AI赋能知识管理

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课程背景：

AI（大模型）的发展和应用已成为明确的趋势，目前大部分企业对于大模型的能力、边界、本质没有深入透彻的理解。更加不知道如何基于AI提升工作效率、加速绩效改善、推动业务突破。

在《AI赋能知识管理》课程中，我们将详细介绍RAG这种最有效率和效果的大模型落地模式，聚焦如何助力企业员工高效落地大模型及企业本地知识库。通过真实案例分享帮助大家快速建立起对大模型能力的准确认知，明确相关知识管理系统的建设和使用思路，通过落地的RAG方案，发挥AI原动力，助推企业各项工作的变革和业务目标达成。

培训对象：

IT相关人员，部门管理者，企业管理者。

课程收益：

详细介绍RAG这种最有效率和效果的大模型落地模式，聚焦如何助力企业员工高效落地大模型及企业本地知识库。通过真实案例分享帮助大家快速建立起对大模型能力的准确认知，明确相关知识管理系统的建设和使用思路，通过落地的RAG方案，发挥AI原动力，助推企业各项工作的变革和业务目标达成。

课程大纲：

开场与引入

一、走近知识管理

1.知识管理基本理念及发展历程

2.知识管理在当今时代呈现的新生命力

3.如何找到知识管理价值入点

二、关于大模型进企业的现状和问题

1.误区1、期望过高

2.误区2、投入方法和资源不当

3.误区3、目标与手段背离

模块一、解密大模型

一、大模型是什么

1、大模型的来源及构成

2、大模型本质，把大模型当“人”看

3、大模型的适用范围

二、大模型可以为企业带来的改变

改变1、各类型企业/各板块业务增效

改变2、内外部协作智能化

改变3：企业核心价值的增强和转变

改变4：有效支撑企业智能化转型

改变5：2-3人微型企业增多与市场竞争格局改变

三、引入大模型，正当其时

1、大模型是明显接近“人类”的AI（以往的AI产品离“人”的水平差距比较远）

2、大模型（包含语言、图像、多模态等）是企业数字化/智能化的发动机/引擎

3、大模型是企业人力管理/盈利能力管理的新阶段

4、行业探索期已过，行与不行/如何开展已有初步结论

四、RAG：当前大模型落地的最优解

1、RAG的基础含义

2、RAG的基本实现过程

RAG的优势（对比大模型直接应用、大模型微调、大模型训练）

RAG落地的实际案例和体系建设

RAG落地体系搭建

1、总述：快速推动RAG企业落地的“365”体系

2、大模型“六边形战士”模型及基础准备工作

￮业务场景（选取场景，应该遵循高价值、易实现原则）

￮产品设计（产品基本选型，如对话沟通型、工作台调取型、工作流嵌入型）

￮技术攻关（搜索关键技术、问答关键技术、推荐关键技术）

￮模型算法（大模型的选型和具体选择方法、周边算法及模型）

￮算力规划（提高算力投产比的方式方法）

￮数据/知识（企业数据/知识的管理体系和方法）

RAG落地实施-知识管理金三角体系

一、总述：知识运营的“金三角”体系

▪ 基于业务变革的知识变革

▪ 知识运营全链路管理

▪ 业务场景最优探索和价值闭环

二、RAG如何落地的具体措施

1、基于业务变革：知识基础形态改变和知识质量提升

2、知识运营全链路：五部曲

•知识生产

•知识采集

•知识加工

•知识应用

•知识增补

3、探索和闭环：搭建和运行“知识for AI”管理体系

•应用场景落地：

客户、用户角度和问题、痛点意识

如何实现问题/痛点角度的业务场景和价值梳理

基于以上体系的知识体系的重构

•知识盘点：

知识架构、知识地图、知识体系

知识规范度和AI友好度评估和提升

•知识管理规范与知识贡献激励

•系统/产品功能建设要点

•RAG效果评估

训练集/测试集的搭建和运用

基于业务价值评估指标和体系

成功用好RAG的五大保障

•基础保障：知识/数据的积累和管理

•组织保障：岗位增设与参与人员

•体系保障：IT、业务运营等体系的职责与分工协作

•文化保障：探索、学习型文化的建立和持续迭代

•机制保障：评估和评价机制

RAG在企业落地的项目探讨

开启企业落地项目的三步走第一步：基于“365”体系的评价框架

第二步：（基于自评）定位问题、选择切入点

第三步：明确第一批优先行动任务

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