 “三重引擎” 解决方案，通过大模型、小模型和知识库的协同工作，显著降低了大模型的推理错误率，提升了业务效率和决策准确性。在实际应用中，这一解决方案已经在多个行业和领域取得了显著的效果，为企业带来了实实在在的效益。随着人工智能技术的不断发展，达观数据将继续致力于技术创新，为更多企业提供高效、智能的知识管理解决方案，助力企业实现智能化升级，迈向更加美好的未来。
