企业智能云盘方案之
AI+知识库应用
CONTENTS
大模型企业知识库落地的需求与痛点
AnyShare智能云盘方案：安全、准确且经济的加速AI+知识库落地
PART 1
PART 2
PART
01大模型企业知识库落地的需求与痛点
传统知识库是企业常见的业务场景：但知识构建、运营难，应用效果差
研发知识库 客服知识库
制度规范知识库
设备维护知识库
价值
开放性
市场销售知识库
IT服务知识库
售后服务知识库
生产制造知
内
识
部
库
知识应用 外部知识应用
通用知识库：传统知识管理系统
• 构建难：手工标签、分类难
• 运营难：与业务流程或者业务系统脱节，给业务部门带来负担；
• 应用效果：传统的关键词搜索，难以理解业务场景和语义；
业务专用知识库：客服知识机器人类应用
• 构建难：手工构建问答对为主
• 运营难：耗时耗力，业务部门难以持续构建
• 应用效果差：难以理解用户语义，错答、泛化能力差；
大模型给知识库应用带来的新希望：知识组织、生成和应用智能化
OpenAI：
• 未来80%的人，10%的工作任务场景将被GPT影响
• 19%的人，至少有50%的工作任务场景将被GPT替代。
AGI
大模型
模型基础能力 模型能力开放 行业知识结合
智能对话
短文创作
图片生成
视频生成
办公
内容推荐
医疗咨询
辅助诊断
结构化感知
3~6个月
6~12个月
12~24个月
2023
编程
设计
搜索
文档摘要
文档写作
代码开发
运营商
金融
医疗
生物
教育
城市大脑
社交
消费
网络自治
智能客服
智能风控
量化交易
大数据分析
内容剪辑
新闻采编
传媒
分子生成
智能教学
智能问答
Source：OpenAI、Frost & Sullivan、HW MI
城市营销
网站制作
精准获客
调研报告
平面广告
商业文案
内容搜索
视觉
语音
语义
生成
海量离散小模型
向
少数大模型汇聚
通用 2B 应用
行业通用场景数据
场景化 2B 应用
行业生产场景核心数据
2C 现象级应用
公开数据集
每个企业都应意识到：大模型 + 知识库是大模型落地企业的第一站
内容、文档、知识类
但是：大模型+知识库在企业落地，存在三大痛点
• 大模型落地三大件成本高：GPU服务器、大模型
集成开发、大模型应用产品的投入，成本高昂，动
辄百万起，必须降低软硬件成本；
• AI人才贵：智能应用涉及小模型算法、提示词、知
识图谱/数据增强、智能体开发、应用开发等等多
环节。降低运营、开发门槛，能够让大多数技术和
开发，甚至业务专家能够快速、自主、可配置、灵
活的开发智能应用机器人，是关键能力。
经济性
大模型落地要大幅降低TCO
准确性
大模型存在幻觉，必须严谨约束确保准确
• 内容准确：必须使用企业内部数据，并
结合知识图谱增强大模型的生成准确性，
• 场景准确：输出内容和范围针对特定业
务场景或者用户的，精准推荐和个性化，
范围可控；
• 可信：输出内容必须可信，有依据、可
解释；
• 数据安全权限可控：企业数据大多数是有
权限管控要求，必须在安全可控范围内利
用大模型的能力。
• 大模型是黑盒模型：大模型作为黑盒模型，
存在决策过程不透明、易受攻击、数据泄
露风险高、难以解释和控制等安全隐患，
可能导致误判、被操纵或信息泄露
安全
大模型要解决推理和数据安全：
PART
02
AnyShare智能云盘方案
安全、准确且经济的加速AI+知识库落地
AnyShare智能云盘解决方案：基于DATA+AI架构加速AI+知识库落地
AnyShare智能云盘是集企业云盘与AI于一体的新一代云盘方案。它采用DATA+AI架构创新，深度服务于企业各类AI+知识库场景，基于AnyShare认
知助手自定义各类知识库助手，员工可随时随地智能搜索和问答，轻松总结经验、撰写报告。是企业提升效率、优化管理、驱动创新的得力助手。
业务访问层
平台层：
DATA+AI架构
应用层
AI+知识库场景 研发知识库 制度规范知识库
Windows客户端 Mac客户端 Web Portal iPhone App Android App Linux 客 户端 国产化客户端
...
