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知识库是企业的智慧中枢，汇集了企业经营经验、流程、文献、政策、机理、模型等各类主题内容，承担着提高员工生产力、促进组织协作与创新的重要功能。
企业普遍已经积累了丰富的知识沉淀，如何提高对知识的高效分享、精准应用成为限制知识库价值发挥的“关卡”。进入数字时代后，企业对知识库应用的技术发展推动知识库形态持续迭代，历经数字知识库、智能知识库1.0等阶段后，最终进入融合大模型能力的智能知识库2.0阶段。
大模型+知识库同时具备大模型强大的知识整合和推理能力、准确理解用户意图、使用自然语言的交互、极强的泛化能力，以及知识图谱、RAG检索增强生成等技术使企业知识应用变得更简单、高效和广泛。
同时，大模型+知识库因其成本低、周期短，成为大模型落地的优先场景，并在金融、政务、电信三个领域中率先落地。这三个领域知识繁杂，内部员工使用频繁，且均需面向外部用户提供咨询服务支持，内外需求驱动业内机构快速落地大模型+知识库，如金融应用场景以智能客服、智能投顾、智能报告生成为代表，政务领域应用场景如12345热线、政策标准知识库搜索等。
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覆盖市场： 大模型+知识库注：扫描下图二维码或点击文末左下角“阅读原文”，可下载完整版《2024爱分析·AI+知识库厂商全景报告》。
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研究范围定义知识库是企业的智慧中枢，汇集了企业经营经验、流程、文献、政策、机理、模型等各类主题内容，承担着提高员工生产力、促进组织协作与创新的重要功能。1）大模型+知识库实现对企业知识的深度应用
企业普遍已经积累了丰富的知识沉淀，如何提高对知识的高效分享、精准应用成为限制知识库价值发挥的“关卡”。进入数字时代后，企业对知识库应用的技术发展推动知识库形态持续迭代，历经数字知识库、智能知识库1.0等阶段后，最终进入融合大模型能力的智能知识库2.0阶段。
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在大模型出现之前，虽然企业对知识库的利用技术一直在改进，但对知识库的价值挖掘仍然处于较低水平。如数字知识库阶段，企业普遍以电子文档形式存储知识，并建立知识管理系统供员工使用。此阶段实现知识的线上化，但各业务分别建立知识库形成知识孤岛，无法形成企业级知识库，且员工难以准确定位需要的知识，对于客服等业务应用的支撑有限。随后，知识图谱、NLP等AI技术的成熟推动企业进入智能知识库1.0阶段。这个阶段中，知识库的存储内容更丰富，在电子文档基础上增加了图片、语音、视频等模态，知识库的应用也更便捷，员工能通过智能搜索、智能问答、智能推荐等形式获取一定知识。智能知识库1.0阶段对知识的挖掘应用更深入，但也带来了巨大的构建和运维成本，如企业需要人工整理问答对，话术师冷启动周期长，不同场景需要使用不同小模型，维护成本高。此外，基于知识图谱的智能知识库交互能力弱，回答内容和话术流程由话术师配置，难以准确理解用户意图，无法回答配置内容之外的个性化提问，用户体验较差。2023年以来，大模型技术快速发展，其强大的知识整合和推理能力、准确理解用户意图、使用自然语言的交互、极强的泛化能力等特点能有效解决之前阶段出现的知识孤岛、用户体验、个性化提问、跨场景使用等痛点，同时，知识图谱、RAG检索增强生成等技术又能解决大模型幻觉问题，保证大模型输出的可信性，使企业知识应用变得更简单、高效和广泛，使用场景迅速扩充到企业的生产、销售、营销、客服、IT等各个环节。企业知识库进入智能知识库2.0阶段，2） 内外服务需求推动金融、政务、电信三大行业大模型+知识库率先落地人工智能已经成为科技革命和产业变革的核心驱动力，在政府对人工智能产业发展的大力支持下，各行业开始进行试点，其中大模型+知识库因其成本低、周期短，成为大模型落地的优先场景。在各行业中，金融、政务、电信是大模型+知识库应用最领先的三个领域。以上三领域知识繁杂，内部员工使用频繁，且均需面向外部用户提供咨询服务支持，内外需求驱动业内机构快速落地大模型+知识库，如金融应用场景以智能客服、智能投顾、智能报告生成为代表，政务领域应用场景如12345热线、政策标准知识库搜索等。此外，教育、医疗、工业、能源等行业领先企业也在试点大模型+知识库，主要满足内部员工使用需求。如教育行业的智能教学、个性化学习推荐，医疗领域的药物研发、就医知识库等场景。爱分析认为，大模型+知识库解决方案包含基础设施层如湖仓一体、向量数据库、图数据库、GPU，模型层包含模型资源，中间层包含模型运营及图谱构建，应用层包含知识库问答、智能客服、数字办公、流程自动化等。基于以上背景，本报告面向企业管理层和全体员工，通过对大模型+知识库的需求定义和代表厂商的能力评估，为企业落地大模型+知识库解决方案、厂商选型提供参考。图2：大模型+知识库市场全景地图
