Hintergrund
Das Kernproblem des Wissensmanagements in Unternehmen ist die Schwierigkeit für die Mitarbeiter, in umfangreichen Dokumenten schnell genaue Antworten zu finden. Herkömmliche Methoden beruhen auf manueller Suche oder einfachen Suchmaschinen, und die Ergebnisse sind oft ungenau und zeitaufwendig.
Zentrale Lösungen
- Aufbau eines Knowledge GraphStrukturierte Speicherung von Unternehmensdokumenten in Neo4j zum Aufbau von Entity-Relationship-Netzwerken. Zum Beispiel, die Produktparameter, Prozess-Spezifikationen in einem "Knoten - Beziehung - Knoten" ternär.
- Hochladen von Multiformat-DokumentenStapel-Upload von PDF/Word-Dokumenten über die Systemschnittstelle und automatische Generierung von Vektorindizes, die in der Milvus-Datenbank gespeichert werden.
- Intelligente Q&A-OptimierungKonfiguration von Vektormodellen wie BAAI/bge-m3 zur Verbesserung der Genauigkeit des semantischen Verständnisses, kombiniert mit DeepSeek-R1 zur Verarbeitung komplexer logischer Abfragen
Schritte zur Umsetzung
- Organisation der vorhandenen Dokumentation und Kennzeichnung der wichtigsten Einheiten nach Geschäftsmodulen
- Laden Sie strukturierte Daten im JSONL-Format über "Graph Management" hoch (Beispiel: {"h": "Server", "t": "RAID Configuration", "r": "Procedure"}). ": "RAID-Konfiguration", "r": "Verfahren"})
- Laden Sie unstrukturierte Dokumente in das "Knowledge Base Management" hoch, und das System chunked und vektorisiert sie automatisch.
- Einrichten von Q&A-Testsätzen zur Überprüfung der Antwortgenauigkeit mit typischen Fragen aus verschiedenen Positionen
Nach der Implementierung in einem Fertigungsunternehmen konnte die Reaktionszeit auf Anfragen zur Fehlerbehebung von 15 Minuten auf 25 Sekunden reduziert und die Genauigkeit um 60% erhöht werden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelYuxi-Know: Eine wissensgraphenbasierte intelligente Q&A-PlattformDie