开放架构 云原生架构 内容数据湖
共享与访问
多级文档库
审核
Office预览/编辑 PDF预览/批
注
CAD预览/测
量
虚拟盘
智能问答
智能搜索
智能总结/摘要
辅助撰写
AnyShare认知助手
服务知识库
场景化机器人
领域知识网络 领域大模型
联邦AI的推理能力:
安全、高效、低成本
知识增强能力:
准确性、场景适应性
灵活的智能体编排能力:
准确性、场景适应性
爱数
TOME
丰富的AI+知识库场景：大模型 赋能业务知识库
大模型+知识赋能业务运营，成为企业提升效率、优化管理、驱动创新的得力助手！
IT服务 售后服务
人力资源
制度规范知识库：
加速员工入职和促进标准规范 “统一
制度规范文档发布查询，促进企 业内
部的信息透明度，提高员工工作合 规
性，并在工作中遵循统一的标准。”
法务证券
市场营销
市场营销知识库：
更快进入市场
“管理产品市场文档，更好的与经销商、生 态
伙伴协作，更快的进入市场，获得商机。”
法务合同知识库/专利技术知识库：
保持合规降低风险
“有效管理和保护企业的核心资产—知识产权，
促进内部交流协作、提升工作效率和服务水平，
并为企业的持续创新和发展提供坚实的基础。”
IT服务知识库：
提升企业内部IT服务效率和员工体验
“管理IT服务资料手册，提升IT部门服务效
率和员工满意度，降低服务压力，加速新系
统部署和数字化能力提升。”
销售
服务知识库：
提高客户满意度
“统一技术、服务经验知识库，更好的赋能 技
术工程师和服务流程，加快问题解决速度，
提高客户满意度和服务口碑。”
销售知识库：
加速销售周期，完成更多交易 “管理销售
计划、销售指南和案例，使流动 销售队伍
加速销售周期，完成更多交易。”
研发/设计
研发设计知识库：
加快产品和技术创新
“管理研发设计规范和历史经营知识，规范
研发流程并提升产品质量，减少重复发明轮
子，加快产品交付效率”
设备维护
设备维护知识库：
提升设备产能利用率
“管理设备维护资料和经验知识，减少设备
故障中断时间，解决设备检修时间长、故障
定位不准、设备检修经验知识流失”
某大型企业集团：企业报销制度的智能化问答
客户场景
AnyShare 认知助手最佳实践
集团内部有大量政策和制度，对于员工来说从海量
的制度文件中找到自己所需的条款是比较困难的。
比如新员工入职，对差旅相关的标准不了解，通常
需要向行政部门咨询或者找到对应的制度文件查阅
对应的标准，查找过程费时费力。
AnyShare认知助手结合企业制度文档库，提供制度
知识库问答。
用户通过自然语言的方式进行提问，AnyShare认知
助手快速将差旅标准给到他。比如直接提问我是工程
师，去某个城市出差，住宿费标准是多少？节省大量
询问和制度查询时间，大大提高报销制度获取效率。
智能报销问答演示视频
某大型汽车配件企业： SAP操作手册问答场
景
客户场景
AnyShare 认知助手最佳实践
SAP通过命令进行操作十分繁琐，虽然提供了对
应 的操作文档以及常见问题的QA文档，但是内容
太 多且繁杂，命令的查找费时费力。
基于SAP使用的场景问题及报错的QA文档，通过
AnyShare 认知助手实现SAP操作步骤的智能查询，
轻松查询SAP操作指令及对应业务操作，以图文并
貌 向用户展示每一个操作步骤。
SAP操作手册问答演示视频
基于AnyShare智能云盘：
三步极速搭建AI+知识库
PART
三步搭建 AI+知识库：第一步，建立基本从文档协作和知识库管理规范
知识库目录与权限
知识库发布流程
知识库管理
知识库范围
业务领域
概念、政策、法规
职能领域
制度、规定、指引、FAQ
协作库(部门文档库) 发布库(知识库) 归档库
标签体系
• 业务对象标签（文档与
业务对象相关）
• 业务域标签
• 其他专业标签
文档/知
识编目
• 业务对象描述
• 业务对象的BOM文档
等；
知识治理
文档管理规范
项目文档管理
部门文档规范
常见活动及文档模版
找文档用文档
在线共享协作
智能搜索
智能问答
辅助阅读
文案/报告助手
...
归档规范
档案管理系统（可选）
数字预归档
历史文档关联
...
