图片系AI生成
痛点：
SSC（ Share Service Center ，共享服务中心）是企业日常接触最多的场景之一，更多是对内服务，包括 HR 、财务、IT 等。该场景对专业度要求非常高，知识点非常多，对于知识的使用者或者查询者，会因为不同区域、不同公司、不同工种，甚至在不同时间查询的内容，所得到的答案都可能是不一样的。
在实际知识库落地的过程中，最头痛的就是冷启动问题，知识分不同领域，如何从文档转变为结构化的知识是难点。另外对于不同部门产出的专业文档，需要进行加工，甚至还要分不同的库，将多个库的知识联合应用。再就是知识既专业又复杂，变动更新也会比较多，需要做对应的知识更新。而每个职能的知识是单独维护的，最后汇总到某个组织或者某个部门后再做知识更新，这其实是很大的挑战。
解决方案：
没有用大模型之前，虽然技术上也有可行之法，但是落地成本很高。结合大模型能力后，可以使用一套组合能力改善这些问题。
首先各个职能部门提供原始文档，由大模型根据结构化知识库的标准，抽取对应知识生成标准的问答，这个过程中还可以通过答案扩写，或者精简和润色的能力，改善回答的易读性和简洁性，符合知识认知的几个维度。
其次在检测答案一致性的时候，因为文档内容非常专业，也会有相应的版本管理，利用大模型对不同知识进行校对，避免原生文档存在版本差，保证前后知识的一致性，减少出错。
最后通过大模型对检测后的标准问答生成相似问题，扩充各种不同的问法，达到使用场景中更高的可用性及匹配度，来提升最终的知识应答率。
成效：
通过如上手段，大模型作为工具能够帮助结构化的知识库，在冷启动时以便捷的方式去落地，后续的维护和运营也会更简单。
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