.... 1 3.1 智能客服系统 intelligent customer service system .................................. 1 3.2 知识库 knowledge library ......................................................... 1 3.3 知识点 knowledge ... 4 6.3.4 意图识别 ...................................................................... 4 6.3.5 知识库 ........................................................................ 4 6.3.6 客服算法 ........... ... 8 9 知识库要求 .......................................................................... 8 9.1 通用要求 .......................................................................... 9 9.2 知识库架构要求 ......

1 9 · 上 海 站 技术架构 采集 决策 处理 agent jdos api zabbix api 通知 自动处理 人工处理 规则管理 规则匹配 回溯分析 预设规则 知识库 深度学习 决策树 异常反馈 …… 分析 使用率统计 预处理 过滤 实时告警 阈值判断 历史数据 业务分析 根因分析 趋势分析 故障预测 数据挖掘 大数据分析 dbs api 历史查询 日志分析 历史查询 历史查询 查询服务 历史查询 历史查询 配置接口 历史查询 历史查询 趋势分析 consumer consumer 可水平扩展的consumer cluster 知识库 监控数据 告警分析 Trap reciever 通知模块 consumer 底层监控架构 短信 mail callback logstash agent logstash agent P S 全 球 运 维 大 会 2 0 1 9 · 上 海 站 智能知识库  与工单系统联动，自动收录咨询的问题及解决方案 同步日常咨询的运维问题作为基础数据，解决了知识库的数据来源问题  基于火眼监控平台积累的监控故障数据并进行机器学习分析 大量有价值的监控及告警数据可以作为机器学习分析的数据样本，以此保证知识库平台 自动更新迭代，避免可人工维护费时费力且数据容易过时的问题 

网络多模态信息的智简传输提供了全新的技术路径。 因此，本白皮书聚焦 6G 智简信息传输及使能技术，旨在构建适用于语义通 信的新型传输理论框架，设计端到端的自适应多模态语义通信系统，并研发动态 匹配与更新的语义知识库技术，为语义通信网络的高效和可靠运行提供理论和模 型基础，进而构建多模态业务适配的智简信息传输保障使能技术体系，支撑智简 传输系统未来可能的工程落地。 4.1.2 面向点云的语义通信系统（PCSC）................... 19 4.1.3 基于模分多址的视频语义通信系统（MDVSC）.......... 21 4.2 语义知识库动态匹配与更新 ................................. 22 5. 智简信息传输使能技术....................................... 因此，本白皮书聚焦 6G 智简信息传输及使能技术，旨在构建适用于语义通 信的新型传输理论框架，设计端到端的自适应多模态语义通信系统，并研发动态 匹配与更新的语义知识库技术，为语义通信网络的高效和可靠运行提供理论和模 型基础；进而，研究更适合捕捉数据流特征的人工智能技术，实现多模态业务流 的特征识别，为智简传输的精准保障提供前提；研究业务数据流的差异化服务质

化管理，提升服务响应速度 AI助力服务人员精准识别客户需求，加快问题 处理速度，提高客户满意度 人工接待、处理客户问题， 服务成本居高不下 问题处理不及时不精准影响 客户满意度 质检、知识库维护等服务 运营工作耗时耗力 客服Agent AI能力覆盖客户服务全流程，降低企业服务成本，提 升客户满意度 智能客服机器人 充分利用大模型的多轮对话能力 及复杂逻辑推理能力，对于客户 有 96,000 多名员工的动力管理公司，在超过 175 个国家和地区开 展业务。 关于伊顿： 业务管理面临的挑战： 机器人自动解析文档生成答 案回复客户，省去人工整理 知识库环节，降低知识库维 护成本。 知识库智能维护 整合微信、官网等多服务渠 道至统一平台，客服单平台 处理全渠道咨询，无需切换 系统； 统一客服渠道提效 智能机器人7x24小时无缝服 务，精准解答高频问题，复 杂问题自动创建工单，提升 及时，影响客户体验。 线上咨询量大，依赖人工回复一方面人力成本较高，另一方面客户等待时间长、体验不佳； 知识库迭代难 成本高 多平台切换服务 效率低 海量咨询难应对 实现价值： 实现知识库高效、低成本智能迭代: 机器人大幅降低人工整理和维护知识库的成本与难度， 确保知识库内容随产品参数更新及时、准确； 优化人力配置与客户体验： 智能机器人减少人工咨询量、降低人力成本，减少客

