AI知识库的幻想与现实 - AI知识库被视为大模型落地的热门场景，但存在"技术炫酷却用不起来"的困境[1] - 大模型最适合处理文本型非结构化数据（如文档、音视频），与传统知识库领域高度契合[1][2] - 企业知识管理因AI技术发展重新回热，构建"AI友好型"知识库可最大化数据资产价值[1] 企业级知识库的现状与挑战 - 大中型企业普遍将大模型与知识库结合，主要应用场景包括智能搜索、智能问答（如制度、客服、工单）[2] - 企业级知识库与个人知识库的核心差异在于知识体系设计和治理（分类、权限、版本管理、涉密控制）[2][3] - 内容一致性是重要挑战（如多版本SOP文档需AI识别最新版本）[3] - 飞书知识问答偏向个人/小团队级别，缺乏企业级所需的管理态和生长态能力[4] AI时代知识库产品的变革 - 知识库设计从"给人用"转向"给AI用"，需优化数据质量、降低大模型幻觉[5][6] - 关键技术包括知识图谱建模、自动入图、多文档切片策略等[6] - 交互方式从检索查询转向问答/个人助理形式，知识库将作为服务嵌入作业场景[16] - 需提供API服务，支持算法根据场景和意图主动推送知识[16][17] 大模型幻觉与知识严谨性 - 企业AI应用分为两类：文字理解生成类（允许模糊）和智能体工作流类（需100%准确）[9] - 减少幻觉的方法包括：提升数据治理质量、采用混合检索（知识图谱+数据库+RAG）[11] - 专家体系短期内不可替代，尤其在知识经验萃取和顶层设计领域[11][12] 行业发展趋势 - RPA厂商需自我革命，从模拟点击操作转向大模型赋能的数字员工[13][14] - 未来3-5年AI知识库将成为企业数字化必需品，可挖掘80%非结构化数据资产[23] - 通用大模型与垂直小模型将互补共存，企业私有知识大模型现阶段不经济[19][20] - 多模态、情景感知、角色扮演等特征将催生新的大模型应用场景[21][22]