人工智能知识库如何加强内容管理

AI在知识管理中的重要性

AI即将颠覆知识管理流程并不令人意外。企业领导者似乎也认同这一点，80%的组织将生成式AI视为业务革新的主要杠杆之一。这确实有充分的理由！AI自动化信息提取，从而加速搜索和响应时间。这改进了知识发现，帮助客户更快获取正确信息。

这种关系并非单向的。信息和知识文档对AI同样至关重要。AI在知识管理中的有效性直接取决于数据质量。准确、全面且最新的信息对于AI系统实现最佳性能并提供可靠内容至关重要。

然而，企业不能仅仅依赖大语言模型（LLMs）。LLMs的训练数据通常严重过时，且无法获取您特定的产品信息。因此，当缺乏事实依据时，它们倾向于推断并产生虚假但听起来合理的陈述（也称为幻觉）来填补知识空白。

这正是检索增强生成（RAG）等技术发挥作用的地方。RAG允许您使用自己的数据源动态增强LLMs的知识，并生成更具上下文相关性和准确的响应。这对于创建AI驱动的知识库和智能聊天机器人具有革命性意义。

使用AI知识库的优势

AI知识库不仅是获取简单自动化和特定答案的途径。相较于传统内容存储库，它为客户、支持团队和业务运营提供了切实的益处。

• 一致的内容体验： 客户与公司的接触点往往提供不同的内容，导致体验混乱且脱节。连接到AI知识库的任何接触点都能访问所有相关信息。因此，无论用户使用何种渠道，都能获得准确且一致的搜索结果和AI生成的响应。
• 增强的自助服务： 67%的消费者 更喜欢自助服务选项，而非与公司代表交谈。AI知识库提供了一种搜索引擎，能识别自然语言输入的意图，理解每个用户的查询。随后，它会在知识库中扫描相关信息，并使用RAG（检索增强生成）提供上下文相关的答案。配备AI聊天机器人的知识库还能通过与客户的来回对话，记住并扩展过去的问题，以提高准确性。
• 降低支持成本： 支持团队已经被大量的工单淹没，而 81%的客户 期望随着技术进步，服务能变得更快。通过自动化回答简单、重复的用户问题，既能满足期望，又能降低成本。AI知识库全天候可用，能够及时响应客户，从而在不增加支持团队负担的情况下，提高响应速度。此外，AI可以同时无缝帮助多个用户，从而实现可扩展的解决方案。

构建AI知识库的前提条件

自然语言处理（NLP）与机器学习（ML）是打造高效AI知识库不可或缺的技术基石。

自然语言处理

自然语言处理是指计算机程序如何理解人类的口头和书面语言。这使得人类能够使用常规句子与计算机流畅交互。

NLP技术对于增强知识库至关重要，因为它将搜索问答提升到了一个新的水平，并从所有来源收集的内容中提取意义。语义搜索引擎利用自然语言理解来解读每个用户查询背后的精确上下文和意图。这使得解决方案能够为每个用户提供与上下文相关且适用的高质量响应。

机器学习能力

机器学习是人工智能的一个子集。它通过消耗数据来识别模式，并模仿人类学习的方式以提高其输出的准确性。

在AI驱动的知识库中，机器学习与自然语言处理协同工作，以了解每个用户。当有人提交搜索请求时，模型使用机器学习来研究用户旅程。这有助于算法确定每个用户的需求、愿望，从而提供相应的信息。通过理解用户行为模式，机器学习丰富了个性化功能，并提供更相关的响应。

AI知识库的关键特性

自然语言处理和机器学习有多种应用，以及一些互补功能可以升级您的AI知识中心。确保您的知识库具备以下关键特性，以面向未来。

聊天机器人与AI驱动的自动应答

聊天机器人并非新生事物，但最新一代基于生成式AI的聊天机器人技术带来了更优质的用户体验。通过在现有知识库数据上集成对话式问答层，即可实现这种类人的交互升级。用户只需用自然语言向聊天机器人（或搜索框界面）提问，就能在几秒内获得同样拟人化的精准答复——所有信息都具体而准确。

AI聊天机器人能记忆对话中的历史问题，让客户持续深入交流。以Baklib的智能问答应用为例，系统会在答复中附带技术文档链接作为依据，并引导用户获取更多细节。这使得用户无需为每个产品问题提交工单，就能自主解决问题。

这类AI驱动的自动应答开启了企业与用户之间对话式搜索的新纪元。就像专属于您企业产品知识的ChatGPT。

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相关内容推荐

当企业推荐的内容与客户的查询和行为无关时，用户的挫败感会上升。相关内容的重要性得到了71%的客户的证实，他们表示期望获得个性化的体验，而76%的客户表示如果没有获得这种体验会感到沮丧。

拥有AI支持的内容交付平台（CDP）的企业提供了一种解决方案，可以根据用户的偏好和配置文件轻松地为每个用户提供特定的知识。与标准知识库不同，这些CDP会根据内容相关性、上下文和用户行为对结果进行优先排序。

个性化用户体验

通过利用机器学习和自然语言处理等先进算法，AI可以根据个人用户的偏好、过去的行为和配置文件来定制内容和推荐。

此外，内容元数据管理通过确保文档正确分类和高效结构化来提升这一过程。这使得AI算法可以过滤并仅检索适用于每个用户的信息。个性化的答案确保用户能够根据其特定配置文件和需求获取信息，同时最大限度地降低合规风险。

