主题一：知识运营工作介绍
一、知识运营的目的
大模型掌握哪些知识
- • 基本常识
- • 专业通用知识
大模型不掌握哪些知识
- • 内部流程
- • 管理要求
- • 行业经验
案例介绍
以集团向新杯比赛时的案例进行举例，集团提供了NE40的入网配置文档，如果不做加工处理，效果是如何的，经过结构化的清洗成Chunk和QA，提升了模型表现。
二、知识运营的对象
显性知识
对已有文档描述的知识，通过工具链清洗为向量库或知识图谱，通过运营持续迭代。
隐性知识
对口口相传的专家经验，通过案例报告、规则说明等形式进行沉淀，并在生产流中进行挖掘。
- • 历史故障现网排查和处置操作
- • 工单回单信息
三、后续工作推进计划
平台支撑
对于文档类的知识，通过Dify来运营，演示知识块的新增删除，修改。
遇到错误的时候，需看下是否是参考的知识没提供给模型，或者是命中的知识有错误。演示根据智能体响应结果来修改调整知识，标注。
组织保障 - 金字塔结构
采用分级管理，1+N的体系，构建知识金字塔，自下而上支撑智能化运营。
金字塔结构特点：底层支撑上层，上层指导下层，知识逐级沉淀，形成完整的知识生态体系。
面向云网
建立云网知识库管理员，目前给刘佳豪、乔智开通管理员权限账号。
管理员按照处室和生产流程来建立专业知识库，并赋权给相应处室责任人。
场景化的知识库不做管控。
案例展示与应用实践
NE40入网配置优化
在集团新杯比赛中，通过将NE40入网配置文档进行结构化清洗，转化为Chunk和QA格式，显著提升了模型的表现效果。
成果
- • 文档理解准确率提升40%
- • 配置指导响应速度提升60%
- • 一线运维效率显著改善
故障智能辅助系统
基于历史故障案例和专家经验，构建了智能问答系统，为一线运维人员提供实时故障排查指导。
价值
- • 故障平均处理时间缩短35%
- • 专家经验有效传承
- • 知识沉淀机制完善
平台演示
通过Dify平台进行知识块的新增、删除、修改操作，实现知识运营的闭环管理。
当智能体响应出现错误时，可快速定位问题根源：是参考知识未提供，还是命中知识有误。根据智能体反馈结果动态调整和优化知识库。
主题二：智能体编排情况及体系对接
一、当前编排情况沟通
核心问题识别
简单的数据比对场景不应使用大模型，可通过SQL、Knime、Python或Excel等工具实现，以优化资源配置。
场景筛选标准
- • 复杂决策支持
- • 知识密集型任务
- • 专家经验传承
- • 多源信息整合
二、体系对接建议
与服保生产流程的集成
智能审核与故障辅助
已构建共性模块与服保系统对接，遵循开发规范可快速集成应用。
一键回单功能
建议直接集成到服保系统中，后续根据具体场景需求深入探讨实施方案。
智能问答类入口统一
按用户群体分类统一入口：一线装维的智能问答场景统一集成到数字单兵智能体平台。
集成策略
采用场景化定制方案：纯问答类提供知识库集成，复杂流程类封装为工具供智能体调用。