随着人工智能技术的快速发展，大模型在自然语言处理和复杂信息处理领域的能力显著增强。然而，在企业级应用中，如何有效地将这些先进技术转化为实际的业务价值，仍是一个亟待解决的问题。
金融行业是一个信息和知识高度密集型的领域，专业性和精准性要求极高，从风险评估到信贷管理，每一个决策都离不开对海量信息的深入分析。
如何利用大模型强大的内容理解和生成能力，提升企业知识使用效率和质量，真正意义上发挥企业私域知识价值呢？
面对繁多复杂的法规、市场报告、企业文档等，传统的知识管理方法已难以满足金融业务的需求。
信息量庞大复杂与信息孤岛严重：金融机构因信息量庞大且复杂，管理与分析成本高昂；内部各部门之间缺乏有效的通信和协作机制，导致知识管理分散，信息孤岛严重。
知识可用性差：传统的文件存储方式在实际操作中难以快速采集、组织、检索和应用，进一步拖慢了业务执行效率。例如，合规部门在审查交易记录以确保符合监管要求时，常常需要在海量文件中手动寻找信息，资料分散并且难以快速访问，导致合规工作缓慢。
专家知识难以沉淀：企业中的专家知识往往局限于个别人员，新员工难以快速获取和运用前人的经验，缺乏有效的知识沉淀和传承机制。
易道博识大模型知识库，是一款基于大语言模型等前沿人工智能技术的智能化知识管理和应用产品，主要定位于为企业用户提供智能化的知识管理、知识检索和知识问答工具。可帮助企业积累知识资产，实现高效知识管理和应用，广泛应用在知识管理、智能客服、文档管理、智慧办公等场景。
系统支持文、图、表格等多模态文档，有效解决复杂文档版面解析。借助大模型知识库对各部门知识文档进行整合，有效激活企业文档价值，全面留存企业经验。
随着企业不断产生新的数据和文档，系统可以自动学习这些信息，实时更新知识库内容，确保知识的时效性和准确性。
基于检索增强生成（RAG）技术，能适应处理不同类型的问题，包括事实性、总结性和推理性的问题，生成更为准确详实的答案，减少大模型幻觉输出。
员工可通过对话获取所需答案，还支持对答案溯源，包括直接查看引用文档及引用资料链接，这一功能增加了答案的可信度，还支持用户点赞点踩进行反馈从而进行系统迭代提升。
另一方面，可智能切分文档段落，自动生成FAQ，极大地节约了人力资源和时间，方便用户学习企业知识，赋能智能客服等场景。
易道博识大模型知识库可根据用户的原始查询和对话上下文，智能生成多个深入的追问，预测并挖掘用户提问背后更深层的问题，更精准、全面地理解用户意图，匹配用户的需求和偏好，引导模型输出更有价值的答案。
大模型知识库借助于大模型在内容理解和生成方面的技术优势，并结合易道博识在智能文字识别（OCR）、智能文档处理（IDP）技术领域多年积累，对于非结构化文档处理优势显著，能有效保证数据的高质量处理。
另外，通过赛博智能学习平台，系统对大模型和向量模型进行细致的微调，显著提高问答准确性。还支持用户自主选择模型，自定义提示词，可灵活适应各种业务需求。
大模型知识库可提供语义、关键词和混合等多元检索，通过深度学习模型理解和执行复杂查询，即使是非常复杂或隐晦的问题，也能提供精确的答案。这一点在处理专业领域或技术性很强的查询时尤为重要。加之用户友好的全流程可视化界面，不仅大幅提升了企业的知识管理效率，还加强了企业决策支持能力。
随着人工智能技术的进一步成熟，我们预计会看到更多的AI原生应用，这些应用将进一步推动金融服务的个性化和精细化管理。易道博识将继续迭代和优化智能知识库问答系统，通过智能化的知识管理和决策支持，推动业务的持续创新和效率提升，携手更多合作伙伴助力金融行业迈向更加智能、高效的未来。
