利用大模型知识库，发挥智能客服双倍价值

大模型知识库之所以在当下备受企业青睐，根本原因在于其落地路径清晰、上层应用场景丰富，同时在成本和算力层面也相对可控。可以说，它已经成为不少企业在智能化转型中优先考虑、甚至优先落地的基础能力。今天，我们聚焦一个非常具体的落地场景——客户服务，看看大模型和知识库是如何“联手”发挥作用的，也分享一些在实际项目中的经验与思考。

01 知识库的应用场景

企业内部的各类业务运转，本质上都离不开信息的互通和知识的流转。知识库就是承担这个“桥梁”角色的关键基础设施。职能部门产出的知识，不仅要满足本部门的需求，往往还会在多个场景中被交叉调用。这就对知识本身提出了一些隐性要求。

举个例子，一份产品说明书，面向消费者和面向内部服务团队时，内容和形式的要求可能完全不同。前者需要浅显易懂、图文并茂，后者则更强调参数准确、逻辑严密。知识对内和对外的差异，就是这么显著。而且，随着产品不断迭代，功能越来越复杂，参数越来越丰富，知识的维护成本也会随之水涨船高。

综合来看，一个高质量知识库的构建，通常绕不开四个核心要素。第一是完善性，决定了知识库能覆盖多少应用场景。第二是准确性，这是解决问题的根本。第三是简洁性，能有效降低理解门槛，减少混淆。第四是易读性，合理的结构排版能让阅读者更快地找到关键信息。

02 为什么是“大模型+知识库”

如果说近年来哪项技术真正掀起了行业变革，大模型绝对排在前列。在知识库的构建和维护这件事上，大模型也找到了不少极具价值的结合点。

从实际应用中，我们提炼出两类主要的用法。第一类是大模型应用知识库。大模型本身是一种全新的能力载体，它能够高效地调用和运用知识，而知识库的存在，则让大模型的能力发挥有了坚实的“弹药库”。第二类是大模型帮助构建知识库。传统的结构化知识库在使用中往往有不少痛点，大模型恰好能针对这些环节进行优化。

传统的知识库，无非就两种形态：纯文档知识库和结构化知识库。

但它们在落地过程中暴露出的问题不容忽视。为了满足智能化检索和更多场景的适配需求，知识的生成和管理必须符合自然语言处理（NLP）的能力要求，但原生的知识生产方式往往并不满足这个条件。换句话说，中间需要经历一道复杂的加工工序。以产品说明书为例，为了让它变得“智能化”，不仅要准备一份面向消费者的版本，还得额外花精力去整理一份能被机器识别和学习的版本。

这种“冷启动”成本相当高，而且后续的迭代周期很长。更麻烦的是，当不同部门协同工作时，常常会出现知识内容的割裂——业务部门负责输出知识，技术部门负责落地实施，中间传递过程中难免会出现偏差。因此，原生知识文档在实际应用中的局限性，比想象中要大得多。

正因如此，企业越来越期望知识库能回归本源，按照业务工作逻辑来生产内容，同时，生产出的内容又能直接或经过简单处理后，适配各种场景的使用需求，省去中间复杂的加工环节。从实践来看，结合大模型的知识库，确实能在很大程度上改善这些问题。

回到知识原始的生成模式上，大模型+知识库的组合，至少带来了五个明显的优势。

• 在知识构建环节，大模型能直接从原生文档中抽取结构化知识，彻底改变了以往的知识处理方式。
• 在知识校对环节，过去对抽取后的知识进行校验和查错，往往需要多人分步操作，现在通过大模型可以快速、便捷地完成。
• 在知识运营环节，大模型能通过知识版本对比，实现自动化的知识更新和保鲜。
• 在知识应用环节，大模型使得知识在内外部的问答、搜索等场景中的覆盖面和灵活性大大扩展。
• 甚至在安全合规方面，大模型也能提供有力支持，比如对内容安全进行审核，规避绝大多数已知问题。

说白了，大模型就是那把钥匙，把原本庞大、复杂、持续性的知识维护工作，变得简单高效了。

03 大模型+知识库的具体应用

当然，大模型并非万能。在实际应用中，它也存在因“幻觉”问题导致的可控性和准确性挑战。但关键在于，我们不能因此因噎废食，而是要有针对性地制定策略，一步步去应对和解决。接下来，结合几个具体的落地案例，看看这些挑战是如何被化解的。

