随着知识管理的重要性日益凸显，达观大模型知识库以其先进的技术和功能，为企业提供了高效的知识管理解决方案。在当今信息爆炸的时代，企业面临着大量的知识和数据，如何有效地汇总案例数据并归纳分析故障知识，成为了提高企业运营效率和决策准确性的关键问题。本文旨在研究达观大模型知识库的案例数据汇总和故障知识归纳分析方法，分享其经验，为其他企业提供借鉴。
达观大模型知识库作为一款强大的知识管理工具，在知识管理领域发挥着重要作用。其基于垂直大模型和行业专业知识，可汇集管理企业内外部专业文档，并实现智能问答、智能写作、智能审核等功能。
达观大模型知识库的构建涵盖了从数据采集、整理到存储的全过程。知识的来源广泛，包括企业内部文档、行业报告、学术研究、网页内容等。在采集这些数据后，会通过先进的自然语言处理技术和数据挖掘算法进行清洗和预处理。
知识库的架构设计围绕知识的分类和关联展开，采用多层级分类体系，类似图书馆分类法但更灵活。在企业知识库中，可能会有产品知识、市场知识、客户知识等大的分类，而在产品知识下又会细分不同产品线、产品版本的知识。这种架构使得知识能够按照其内在逻辑有序地组织起来，为智能搜索等功能提供坚实的基础。
当用户发起搜索请求时，达观大模型知识库深入发挥作用。它不是简单地在文本中匹配关键词，而是深入到知识库的结构中。根据用户输入的关键词，首先确定其可能所属的知识类别。例如，用户搜索 “智能手机电池续航优化”，系统会判断这属于产品技术优化类知识，然后在知识库的相应区域进行更精准的搜索。
此外，知识图谱技术为搜索提供强大支持。知识图谱将不同的知识点以图形化的方式连接起来，展示了它们之间的关系。在搜索过程中，不仅能找到直接相关的内容，还能挖掘出与搜索主题间接相关但可能有价值的知识。比如，除了找到电池续航优化的具体方法，还可能找到与电池材料研发、电源管理系统相关的知识，帮助用户更全面地理解和解决问题。
达观大模型知识库通过多种方式实现案例数据汇总，提高知识管理效率。
很多单位在落地人工智能时，首要解决的问题是把散落在各个地方的文档资料集中管理起来。知识沉淀在包括报告、研发文档、项目管理报告等各种文档资料中，这些资料散落在邮箱、OA 办公系统、管理信息系统当中。现在需要把这些散落在不同电脑或系统里的文档资料汇总在一起，用数据基座管理，挖掘资料背后的知识。
一个单位内部问答的答案来自于很多地方，简单的文档问答难以满足需求。达观开发了自适应路由问答应用，统一一个问答入口，背后走不同分支找答案，实现知识库问答、垂直文档问答、Text-to-SQL 文档问答等多种形式。同时，达观还注重问答档案的权限管控，当大模型学习文档时，对于一些重要合同等有权限限制的内容，若用户没有权限访问，答案不应被大模型显示出来。
很多单位传统知识库只是一个网盘，汇集的大量资料和文档往往比较散乱。达观大模型知识库利用大模型自动阅读文档资料，形成多级标签体系，为文档打上各种各样业务标签，并对文档进行自动化归类工作。让计算机帮用户把沉睡在硬盘里的文档资料井井有条地分类归纳好，分门别类地放到各种目录当中去，打好各种标签。
达观大模型知识库的智能搜索 2.0 功能依据知识库、标签等对搜索列表进行再归纳，呈现知识全貌。
- 知识库的构建与架构：知识来源广泛，包括企业内部文档、行业报告、学术研究、网页内容等。采集数据后，通过自然语言处理技术和数据挖掘算法进行清洗和预处理。知识库采用多层级分类体系，围绕知识的分类和关联展开，为智能搜索 2.0 提供坚实基础。
- 知识库在智能搜索中的作用：当用户发起搜索请求时，智能搜索 2.0 不是简单地在文本中匹配关键词，而是深入到知识库结构中，确定关键词所属知识类别，在相应区域进行更精准的搜索。知识图谱技术为搜索提供强大支持，不仅能找到直接相关内容，还能挖掘间接相关但有价值的知识。
- 标签：标签在达观大模型知识库中扮演知识导航的关键角色。标签的创建是协作过程，由知识管理员、领域专家或普通用户共同完成，需考虑知识核心特征、应用场景、受众等因素。标签管理确保一致性和有效性，系统会定期审查和更新标签，根据知识更新和业务需求添加新标签。在智能搜索 2.0 中，标签是优化搜索列表的关键因素，像筛选器一样将搜索结果细分，用户可快速定位所需知识，还能实现跨类别知识整合。
- 对搜索列表的再归纳：通过聚类算法和基于规则的归纳方法实现。聚类算法根据知识内容相似度，结合语义信息和标签信息将文档聚类成不同组。基于规则的归纳方法根据预先设定的规则，如知识重要性等级、时效性、与用户搜索历史的相关性等，对搜索结果进行排序和分类。知识全貌从知识类型和发展历程两个维度呈现，用户可看到不同类型知识的分布和主题从早期探索到最新成果的演变。
达观大模型知识库利用自然语言处理技术和规则引擎与机器学习结合的方式，提取文档关键信息进行重命名。自动化重命名功能能够提高文档管理效率，减少人为错误。首先将需要重命名的文档上传系统，系统对文档内容进行深度分析，提取关键信息，根据预设规则或模板生成新文件名并替换原有文件名。用户可自定义重命名规则和模板，并对结果进行预览和修改。该功能为文档生成规范文件名，方便查找和使用，提高工作效率。同时，达观大模型知识库还具有本地文件快速整理功能，通过智能文档内容分析技术，将本地文件批量导入后进行智能内容分析、分类，并归档到相应文件夹或标签下，用户可自定义分类规则和标签体系，对分类结果进行预览和调整。该功能提高文件查找速度，减少冗余和重复，提高整体工作效率。
