课程简介
在当下,企业级 AI 应用从 “模型为王” 迈向 “知识驱动”,却遭遇知识更新滞后、推理逻辑缺失、安全合规风险等瓶颈。同时,构建知识库面临成本高、效率低等难题。经过深入研究企业级智能体与垂直行业知识库的融合,通过企业知识与智能体协同,赋予企业 “数据+知识+智能体” 全业务场景知识处理能力,将驱动企业业务创新,以及企业数字化转型进程。
尤其在垂类行业中,拥有丰富、准确、独特的知识库并与智能体深度融合应用的企业,能够在服务质量、产品创新、运营效率等方面形成差异化竞争优势,脱颖而出。诸多行业能利用智能体和知识库提供更精准的方案、优化业务流程与效率、提升业务决策质量、快速获取和分析相关信息,及时调整战略和业务布局,来应对市场变化,易于企业提升竞争力和创新力。本次分享将基于企业的实践,助力企业聚焦上层Agent创新,帮助行业剖析以标准化、自动化的底层能力,释放知识资产价值,实现高效数字化转型创新举措。
课程收益
1、帮助学员掌握知识驱动型AI落地方法论,适配不同规模企业的转型路径;
2、帮助学员构建动态知识图谱,实现跨部门知识融合与业务创新;
3、帮助学员打造行业适配型AI Agent,驱动客服、分析与自动化三大场景效能跃升
受众人群
行业解决方案架构师、企业知识管理负责人、AI产品经理、数据基础设施工程师、算法工程师,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
标题 | 授课内容 |
一、大模型与知识管理的发展性 | 1)大模型:基于海量数据训练的深度学习模型,具备语言理解、生成和逻辑推理能力 2)知识管理:将无序信息转化为结构化知识资产,支撑决策与创新 |
二、知识管理的挑战与应对破局 | 1)企业知识管理的核心难点 A:数据孤岛:多源数据分散,难以整合 B:时效性差:知识更新速度跟不上需求变化 2)企业在知识管理解决方案 A:大模型赋能:自动提取、分类和更新知识 B:构建知识图谱:实现知识关联与深度检索 |
三、AI agent的发展性与行业适应性 | 1)Agent智能体现阶段产品形态 2)Agent智能体发展阶段 3)Agent智能体在行业各类场景的应用现状 4)企业AI Agent落地建设建议 |
四、AI agent与垂直行业知识库应用融合 | 1)智能客服:快速响应用户咨询,提升服务效率 2)数据分析:自动处理数据并生成分析报告 3)流程自动化:跨系统数据处理与任务执行 |
五、知识管理平台与AI agent行业实践落地价值 | 1)知识管理平台与AI agent行业实践落地价值 |
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