经常有朋友留言问我：“我们公司想做一个知识问答系统，应该选择怎样-20250521144235

宝玉xp · 微博 · AI · 2025-05-21 14:42

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其实从技术原理来看，知识问答并不复杂。核心无非就是三个步骤：数据检索 → 数据筛选 → 生成答案。

简单理解一下：
- 数据检索：根据你的问题，AI 去数据库或系统中找到所有相关的信息；
- 数据筛选：AI 从众多信息里，精准地选出最符合需求的部分；
- 生成答案：AI 根据筛选出的内容，以自然语言整合成简单易懂的答案。

举个形象点的例子：你要向老板汇报一个项目的最新进展。过去的做法是，你要么自己挨个翻看项目文档、会议纪要和周报，要么安排助理帮你搜集，然后再整理出老板想看的关键信息（进度百分比、任务进展、风险提示等）。现在，AI 知识问答系统就相当于你的“智能助理”，不仅能帮你迅速搜集资料，还能精确筛选出最重要的信息，自动整理出一份结构清晰的报告。

但在企业实际操作过程中，为什么并不容易实现这种效果呢？

技术简单，难的是数据整合

目前主流的 AI 模型，不论是商业化还是开源的，或者开源模型，能力都已经很强大了。但企业往往面临一个痛点——内部数据普遍孤岛化，文档、聊天记录、邮件、会议纪要散落在不同系统中，很难统一检索。

此外，AI 模型对输入内容长度有限制，一旦超过限制就容易出现幻觉或信息遗漏，因此必须在数据筛选环节反复精简处理，这也带来了不少工程上的挑战。

甚至连美国企业也面临同样困扰：Slack 聊天、Zoom 视频会议、Gmail 邮件和 Google Docs 文档，彼此孤立，数据根本不连通。微软 Teams 虽然做了尝试，但本质上仍只是高级版关键词搜索，用户还得人工筛选和整理。