開場與引入

走近知識管理

知識管理基本理念及發(fā)展歷程

知識管理在當今時代呈現的新生命力

如何找到知識管理價值入點

關于大模型進企業(yè)的現狀和問題

誤區(qū)1、期望過高

誤區(qū)2、投入方法和資源不當

誤區(qū)3、目標與手段背離

模塊一

解密大模型

大模型是什么

1、大模型的來源及構成

2、大模型本質，把大模型當“人”看

3、大模型的適用范圍

大模型可以為企業(yè)帶來的改變

改變1、各類型企業(yè)/各板塊業(yè)務增效

改變2、內外部協(xié)作智能化

改變3：企業(yè)核心價值的增強和轉變

改變4：有效支撐企業(yè)智能化轉型

改變5：2-3人微型企業(yè)增多與市場競爭格局改變

用3-5個簡短案例說明

引入大模型，正當其時

1、大模型是明顯接近“人類”的AI（以往的AI產品離“人”的水平差距比較遠）

2、大模型（包含語言、圖像、多模態(tài)等）是企業(yè)數字化/智能化的發(fā)動機/引擎

3、大模型是企業(yè)人力管理/盈利能力管理的新階段

4、行業(yè)探索期已過，行與不行/如何開展已有初步結論

RAG：當前大模型落地的最優(yōu)解

1、  RAG的基礎含義

2、  RAG的基本實現過程

3、  RAG的優(yōu)勢（對比大模型直接應用、大模型微調、大模型訓練）

RAG落地的實際案例和體系建設

RAG落地體系搭建

1、總述：快速推動RAG企業(yè)落地的“365”體系

2、大模型“六邊形戰(zhàn)士”模型及基礎準備工作

?      業(yè)務場景（選取場景，應該遵循高價值、易實現原則）

?      產品設計（產品基本選型，如對話溝通型、工作臺調取型、工作流嵌入型）

?      技術攻關（搜索關鍵技術、問答關鍵技術、推薦關鍵技術）

?      模型算法（大模型的選型和具體選擇方法、周邊算法及模型）

?      算力規(guī)劃（提高算力投產比的方式方法）

?      數據/知識（企業(yè)數據/知識的管理體系和方法）

互動一：

用案例串講本節(jié)理論：

互動二：

簡要說明，在相關模塊，我們有哪些進一步的培訓或輔導項目

RAG落地實施-知識管理金三角體系

一、總述：知識運營的“金三角”體系

?     基于業(yè)務變革的知識變革

?     知識運營全鏈路管理

?     業(yè)務場景最優(yōu)探索和價值閉環(huán)

二、RAG如何落地的具體措施

1、  基于業(yè)務變革：知識基礎形態(tài)改變和知識質量提升

2、  知識運營全鏈路：五部曲

‐     知識生產

‐     知識采集

‐     知識加工

‐     知識應用

‐     知識增補

3、  探索和閉環(huán)：搭建和運行“知識for AI”管理體系

?            應用場景落地：

客戶、用戶角度和問題、痛點意識

如何實現問題/痛點角度的業(yè)務場景和價值梳理

基于以上體系的知識體系的重構

‐     知識盤點：

知識架構、知識地圖、知識體系

知識規(guī)范度和AI友好度評估和提升

‐     知識管理規(guī)范與知識貢獻激勵

‐     系統(tǒng)/產品功能建設要點

‐     RAG效果評估

訓練集/測試集的搭建和運用

基于業(yè)務價值評估指標和體系

成功用好RAG的五大保障

‐     基礎保障：知識/數據的積累和管理

‐     組織保障：崗位增設與參與人員

‐     體系保障：IT、業(yè)務運營等體系的職責與分工協(xié)作

‐     文化保障：探索、學習型文化的建立和持續(xù)迭代

‐     機制保障：評估和評價機制

RAG在企業(yè)落地的項目探討

開啟企業(yè)落地項目的三步走

第一步：基于“365”體系的評價框架

第二步：（基于自評）定位問題、選擇切入點

第三步：明確第一批優(yōu)先行動任務

互動：

讓聽眾用我們的問卷評估自己企業(yè)或體系的情況