2024年AI大模型+知识库市场全景报告.pdfVIP

目录

1.研究范围定义2

2.厂商全景地图8

3.市场分析与厂商评估10

3.1大模型+知识库10

4.入选厂商列表19

关于厂商全景报告21

关于爱分析22

产品服务23

法律声明24

3|2024爱分析·大模型+知识库厂商全景报告

研究范围定义

1|2024爱分析·大模型+知识库厂商全景报告

1.研究范围定义

知识库是企业的智慧中枢，汇集了企业经营经验、流程、文献、政策、机理、模型等各类主题内容，

承担着提高员工生产力、促进组织协作与创新的重要功能。

1）大模型+知识库实现对企业知识的深度应用

企业普遍已经积累了丰富的知识沉淀，如何提高对知识的高效分享、精准应用成为限制知识库价值

发挥的“关卡”。进入数字时代后，企业对知识库应用的技术发展推动知识库形态持续迭代，历经

数字知识库、智能知识库1.0等阶段后，最终进入融合大模型能力的智能知识库2.0阶段。

图1企业知识库技术发展历程

在大模型出现之前，虽然企业对知识库的利用技术一直在改进，但对知识库的价值挖掘仍然处于较

低水平。如数字知识库阶段，企业普遍以电子文档形式存储知识，并建立知识管理系统供员工使用。

2|2024爱分析·大模型+知识库厂商全景报告

此阶段实现知识的线上化，但各业务分别建立知识库形成知识孤岛，无法形成企业级知识库，且员

工难以准确定位需要的知识，对于客服等业务应用的支撑有限。

随后，知识图谱、NLP等AI技术的成熟推动企业进入智能知识库1.0阶段。这个阶段中，知识库的

存储内容更丰富，在电子文档基础上增加了图片、语音、视频等模态，知识库的应用也更便捷，员

工能通过智能有哪些信誉好的足球投注网站、智能问答、智能推荐等形式获取一定知识。智能知识库1.0阶段对知识的挖掘

应用更深入，但也带来了巨大的构建和运维成本，如企业需要人工整理问答对，话术师冷启动周期

长，不同场景需要使用不同小模型，维护成本高。此外，基于知识图谱的智能知识库交互能力弱，

回答内容和话术流程由话术师配置，难以准确理解用户意图，无法回答配置内容之外的个性化提问，

用户体验较差。

2023年以来，大模型技术快速发展，其强大的知识整合和推理能力、准确理解用户意图、使用自然

语言的交互、极强的泛化能力等特点能有效解决之前阶段出现的知识孤岛、用户体验、个性化提问、

跨场景使用等痛点，同时，知识图谱、RAG检索增强生成等技术又能解决大模型幻觉问题，保证大

模型输出的可信性，使企业知识应用变得更简单、高效和广泛，使用场景迅速扩充到企业的生产、

销售、营销、客服、IT等各个环节。企业知识库进入智能知识库2.0阶段，

2）内外服务需求推动金融、政务、电信三大行业大模型+知识库率先落地

人工智能已经成为科技革命和产业变革的核心驱动力，在政府对人工智能产业发展的大力支持下，

各行业开始进行试点，其中大模型+知识库因其成本低、周期短，成为大模型落地的优先场景。

在各行业中，金融、政务、电信是大模型+知识库应用最领先的三个领域。以上三领域知识繁杂，内

部