课程简介

随着大语言模型的普及，企业正迎来 AI 智能体的落地热潮。然而在真实的企业场景中，知识管理成为最大的痛点：传统文档管理和业务系统存在搜索难、知识孤岛、非结构化文档难以利用等问题，导致 AI 难以真正理解和服务业务。这正是当下企业转型中最迫切需要解决的关键挑战。

在过去的研究与实践中，我们探索了 AI 知识管理平台的核心技术路径，包括文档解析、向量化检索、知识图谱构建、安全与权限控制、以及大规模数据处理策略。从底层架构到具体的技术选型，再到应对复杂业务语境的微调方法，这些探索不仅解决了通用大模型无法直接适配企业知识的难题，也为大规模落地提供了工程化方法论。

本次分享结合架构设计、技术栈选择和四大核心挑战的应对方案，深度构建一个真正为企业赋能的 AI 智能体知识管理平台，从理论走向实践，分享如何打造一个安全、可扩展，面向未来的企业级“AI 知识大脑”，帮助与会者推动智能化业务转型。

课程收益

1、帮助学员了解构建企业级 AI 智能体知识管理平台的实践。

2、帮助学员了解AI 智能体逐步进入生产力核心后，企业解决知识孤岛、权限安全、复杂文档解析和大规模数据处理等策略

3、助力企业打造一个安全、可扩展的智能体知识库，推动智能化业务转型

受众人群

知识管理专员/经理、IT系统架构师/开发工程师等企业知识管理与IT部门人员，数字化转型负责人，AI算法工程师/研究员、产品经理（AI方向）、数据科学家等AI技术与产品研发人员，以及其他对智能体感兴趣的人员

课程周期

 0.5天（3H）

课程大纲

1、AI智能体知识管理平台的问题和挑战

1）知识的获取

2）安全控制

3）数据量、性能及扩展性

4）业务理解能力

2、AI智能体知识管理平台的构建

1）数据源适配层

2）数据处理与注入层

3）知识存储层

4）知识检索与生成层

5）应用与接口层

3、AI智能体知识管理平台的关键技术

1）智能文档解析

2）权限控制和检索过滤机制

3）数据处理的性能基线及优化

4）知识图谱的利用

5）智能体模式的选择和应用

4、QA