精準高效的信息檢索

應用大模型智能問答系統，憑借其先進的檢索器模塊，能夠解析并捕捉用戶問題的核心，從浩瀚的知識庫中迅速且準確地鎖定相關信息，從而顯著提升信息檢索的效率與準確性，為用戶提供了前所未有的優質使用體驗。

在實際工作場景中，員工能夠輕松借助該系統，迅速查找到所需的規章制度、技術文檔等關鍵信息，無需再像以往那樣，耗費大量時間和精力進行繁瑣的手動搜索。這一變革無疑極大地促進了企業的日常運營，提高了工作效率，并有效降低了人力成本。

相比之下，傳統的知識庫系統通常依賴于全文檢索和關鍵字匹配等策略。盡管這些方法在一定程度上能夠協助用戶查找到所需信息，但它們高度依賴于分詞技術的精確性，且往往需要人工進行進一步的甄別與篩選。這一過程不僅耗時費力，而且往往相關性較低，給用戶帶來了較大的困擾。

實際應用案例：在企業管理中，規章制度是員工日常工作的指南針。然而，隨著企業規模的擴大和規章制度的不斷更新，員工在查找特定規章制度時往往面臨諸多不便。大模型智能問答的引入，徹底改變了這一現狀。員工只需通過簡單的自然語言提問，如“婚假需要提前幾天申請”或“出差北京的單人住宿標準”，大模型便能迅速從知識庫中檢索出相關信息，并給出明確、詳細的回答。這種即時響應的能力，不僅提升了員工的工作效率，還確保了員工在遵守規章制度方面的合規性，降低了因信息不暢導致的違規風險。

問題檢索結果

智能生成與理解

大模型智能問答不僅僅是一個檢索工具，它還結合了強大的生成器模塊。該模塊能夠基于檢索到的信息，結合自然語言處理技術，智能生成準確、易懂的回答。這種智能生成的能力，使得知識庫能夠處理更加復雜的問題，如長文檔中的公式解釋、數據對比等，從而提供更加全面和深入的知識支持，這些能力是傳統知識庫不具備的。

(1) 長文本問答能力

在技術研發、市場分析等領域，長文檔是不可或缺的資料來源。然而，面對動輒幾十頁甚至上百頁的技術文檔或市場分析報告，專業技術人員往往需要花費大量時間進行閱讀和篩選，以找到關鍵信息。大模型智能問答的出現，為這一問題提供了有效的解決方案。它能夠深入解析長文檔內容，精準定位用戶關心的部分，如特定公式的解釋、關鍵數據的對比等，并給出清晰、易懂的回答。這種深度解析的能力，極大地縮短了專業技術人員獲取信息的時間，提高了工作效率。

長文本問答

(2) 表格內容理解能力：對二維表單數據可以進行理解并回答

圖1 表格內容理解示意

(3) 文本插圖回答能力：對文中提及的圖片，以及有題注的圖片可在問答框里進行返回。

文本插圖回答

(4) 公式規范化輸出能力：對文中提及的公式，可進行檢索并規范化輸出。

公式規范化輸出能力 

(5) 多輪對話能力：具備多輪對話能力，支持至少3輪連續對話，提升人機交互的效率和友好性。

(6) 拒答能力：具備拒答能力，對于不知道、不確定、不合規的內容可以拒絕回答，避免給用戶帶來誤導或虛假的信息。