3.1 第一步，从容错率较高的内部场景切入，完成知识构建。

组织内部的各个职能部门，每天都在产生海量的原始文档。很多时候，企业头疼的不是“没有知识”，而是“知识没有被消化和使用”。大模型恰好能帮上这个忙，让知识流动起来，直接提升团队内部知识的流通率和使用效率。

SSC（共享服务中心）是企业日常接触频率最高的场景之一，主要服务对象是内部员工，涵盖HR、财务、IT等模块。这类场景对专业度的要求极高，知识点多且杂。更关键的是，用户根据所在区域、所属公司、工种不同，甚至在不同时间点查询，得到的答案都可能不一样。

在这个项目中，最让人头疼的还是知识库的冷启动问题。知识分布在不同领域，如何从原始的文档形态转化为可用的结构化知识，是第一道坎。此外，不同部门输出的专业文档，需要二次加工，甚至还要分库管理，再把多个知识库联合应用。知识既专业又复杂，变动更新还很频繁，每个职能部门各自维护自己的知识，最终汇总后统一更新，管理难度可想而知。

在没有大模型之前，虽然技术上也有解决思路，但落地成本居高不下。而引入大模型之后，通过一套组合拳，这些问题有了明显的改善。

• 首先，各职能部门提供原始文档，大模型根据结构化知识库的标准，自动抽取关键信息，生成标准化的问答对。在这个过程中，还能利用答案扩写、精简和润色等能力，提升回答的易读性和简洁性，完全符合知识认知的多个维度。
• 其次，在检测答案一致性时，由于文档内容高度专业，且存在版本管理的问题，大模型可以用来对不同版本的知识进行比对校对，避免因版本差异导致的知识冲突，保证前后知识的一致性。
• 最后，大模型还能基于标准问答，自动生成相似问题，扩充各种不同的提问方式，从而提升知识在实际应用场景中的匹配度和应答率。

这一套流程走下来，SSC场景的冷启动成本大幅降低，后续的维护和运营也变得更加顺畅。在这个案例中，大模型扮演的是“提效工具”的角色，它让结构化知识库的冷启动能以更便捷的方式落地，这正是大模型结合知识库的核心价值所在。

软件服务商的产品线通常很广，功能复杂且迭代极快，产品文档的更新速度也跟不上节奏。组织内不同职能的同事需要协同工作，除了日常培训外，其他人想了解产品细节，往往只能去翻文档，或者直接找熟悉的产品经理询问。这就导致产品经理需要花费大量时间反复解答。那么，能不能把这些产品知识也维护到知识库里呢？

答案是行不通的。因为产品迭代快则两周、慢则三周就有一次发布，每次都会上线大量新功能。实施人员会发现，前一波知识还没处理完，第二波就来了，根本忙不过来。而且产品文档本身也经常滞后，即使产品经理补充了内容，知识库更新不及时，最终还是没法用。

这个场景的核心瓶颈，依然是知识库的构建和维护。但好在这里是对内场景，对容错率的要求相对较低。基于大模型的文档问答能力，即使初始阶段应答率不高，也不会造成太大问题。具体做法是：直接把产品手册和常见问答丢给大模型学习，当用户提问时，大模型根据自己的知识边界来回答。对于无法回答的问题，再由产品经理介入。这样一来，产品经理就能从大量重复性的问答中解脱出来。

但光做到这一步还不够。如何让这套机制变得更聪明、更灵活？如何让产品经理的回答反过来帮助知识库实现自动更新？后来，我们利用大模型的总结和归纳能力，把咨询过程中未被回答的问题识别出来，由产品经理进行人工答复。产品经理给出答案后，如果得到了提问者的认可，这个答案就会被梳理成新的标准问答，再写回到文档中，供大模型再次学习和调用。这样一来，大模型就能不断采集到更多的问题和匹配的答案，形成一个知识库智能化迭代的闭环。这套机制，本质上就是让大模型实现了“自学”和“自答”。

在很多企业的内部知识门户中，知识搜索功能同样可以引入大模型来实现增强检索，从而大幅改善搜索体验。具体做法是：大模型理解用户的搜索意图，给出基于关键词或自然语义匹配的知识文档和内容切片。用户不仅能直接获得准确的答案，还能通过对比原始文档来增强对结果的理解和信任。这对于促进组织内知识的流通和使用，效果立竿见影。

