大模型让知识“自主”流动！外面的世界已经发展成这样了？
是谁考前四处借笔记狂抄重点
是谁写文档前先要“博览群书”
Word、Excel、PPT轮番切换
是谁员工培训材料、企业规章制度
内存占用量跟咨询量成正比
是谁待接咨询量三头六臂也难应对
恨不得分身出“客服的客服”
是谁写完bug改bug
生产力工具都过剩
小科我不说
友友们，何不试试用最先进的科技大模型解决“陈旧”难题
要知道，中关村科金知识助手ChatPilot已经学会自己“划重点”了！
大模型应用知识助手ChatPilot
为职场“开挂”
传统的企业知识库、QA机器人等知识管理手段
理解难：专业知识晦涩，非结构化内容难以处理。
对于3.0 时代的AI我啊，“超纲”了！
检索难：Word、Excel、PPT文档及日志，图片、音频、视频等多模态信息如此分散，筛选完了再过滤…
月色真美，今晚适合“叉猹”！
提炼难：文件夹层层相套叠得如套娃，“收到”正绕梁新的@已提醒。
海量文档信息提炼如此难难于老君猴子炼仙丹…
共享难：各类格式的信息散落在各种系统，知识整合宛如召唤神龙。
没有人是一座孤岛（尝试知识管理时除外）
但当有了知识助手ChatPilot以后，知识归纳、构建、问答、推荐等全流程，效率和体验原来可以如此之好！
这就一句话说清楚知识助手ChatPilot可以帮我们做什么：
文档管理：支持批量上传、按文件夹及表情管理文档，方便分类。
知识问答：直接在对话框内向AI提问得到答案，告别检索或查找的“找”答案模式。
摘要总结：1分钟可提取100页文档的关键信息，准确率超90%，快速生成高质量的文档摘要。
QA知识生成：根据提问自动分析文档内关键信息生成QA知识问答形式，用问题和答案强化内容提炼。
以上功能适用于整个知识库！（超大声！不仅仅适用于单文档和多文档
知识助手ChatPilot
为传统知识库智能“升维”
要想搞清楚知识助手ChatPilot究竟哪里好
为什么谁都替代不了
就要弄明白两个问题
一是究竟哪里好
二是为什么谁都替代不了
具体来说，好在“两个方面”：
一方面降低知识归纳和构建过程的成本，特别是现有信息抽取模型技术的大量标注、定制化开发模型时间长、纯人工总结的私域数据规模太大等难题；另一方面提升服务问答和推荐环节的问题覆盖范围，避免语义理解环节的匹配度低、无法覆盖长尾等问题。
不可替代在“四大技术能力”：
一是避免产生幻觉（Hallucination）倾向的外挂知识库技术。大模型经常生成一些看似合理、实在不符合事实的语句。有时杜撰出来的信息一看便知真假，有时则让人一时无法分清事实。幻觉是目前大模型的一项固有属性，中关村科金通过外挂知识库在很大程度上杜绝该现象。
二是领先的多模态文档解析技术。企业内高频、事实性知识（KnowWhat）往往存储于结构化数据库中，流程性知识（KnowHow）和一些低频事实性知识往往存在于非结构文档中，如：产品手册、操作规章、培训视频等。这类数据以往只能打上一些粗粒度标签，中关村科金通过自研的ASR、OCR等预处理后，能够做结构化的解析和表示，输入到大模型中实现细粒度的语义理解和流程挖掘。
三是基于大数据智能的思维链归纳技术。企业内外部真实问答场景中，往往流程性知识问答占比较高，中关村科金通过自主研发的领域大模型，从文档中的显性文字描述中理解这类知识、从日志中的隐性事件中挖掘出这类知识，实现了优于传统技术的增值点。
四是避免灾难性遗忘的领域模型训练技术。领域常识注入通用大模型的过程中，往往造成大模型通用能力的下降，中关村科金通过训练数据和训练任务等一系列技巧，可以使其在具体任务上性能显著提升且保持通用性。
赋能六大场景
开箱即用可控可负担的大模型应用
正是基于上述的“2+4”优势能力，中关村科金知识助手ChatPilot才能高能适配以下 6个场景。
营销场景：自动搭建、生成、整合营销知识资料，赋能销售赢单获客。
客服场景：多维知识库提升客服专业能力，实时推送匹配话术及时应答。
HR场景：统一企业内部信息管理，解答员工日常咨询及培训自学。
研发场景：快速共享最新最热的研发资料，提升研发知识运用效率和生产力。
项目场景：一键获取项目资料，打通跨部门、跨项目知识共享和协作，快速掌握项目进展。
行政场景：规章制度文档保存留档、一键调用，方便员工了解查询使用，规范企业管理。
知识助手ChatPilot
为生产力注入AI之力
知识助手应用场景这么专业、那么“包容”
是最佳的大模型技术落地应用切入点
能够将商业价值最大化而潜在风险最小化
广泛提升人与AI协同工作的体验与效率
实现工作效益的切实变革
相信在不久的将来
我们都可以用大模型
解锁工作方式的新姿势和新知识
希望知识助手ChatPilot
用AI让知识“自主”流动
让每个人都能够更简单的使用知识
更高效的创造价值