三步搭建AI+知识库：第二步，从部门库发布到知识库（自动化/智能化）
会议纪要
智能总结
智能内容处理
将AI能力作为工作流的可配置节点，可以利用大模
型对文档进行自动化处理。
0011
02 典型场景一：招投标资料的生产
基于投标项目的要求，创建文档模板，利用大模型
可实现围绕着标题的扩写及主要内容的续写，加速
招投标资料的产出速度。
典型场景二：项目会议的报告生成
项目现场会议音频\视频等会议文件上传至
AnyShare中，通过工作流自动将音频转换成文本，
并通过大模型基于模板总结生成会议纪要。
03
提交文档 文档审核
文档发布入库
版本关联
文档/知识发布
通知
自动标签/智
能内容处理
三步搭建AI+知识库：第三步，配置智能机器人，实现场景化智能应用
智能Bot，精准回答
智能Bot根据用户的业务场景完成小而精的自定义
范围问答，答案更精准
0011
灵活可自定义的智能Bot
可根据不同的用户场景，选择不同的数据源（文档、
文档库、WikiDoc、知识图谱（版本上线）、外
部数据源（规划中））与大模型，实现专属问答。
02
03 多种访问方式
支持在认知助手侧边中选择智能Bot
支持在文档预览界面的侧边栏中选择Bot
支持在全部Bot中查看并使用已创建的Bot
与外部集成
智能Bot提供标准API可以便捷的与外部业务系统和
APP进行集成对接。
04
自定义机器人
任务调试
认知助手侧边栏
全部机器人
文档预览侧边栏
AnyShare智能云盘的一体化方案：
帮助企业安全、准确且经济的实现大模型+知识库落地
PART
智能云盘 的“一体化”方案：AnyShare + AnyDATA + 大模型一体机
经济性
安全性
低资源推理 单块 GPU 实现百亿参数级别模
型推理
低成本训练 基于行业预训练模型，极低
finetune 成本
低成本部署 一体机解决方案，0 部署成本
数据安全 完全私有部署，保障数据安全
数据隐私 基础模型训练数据脱敏，无非公开、
未经授权数据
偏见和歧视 产品层封装设计（无开放问答），模
型结果通过安全性校验
“智能化”配置
必配：AnyShare认知助手+AnyDATA
选配：大模型一体机AD19000
领域认
知智能引擎
云盘应用
领域大模型
领域知识网络
Family 7 智能内容管理平台
内容门户 文档中心 工作中心 表格中心
AD19000
On-Premise
BERT CLIP
大模型及
一体机
能力层 辅助创作
• 智能引用
• 辅助撰写
• 智能补全
• 语法纠错
• 全文撰写
生 产
辅助知识运营
• 自动化知识主题
• 主动知识推荐
• 自动化知识聚合
• 智能机器人精准
知识问答
消 费
智能搜索
• 智能问答
• 搜专家
• 综合搜索
• 图片搜索
• 认知搜索
辅助阅读
• 内容概述
• 知识点
• 智能问答
• 关联文档
• 关联专家
• 任务规划
• 内容自动化
AnyShare 认知助手
任务管理 多端扩展
• Office 插件
• 同步盘
• 客户端
• 浏览器
领域认知智能引擎：基于AnyDATA，以大模型中立提供经济、准确、安全的AI能力
认知助手
AI能力 搜索 推荐 问答 生成
统一数据管理
模型工厂：统一模型管理
Benchmark
模型微调
联邦AI 模型接入及用
量管理
统一算力调度
混合策略
资源可视化管理
推理加速
异构芯片适配 GPU调度优化
统一智能体管理
智能体工厂
...
Tool 2 Tool N
AnyDATA
AI集成平台
领域知识网络
知识增强 DATA+AI
能力
Benchmark
• 自动/任务规划
• 数据/知识增强
私域数据： • 内存管理
结构化/非结构化
机器数据 Tool 1
• 工具管理
DCU昇腾
大模型中立：私有大模型一体机或公有模型服务
On-Premise SaaS
爱数 TOME
BERT
On-Premise
基于AnyShare权限体系+AnyDATA提示词与智能体评估，确保大模型安全合规
大模型输入：指令+文本
• 数据有毒：内容过时、不良伦理价值观等；
• 数据安全：隐私泄露、公司/业务机密、知识产权/版权数据等；
• 数据质量：虚假信息、垃圾信息等；
• 数据偏见：内容中存在歧视、偏见等；
• 诱导攻击、提示词注入攻
击；
• 提示和文本存在敏感/虚假
信息；
领域微调
数据
• 恶意标注：诱导错误的人类信息对齐、错误价值导向；
• 低质标注：标注人员素质不齐、数据不可靠；
• 固化标注：缺少多样性、模式机械化；
输出：生成内容
• 幻觉，不可控；
• 不可解释
人类对齐
指令微调SFT RLHF
领域大模型 领域知识网络
模型工厂 智能体工厂
知识库
用户反馈
基于DATA+AI的大模型安全体系
AnyShare 认知助手
• 提示词控制，提示词效果评分；
AnyShare 认知助手
• 基于数据权限的输出权限管控；
• 知识网络（知识图谱）来强化生成、质量校验、
纠偏、防恶意输出；
• 通过统一高质量知识数据来进行领域微调；
• 基于用户反馈优化；
核心能力之一--知识增强： 领域知识网络增强智能体准确性和场景适应性
模型工厂
清洗后的数据
结构化后的数据
本体库
知识图谱
STEP1：领域数据源接入 STEP3：领域知识网络构建 STEP4：智能体工厂应用
知识抽取
数据加工
知识映射
洞察智能体
抽取模型
知识网络工作台 智能体工厂
数据接入
关系型数据
索引数据
数据接入
STEP2：数据处理
知识映射
向量数据
10101010101
10000100111
10010010100
文本向量
文本向量化
问答智能体
撰写智能体
文档/图片/音视频
内容流程引擎
音视频
ASR OCR
识别 标签/
编目 分类
分级
STEP5：接入AnyShare
认知助手（智能机器人）
AnyShare 认知助手
智能服务机器人
...
