背景
企业知识管理面临的核心问题，是员工难以在庞杂的文档中快速找到准确答案。传统方法依赖人工检索或简单搜索引擎，结果往往不精准且耗时长。
コアソリューション
- ナレッジグラフの構築：将企业文档结构化存储到Neo4j，建立实体关系网络。例如把产品参数、流程规范转为”节点-关系-节点”三元组
- 上传多格式文档：通过系统界面批量上传PDF/Word等文件，自动生成向量索引存入Milvus数据库
- 智能问答优化：配置BAAI/bge-m3等向量模型提升语义理解精度，结合DeepSeek-R1处理复杂逻辑查询
実施手順
- 整理现有文档，按业务模块分类标记关键实体
- 通过”图谱管理”上传JSONL格式的结构化数据（示例：{“h”:”服务器”,”t”:”RAID配置”,”r”:”操作步骤”}）
- 在”知识库管理”上传非结构化文档，系统自动分块向量化
- 设置问答测试集，用不同岗位的典型问题验证响应准确率
某制造企业实施后，设备故障排查的查询响应时间从15分钟降至25秒，准确率提升60%
この答えは記事から得たものである。Yuxi-Know：知識グラフベースのインテリジェントQ&Aプラットフォームについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 如何解决企业知识管理中员工查询效率低下的问题？
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