达观大模型知识库通过故障分析知识图谱平台，实现故障知识的高效归纳分析。
用户在发现故障并收集故障现象问题后，可将故障问题描述内容输入检索框。图谱平台能够智能解析该故障描述，引导用户逐步补充故障信息，从而精准定位故障位置。同时，平台会推荐排查措施和相似案例，辅助工程师高效排除故障。例如在汽车售后维修场景中，对于复杂的车辆故障问题，若维修站无法解决，通常会升级到主机厂。主机厂工程师以往主要依据个人经验及维修手册进行修理，但借助达观故障分析知识图谱平台，能够快速定位维修手册、推荐类似案例，不仅辅助维修站解决更多问题，缓解主机厂业务压力，还能依据已构建的故障知识库，辅助主机厂工程师对复杂问题进行高效排查，缩短维修周期。
故障解决后，产线会输出故障报告，其中包含故障具体问题、解决方案、发生部位等信息。用户可将该报告上传至故障分析知识图谱平台，平台会对报告中的 FMEA 故障知识，如故障部位、故障原因、解决措施等进行识别和抽取。抽取结果会与平台内历史 FMEA 文档进行比较，若对比发现有新知识，会向相关的 FMEA 小组用户推送结果。经小组专家审核后，新知识将被更新到历史 FMEA 中。
除了平台推送新故障知识以更新 FMEA 之外，用户还可以通过多种复杂组合筛选条件进行故障知识的查找。比如，筛选两个产线的不同生产工序过程、选择要制作的新 FMEA 模版，再由专家审核组合条件结果，并下载成一份新 FMEA 文档。
案例统计分析主要针对故障报告和 FMEA 文档中的一些数据指标项进行统计分析，并将结果应用到产线进行持续优化改善。例如，对零部件、供应商、工艺、性能指标等进行统计分析。用户通过选择统计周期内的设备或故障类型，会得到多维度的故障原因分析结果，这些结果会通过饼状图、柱状图、帕累托图等方式呈现。通过这些分析结果，可以辅助产线工程师制定优化策略，如优化生产工艺、增加测试手段、替换材料供应商等。
达观大模型知识库在案例数据汇总和故障知识归纳分析方面积累了丰富的经验，以下将从知识沉淀与集中管理、提高工作效率、增强知识可获取性、提升知识管理安全性和促进知识共享与协作五个方面进行详细阐述。
达观大模型知识库将企业内外部专业文档集中管理，使知识沉淀在统一平台上，方便挖掘和利用。许多单位在落地人工智能时，首要任务就是把散落在各个地方的文档资料集中管理起来，这些文档包括报告、研发文档、项目管理报告等，它们散落在邮箱、OA 办公系统、管理信息系统当中。现在通过达观大模型知识库，能够把这些文档资料汇总在一起，用数据基座管理，挖掘资料背后的知识。
达观大模型知识库具备智能问答、写作、审核等功能，减少了人工干预，提高了文档处理速度和准确性。智能问答通过自适应路由问答应用，统一一个问答入口，背后走不同分支找答案，实现知识库问答、垂直文档问答、Text-to-SQL 文档问答等多种形式。同时，达观还注重问答档案的权限管控，确保敏感信息安全。智能写作满足企业日益增长的个性化和专业文档写作需求，智能审核支持专业文档审核，垂直大模型更理解专业文档审核要素，可自动审核文件是否满足相关要求。此外，WORD 文档内容一键复制至富文本编辑器功能，提高了文档内容流转效率，保证格式一致性，方便文档管理。
通过智能搜索和推荐功能，员工可以快速找到所需知识，提高知识获取效率。达观大模型知识库的智能搜索 2.0 功能依据知识库、标签等对搜索列表进行再归纳，呈现知识全貌。当用户发起搜索请求时，系统不是简单地在文本中匹配关键词，而是深入到知识库结构中，确定关键词所属知识类别，在相应区域进行更精准的搜索。知识图谱技术为搜索提供强大支持，不仅能找到直接相关内容，还能挖掘间接相关但有价值的知识。标签在智能搜索中扮演关键角色，通过创建和管理标签，将搜索结果进一步细分，用户可以快速定位所需知识，还能实现跨类别知识整合。
对问答档案进行权限管控，确保敏感信息安全。在文档问答时，大模型学习文档时会考虑权限问题，对于一些重要合同等有权限限制的内容，若用户没有权限访问，答案不应被大模型显示出来。
文档自动归类功能方便员工查找和管理文档，促进知识共享与协作。大模型自动阅读文档资料时，可以对文档形成多级标签体系，打上各种各样业务标签，并对文档资料进行自动化归类工作。让计算机帮用户把沉睡在硬盘里的文档资料井井有条地分类归纳好，分门别类地放到各种目录当中去，打好各种标签。此外，文档自动重命名功能和本地文件快速整理功能也提高了文档管理效率，方便知识共享与协作。
达观大模型知识库在案例数据汇总和故障知识归纳分析方面具有先进的方法和丰富的经验，为企业知识管理提供了有力支持。通过文档汇集管理、智能搜索、故障分析知识图谱等功能，实现了知识的高效管理和利用，提高了企业的竞争力。