制度规范机器人
IT服务机器人
研发知识机器人
设备维护机器人
行业专利机器人
销售机器人
产品配置机器人
...
核心能力之二--联邦 AI ：按需调度AI，高效、低成本且隐私保护
Agent
with p=a
Agent
with p=b
L M S
Benchmark
不同规格的大模型
智能体
Benchmark 特定任务效果满足要求
特定任务效果不满足要求
在线服务 AB test 分流测试
定期对线上智能体效果进行受控流量
下的 AB test，在可选模型中发现更优
组合
自动模型选择
根据特定任务Benchmark 选择满
足任务效果要求的最小模型，最大
化利用计算资源
自动参数优化
根据可选参数组合进行批量效果测试，
自动优化智能体整体效果
核心能力之三--可灵活编排的智能体：轻松搭建高适应性的智能体
Input
Output
LLM逻辑块
Retrievers逻辑块
query增强 query重写
智能体处理流程的终点，负责输出最终的处理结果
• query增强：例如用户搜索“高血压的症状”→“高血压 症状风险因素饮食建议治疗方法”
（通过知识图谱识别出“高血压”与相关症状、原因、治疗方法和预防措施的关联）
• query重写：例如用户搜索“纽约市中心住宿”→ “纽约市中心五星级酒店，包括时代广场附近 的
酒店”（大模型根据用户历史搜索行为改写查询）
LLM逻辑块是智能体中用于处理语言任务的模块，它通过接收用户输入的提示词，并选择合适的大
模型进行处理，执行特定的任务或回答相关问题。同时还支持添加多种内置工具，增强处理能力。
召回逻辑块是智能体中负责信息检索的模块，它通过添加知识图谱和AnyShare文档数据源来确定
搜索过程中应该覆盖的信息范围。通过结合知识图谱和丰富的非结构化文档数据，提高搜索的质量
和效率。
智能体处理流程的起始点，负责接收输入数据
智能体工厂的智能体们作为数字领域的得力助手，将业务流程中的各个环节巧妙地串联起来，用户无需关心技术细节，只需关注业务需求。通过逻辑块的高度封装，
用户可以轻松选择数据源、描述业务需求、添加定制逻辑，实现业务流程的自动化和智能化。
核心能力之三--智能体产品示意图
• 智能体工厂的智能体们作为数字领域的得力助手，将业务流程中的各个环节巧妙
地串联起来，用户无需关心技术细节，只需关注业务需求。
• 通过逻辑块的高度封装，用户可以轻松选择数据源、描述业务需求、添加定制逻
辑，实现业务流程的自动化和智能化。
知识图谱 文档数据
大模型逻辑块：根据提示控制生成效果 数据/知识逻辑块：领域数据和知识网络增强大模型生成准确性
准确性/效果反馈
DATA Doc & Info
（数据信息化）
Knowledge Network
（数据知识化）
Scenarios
（AI场景化）
Application
（AI产品化） USER
个性化定义Bot提升准确性（典型RAG）
标准化/产品化能力
可配置/调优的能力
第三方应用
图例
场景描述：公司或者某个部门的系列制度、行业标准知识库的智能问答（找资料并定位到相关文档段落）
办公文档
PDF
图纸扫描件
制度文档库
OCR识别
内容向量化
标准文档库
制度Agent
制度Bot
标准Bot
标准Agent
AnyShare认知助手
内部
员工
找文档
写材料
...
注：
1. AnyShare标准知识图谱默认自动化，默认图谱主要服务于主题、标签、作者的关联，无需调整配置，除非客户有明确的场景需要扩展图谱。
2.默认每个Bot下面会有自动化的Agent，可根据场景优化提示词或者能力。
展望：未来的知识工作者
“Human-AI”结合知识工作者
知识工作效率比传统工作者高 1-2 个数量级