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厂商入选标准：厂商入选标准本次入选报告的厂商需同时符合以下条件：2、2023年厂商具备一定数量以上的付费客户（参考第3章各市场定义部分）；
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3.1大模型+知识库
市场定义：
大模型+知识库是指将大模型与知识库相结合，改变原有的知识库建设、应用与运营的方式，致力于更好地支撑企业管理层及全体员工的知识检索与应用需求。
企业管理层及全体员工
大模型技术日益成熟，企业大模型应用场景加速落地。知识库作为企业持续沉淀的数据资产，为大模型落地提供天然的数据基础，因此知识库成为企业大模型率先落地场景。企业对大模型+知识库的核心需求包括：实现知识管理全流程的智能化。企业知识库管理全流程涵盖采集、入库、构建、应用等，传统管理流程均需要通过人工实现，效率低下且最终的知识应用价值不高。为此，企业需要基于大模型建设智能化知识管理体系。采集环节，需要对内部多个系统以及外部知识进行采集，传统人工采集的形式极易存在内外部信息不同步的情形；入库环节，需要知识库管理员手动分类、打标签、填写摘要等，对知识库管理员业务要求较高；构建环节，传统知识管理共用一套组件，难以满足不同部门差异化知识库的构建需求；应用环节，传统知识应用普遍通过企业门户由人工搜索获得，交互方式低效。快速实现场景化知识搜索智能应用。除企业员工培训、流程检索等通用知识查询场景，企业的研发、生产、销售等场景业务属性强，需要专业精准的知识库为员工提供服务，因此，大模型+知识库解决方案应能支持企业灵活且快速地自建场景化智能应用。实现精准、安全的知识赋能。在应用大模型的过程中，大模型幻觉将影响知识搜索准确性，直接决定员工对大模型的可信度，企业需要解决搜索精准问题。此外，融合大模型的知识库在模型部署、知识传输、知识检索等方面存在泄漏风险，如越级访问、公有大模型下的数据传输等，企业也需要保障大模型应用过程中的数据安全和合规。提供融入AI与大模型技术的知识库全流程智能化管理。如在采集环节，支持通过爬虫或RPA实现内外系统知识获取的同步性；在入库环节，厂商应支持智能化分类、智能打标签、摘要自动生成等，加速知识入库；在构建环节，厂商基于大模型能力自动推荐管理组件或模板，支持企业构建符合业务需求的知识库主题；在应用环节，厂商提供智能问答、智能搜索等能力，为员工提供简捷友好的知识交互形式。支持企业自建场景化智能应用。一方面，厂商大模型+知识库解决方案应支持企业构建专属语料库，包括支持用户上传文档、问答对，并完成对内容的自动分类、自动生成知识图谱等预处理；另一方面，厂商应支持私有大模型以及公有大模型的接入、配置和管理，使企业通过简单配置即能快速生成基于专属语料库的智能应用。具备丰富的RAG工程化经验，达到模型准确率要求。RAG是指在大语言模型推理生成答案时，额外检索调用外部的知识，然后综合其检索结果进行回答生成。RAG为大模型提供了准确、丰富、可解释的知识支撑，从而实现更准确的语义理解、答案推理以及答案解释。厂商应具备丰富的工程化经验来保障知识库问答的准确性，如多路召回、相关性排序优化等。提供数据安全管理。厂商应支持对接私有化大模型部署，并在使用过程中，厂商应提供权限管理系统，保障知识的检索安全合规。在大模型生成结果之后，厂商应当有安全审核机制保证模型没有泄露越权数据。
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创作团队孟晨静
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关于厂商全景报告爱分析厂商全景报告面向数字化市场的甲方用户，由爱分析定期撰写并公开发布，为甲方采购旅程中的数字化规划、厂商选型等环节，提供决策依据和支撑。
报告提供所覆盖领域的数字化市场全景地图、特定市场分析与入选标准，以及入选厂商列表、代表厂商评估等研究成果。
甲方用户可以依据入选厂商列表，拟定潜在供应商名单，并通过爱分析第三方评估，了解厂商在特定市场的产品服务优势，选择合适的厂商进行选型。
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