轻松可配置的界面

通过低代码、无代码界面打造流畅的客户旅程。像 Baklib 这样的平台可以轻松使用所见即所得编辑器自定义知识库，企业只需拖拽组件即可完成布局。

与组织品牌无缝融合的定制设计提升了内容交付效果，提供引人入胜的个性化体验。

AI知识库的挑战

AI知识库的诸多宝贵特性为企业带来了各种商业利益。然而，这并不意味着实施新的AI项目是一帆风顺的。在选择知识解决方案时，有几个关键挑战需要注意。

内容的新鲜度

在产品快速发布和更新的节奏下，保持文档的及时更新是一项挑战。如果内容不能持续更新，客户将无法找到所需的信息——人工智能系统同样如此。生成式AI工具只能基于它们已学习的内容生成文本。因此，如果没有更新的文档，AI知识库将提供不准确、过时的答案，导致客户不满和更长的产品停机时间。

通过Baklib内容交付平台（CDP），您可以在最新内容准备就绪后立即提供给AI模型。只需一键操作，Baklib就能从所有来源收集内容。这意味着任何支持AI的搜索引擎或聊天机器人都会自动获取最新内容，而无需依赖IT资源。

强大的安全措施

AI工具是节省成本的绝佳途径，但同时也带来了新的安全挑战。事实上，这些挑战如此之新，以至于超过90%的隐私与安全专家报告称企业需要新技术来应对这些风险。其中最大的风险是什么？将机密信息泄露给外部或未授权用户。那么，在选择AI知识库时，您应该关注哪些安全特性？

• 内部向量嵌入管理： 采用包含向量计算和内置向量数据库架构的解决方案更为安全。这能确保知识库内容100%由AI模型内部处理，绝不会泄露至外部系统。
• 内容访问控制： 选择能通过权限设置来限定搜索结果和AI生成响应中可见信息的解决方案。如此，受限文档仅对授权用户可见，这对保护内部信息至关重要。

Baklib 助力您的AI知识库

应对这些挑战不必复杂且昂贵。Baklib 作为AI驱动的内容交付平台，能够整合各类产品内容并将其统一为智能知识中心。通过将内容集中至单一真实来源，为AI算法提供精准、相关且安全的信息，从而赋能您的AI知识库。

此外，Baklib 提供AI网关功能，使开发者能够快速独立地部署AI，无需构建AI基础设施或管理相关跨职能能力。他们可轻松在OpenAI、Azure OpenAI、Claude或Gemini等大型语言模型间切换选择。作为LLM网关，Baklib 在基础设施中内置了安全设计治理机制，通过无缝连接所有内容源和格式，确保企业应用实时获取最新内容更新。

借助Baklib，企业可快速获得开箱即用的核心服务...

AI应用：增强阅读体验

此外，Baklib赋予公司配置即用型生成式AI应用的能力，以创造独特且引人入胜的阅读体验。从定制AI提示以生成内容摘要和分步指南，到代码翻译、现场干预工具列表和产品知识测验，您的想象力是唯一的限制。这些拖放式AI小部件帮助用户从搜索结果中提取精确信息，实现流畅高效的内容体验。

AI应用：增强支持代理

在Baklib的AI知识库中，支持团队可以运行增强支持代理应用。这一智能助手直接嵌入到您的帮助台应用（如Jira或Zendesk）中，自动回答简单的客户问题，为被大量支持工单淹没的代理提供帮助。连接到组织的集中式产品知识中心后，这一数字助手为每个查询生成相关答案。代理甚至可以一键验证每个答案，并在需要时修改响应。

AI知识库的未来趋势

AI技术在过去的两年中取得了显著进步，并在未来几年将持续发展。生成式AI（GenAI）无疑是这些进步的引领者，推动了基于自然语言的新应用。新的能力将持续涌现。在知识管理领域，日益增长的自助服务需求将推动这些发展。

AI技术进展

随着人工智能技术以月为单位飞速迭代，及时跟进最新动态成为挑战。哪些潜在的AI发展将影响知识库领域？

• 搜索方式多元化： 大语言模型已经改变了搜索形态并将持续进化。用户是否会更多使用自然语言提问？语音交互是否将成为客户首选？自然语言处理与机器学习的结合将重塑企业支持门户的搜索与交互方式。
• 拟人化应答： AI聊天机器人与人工客服的界限将持续模糊。通过对新数据集的训练，AI模型将拓展自然语言理解与生成能力，最终实现与人类客服无异的对话体验。
• 预测式客户服务： 随着AI能力提升，平台可分析用户行为模式预判需求。例如：通过识别潜在产品疑问，系统能主动推送解决方案。
• 个性化与场景化增强： 机器学习算法将持续研究用户行为模式，通过每次交互效果分析不断优化内容推荐策略，实现精准触达。

与新技术的融合

增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术仍在不断发展，目前尚未像支持生成式人工智能（GenAI）的工具那样普及和用户友好。随着这些技术逐渐普及，企业需要为用户提供通过AR和VR嵌入式设备访问知识内容的新方式。从支持语音搜索实现免提操作，到基于新型设备的响应式阅读体验，这一领域必将涌现许多更新。

最终思考

将AI技术融入传统知识库将彻底改变企业交付技术文档的方式。它使企业能够提供无缝的客户支持体验、打造直观的自助服务平台，并确保用户快速获取准确信息。虽然在启动新的AI项目时仍存在一些挑战，但像Baklib这样的内容交付平台能让这一过程变得简单而安全。