社区平台基于华为云打造训推一体化平台 6.4 CodeGenie: 聚焦鸿蒙应用开发场景的智能化研发助手 6.5 华为智驾 AI 算力平台，保障智驾业务 6.6 新疆某油田基于大模型构建统一知识库 6.7 云原生技术赋能香港智慧医疗，构建高效服务新生态 6.8 软通动力携手同济大学打造云原生本研一体化教务系统 7 凝聚产业力量，共建产业联盟， 共促软件产业新发展，加速数字中国建设 应用智能化发展趋势 重塑“以客户为中心”的价值链 涌现“需求即服务”的应用创新范式 算法 算力 数据 安全 人工智能驱动 数字基础设施 数据联接价值 软硬系统自主化 深度学习、强化学习 自然语言处理等 模型库、案例库、知识库 工具库、大型开源平台等 数据融合、数据分析 数据应用等 应用产品安全、供应链安全 （应用开发、运行、运维） 数字 应用生态 硬件开发 数据共享 系统互通 软件开源 软硬系统自主化 Commons）指基于互联网与数字技术形成的公共资源形态，其核心是通过共享基础设施、数据要素和知识 资源，实现社会效益最大化。 1.2 数字基础设施逐渐成为国际竞争制高点 随着数字化转型步入深水期，模型库、案例库、知识库、工具库、大型开源平台等数字基础设施正在成为智能时 代的关键战略资源。数字基础设施不仅是技术创新与产业升级的“数字公地 1”，更成为各国争夺未来竞争力的关键抓 手。硬件开放与软件开源的协同演进

数据，提供健康建议 心理健康支持：心理健康应用使用DeepSeek为用户提 供心理辅导和支持 远程医疗咨询：医疗平台使用DeepSeek提供远程医疗 咨询服务 医疗知识库：医院使用DeepSeek构建医疗知识库，方 便医生查询信息 健康管理：健康应用使用DeepSeek帮助用户管理健康 数据，制定健康计划 1 3 5 7 9 2 4 6 8 10 来自对网络资料的整理 法律案例检索：律师事务所使用DeepSeek检索相关法 律案例 法律咨询：法律服务平台使用DeepSeek为用户提供法 律咨询 法律文档生成：法律服务平台使用DeepSeek自动生成 法律文档 法律知识库：法律服务平台使用DeepSeek构建法律知 识库，方便用户查询信息 法律文书翻译：法律服务平台使用DeepSeek将法律文 书翻译成多种语言 法律培训：法律服务平台使用DeepSeek为用户提供法 理技术来分析客户反馈意见，并针对性地改进产品 设计 提高产品质量 4.2 企业大模型的七大落地场景 来源：网络文章《大模型技术赋能企业：七大落地场景深度解析》 对话助手是大模型技术最基础也是最 广泛的应用形态。基于知识库数据源 和API查询，对话助手能够实时回答 用户问题，提供高效的信息传递。例 如，某一乘用车通过搭建基于AI大模 型的汽车在线问答平台，实现了对非 结构化文档（如PDF、Word等）的 智能知识交互，提升了员工工作效率

成本：不需要投入千万、上亿资金，少量资金投入就可以 能力：不需要等待下一代AGI面面俱到的能力 响应：响应速度更快，用户体验更好 部署：可以私有化部署，保障政府企业数据安全 训练：不需要从头训练，只需要专业知识库或者微调就可以 人才：大模型训练复杂程度降低，对人才要求也降低 工具：已经有全套工具 走专业化大模型 之路，大模型落 地门槛大幅降低 从原子弹变成 「茶叶蛋」 52 政企、创业者必读 业务大模型 打造 构建 智能体 基于政府企业场景和专业 知识，利用数据工场、知 识工场、模型工场，训练 业务大模型 DeepSeek基座大模型 59 政企、创业者必读 关键基础之一：知识库打造 知识库打造是DeepSeek更懂企业的基础 知识自动汇集，不流失 多模态数据处理和理解 非结构化文档处理和理解 搜索，辅助内部办公和外部客户服务 为业务大模型RAG做准备 内部知识管理 连接企业内部传感器，感知理解知 识数据 流程 完成复杂繁琐的业务流程或重复的 工作流程 角色 定义智能体应扮演的特定的角色或任务 记忆 短期记忆、长期记忆 知识库 连接内部专有知识库，外部互联网 知识库 复杂推理 基于推理能力制定计划，在过程中 反思 工具 搜索、实时信息、数据请求、业务 系统 62 政企、创业者必读 智能体与企业数字化系统的关系 软件 工具