3.2 第二步，利用各类能力解决深层次难题，深入业务场景。

前面分享的都是在相对可控的内部场景中做的尝试和积累。但归根结底，我们还是希望把这一整套能力，应用到真正面向用户的一线场景中去。面对可控性和准确性的难题，虽然无法彻底消除，但我们可以把大模型当作一种能力组件，合理地去驾驭它。

在品牌零售行业的售前或售后场景中，关于商品信息的咨询量是非常大的，包括产品本身的参数、促销活动、库存状态等。根据过往经验，这类咨询占比往往高达30%到50%，而且大部分答案是可以标准化的。这种情况下，用机器人来回答客户问题，降低人工客服的负担，是非常有效的策略，很多企业也都在这么做。

但问题往往卡在知识库的构建和维护上。很多企业内部有非常完善的产品信息维护体系，产品部门会输出详细的产品说明，运营和市场部门会输出活动和配套信息，最终呈现出来的内容图文并茂、非常专业。从阅读体验来看，这当然很棒。但放在机器人问答的场景里，问题就来了。举个例子，某3C数码客户的SKU数量将近7000个，参数极为复杂。那些图文并茂的优秀说明文档，机器人根本“看”不懂。此外，产品对外推广时，会有很多像“xx同款”“xx热门款”这样的昵称，用户也喜欢给产品起外号。很少有用户会严格按照产品标准名称来提问，有些产品名称之间差异也非常小。结果就是，机器人在服务过程中，找不到对应的说明来应答，解决率自然很低。

面对这种情况，大模型确实是一个很好的解法。但直接套用大模型的能力，效果往往过于“开放”，容易出现幻觉、答案不完整、信息错配等问题。因此，必须给予一定的约束和边界。

经过对大量用户咨询数据的对比分析，我们发现这类场景其实是存在相对固定规律的。整个咨询过程是标准化的，甚至可以尝试引导用户，明确他们想要了解的具体参数或订单状态。基于此，Agent（智能体）的能力就派上了用场。

在和客户沟通时，当触发产品咨询意图后，大模型首先会分析客户的意图，识别出客户想询问的具体产品，并将这个意图关联到具体的产品实体。比如，客户用昵称提问，大模型能将其映射到对应的SKU，然后提取该产品的关联信息，再关联到相关属性，如推荐产品、订单状态等。接着，通过Agent能力查询商品库，拿到返回的数据后，再把这些数据和客户的提问一起交给大模型，生成最终的回答。

在这个过程中，有几个关键边界：只针对具体的某款商品，找到对应的产品说明文档；基于该文档进行解析，找到对应的属性或内容切片；最后基于切片生成应答。这样一来，边界切得非常清楚，很大程度上解决了信息错配和幻觉问题。Agent还可以进一步丰富工作流，比如加入相关商品推荐、活动推荐，甚至推动客户完成下单。从被动解答问题，到主动创造营销价值，客服部门的业务角色也因此得到了升级。

最后这个案例，来自一家大型集团企业。该企业提供的服务类型繁多，而且因为品牌足够大，对客户服务体验非常重视。不同业务、不同客户，对应着不同的服务标准。但为了统一品牌形象，服务入口又是统一的。这就带来了一个典型的问题：很多客户在咨询进线时，无法清晰描述自己属于哪个业务、哪个场景、哪个流程。按照常规做法，客户需要填写一个询前表单，系统再根据表单内容分配合适的客服技能组。但客户一旦点错选项，就会出现错配，被不同的技能组反复转接。体验差了，客服效率也大幅下滑。

这个问题同样可以通过“大模型+知识库+技能组实体关联”的方式来解决。

在客户与机器人互动的过程中，机器人除了回答客户的常规问题外，还可以尝试“收集”客户的信息。大模型根据客户表述的内容和输出的信息，自动理解并对应到不同业务、不同场景、不同流程中，做好精准的咨询分类。当需要转人工时，系统就能根据这个分类，直接分配到最合适的技能组。这样一来，错配和反复流转的问题就得到了解决，客服效能提升的同时，客户的满意度也会跟着上涨。

这个案例说明，大模型知识库的价值，并不仅仅局限于直接回答客户问题。它完全可以在服务链条的关键环节中提供价值，比如分流、意图识别等。

总的来说，大模型知识库在客服场景中，还有很多机会点等待我们去挖掘。但核心始终绕不开两个问题：一是如何通过大模型把知识库用起来，二是如何通过大模型把知识库构建好。这两点，恰恰也是最能在实际业务中帮助企业解决问题的方向。