1、人工智能技术快速演进实现关键跨越 AI发展经历了三次峰谷，正在向人机协同为特征的具身智能3.0时代前进。大模型正在推动知识表示和调用方式 升级，改变未来数字发展的底层逻辑，通过“大模型+知识库”的方式重构传统数字化应用、赋能千行百业。 03 AI CITY 发展研究报告 AI Agent成为人机交互和产业应用的关键载体 AI Agent依托大模型在感知、认知、推理等方面的优势能力， 技术工具与基础设施范畴，成为AI CITY的核心生产 力，始终贯穿城市技术架构、应用场景、产业发展，推动各类AI应用在AI原生架构上自然生长。 下一代智慧城市的底层逻辑变迁： 通过“大模型+知识库”改造信息化系统，利用大模型的涌现能力、知识存储方式以及跨领域推理能力，基 于多个智慧场景生产出的高质量数据，训练人工智能模型，最终打造自感知、自适应、自决策、自控制、自 组织、自学习的城市智能体。 CITY的知识融合、模型驱动模式替代。 当前智慧城市“一网通办”“一网统管”“一网协同”的实现方式和实际效能也将发生质的蝶变。 2、传统智慧城市的应用为分立式，多个服务入口并存。AI CITY中统一的大模型底座、统一的知识库可重构 交互方式，支撑多个分立式应用集成为一个应用、一个交互入口。 3、传统智慧城市通过汇聚、融合、应用数据，在特定领域执行单一任务。AI CITY全量汇聚来自各领域的知 识，由知识直接面向复

可以推动中医知识库的研究, 推进中医经验传承。 我 国一直致力于中医知识库的研究, 上世纪 80 年代就 开发了中医专家系统, 但是由于系统分析结果与专家 实际诊疗结果不一致等弊端, 导致中医专家系统未推 广应用。 知识库是数据库与人工智能两项计算机技术 的有机结合, 既能实现对大数据的高效管理, 又可以 利用人工智能技术对知识进行演绎推理 [5]。 目前尚无 大型综合、 适用性强的中医知识库, ChatGPT 可以充 第 4 期 李启渊, 张 静, 徐权光, 等: ChatGPT 在中医医院智慧化建设中的应用、 挑战及对策 分利用现有规模巨大的海量中医数据, 来训练神经网 络模型, 进而构建中医知识库 [6], 实现中医知识的有 序组 织 和 交 互 共 享, 促 进 潜 在 知 识 挖 掘。 其 次, ChatGPT 可以促进中医文化的创新发展。 中医自古以 来存在着经方学派、 伤寒学派、 与流派, 学派是系统的理论体系, 流派是独特的理 论、 方法或技艺, 中医学流派的发展规律有两种形 式: 一种是中医学流派的内部分化, 另一种发展形式 便是中医学流派的外部对立, ChatGPT 可通过知识库 学习各流派的理论思想, 挖掘隐性知识, 结合其自身 生成式人工智能的特点, 或将创造出新的理论观点, 促进中医文化的创新发展。 1. 2 辅助青年中医提高诊疗质量 中医医师的能力提升需要经验积累

应基于流程管理与各业 务管理系统的集成，实 现流程发布、执行、反 馈、监控的闭环管理； c) 应建立主要流程改进影 响因素模型，结合流程 全局图谱和历史数据 等，预测流程改进面临 的问题，基于知识库给 出解决方案 cn GB/T 43439—2023 〇 表 2 组织的成熟度要求 (续) 成熟度等级要求 能力子域 一级 二级 三级 四级 五级 变革管理 应建立面向数字化转型的变 步优化 a) 应建立基于数据的变革 驱动模式，主动识别数 据要素，建立组织的可 持续竞争力模型，在体 系化变革机制中，基于 模型数据自动识别变革 需求，并基于知识库，形 成建议方案或路径； b)应基于变革前后的数据 监测和数据模型，预测 变革风险，并使用数字 化技术实现各类预案的 启动、发布和实施； c) 应基于数据分析模型， 实现变革各项关键指标 资源进行管理，全面建立并维 护数字化转型所需知识资源， 构建数字化转型知识库 a) 应建立知识资源的规划模 型，对组织数字化转型所需 知识资源进行预期规划； b) 应建立知识资源的管理 平台，对数字化转型的数 据模型及其关系模型、路 径模型等实现平台化管 理，形成模型要素间的整 合管理 a) 应支持企业内、行业内 知识库的互联共享，实 现知识创新； b) 应推动实现数字化转型