知识管理（Knowledge Management，简称KM）是指企业的文件、资料通过分类、存档之后能非常容易的被搜索、再利用，达到经验的有效传承的过程。简单地说，就是使企业从知识使用中产生价值的过程。

知识管理的核心是知识库系统，通过知识库进行的知识分享、知识搜索、以及基于知识库的培训考试以及社区讨论等其他应用都需要知识库的支持，同时挖掘出来的知识需要沉淀到知识库中。

知识库的发展目前已经经历了三个阶段，分别是：知识库1.0阶段，该阶段仅仅是知识的保存和简单搜索；知识库2.0阶段，该阶段开始注重知识的分类整理；知识库3.0阶段，该阶段已经形成了完善的知识存储、搜索、分享、权限控制等功能。目前人工智能大模型时代的到来，也使知识库进入了4.0阶段，即大模型跟知识库结合的阶段。

大模型面世之后，KMaster知识管理系统在该领域也积极布局，并建立独立事业部：人工智能Kmaven事业部。目前已经落地了Kmaven大模型平台，实现了多个突破，已经形成了大模型本地化部署、大模型微调训练、大模型语料平台、大模型评测体系、大模型应用等多个平台。

企业大模型应用分为提示词工程应用、知识增强应用、Agent应用、以及微调预训练等应用模式，其难度是逐步递增，效果也是逐步递增的。Kmaven在提示词工程、知识增强、Agent及微调预训练方面积累了丰富的经验，可以协助企业在其垂直行业领域进行人工智能应用落地。

智能客服是企业一个比较常见的实际应用场景。如何将具体业务知识融合到大语言模型里，是智能客服问答机器人落地应用需要考虑的一个重要问题。Kmaven平台会将企业本地知识库的知识切片并且向量化，同时将用户的提问向量化，得到embedding，通过本地知识构建的向量库索引得到N个向量知识点，并且组织成大模型优化的prompt内容，通过大模型进行智能回复。

以下是具体使用截图，知识内容参考如下：

KMaster知识库管理系统诞生于2013年，历经多个版本迭代，满足各类行业需求及政府机关单位国产化要求，形成了知识仓库、智能搜索、问答社区、知识空间、知识地图、知识专家、培训考试、报表系统等知识库核心需求，以及权限管理、审批管理、积分管理、，更有OCR识别、语音转文字、自动插图、自动摘要等智能功能，满足企业现在及未来知识库的所有需求。

以下是大模型基于知识库中以上内容的回复截图：

我们还基于可商用大模型进行了本地化部署及训练。通过企业自有数据集的清洗、整理，在消费级显卡上实现了对多个开源大模型的微调和训练，并且对于大模型遗忘的处理也积累了一定的经验。企业拥有自己训练的大模型后，可以实现基于企业自身行业体系的智能问答、行业解决方案生成、文档智能化处理、智能风控、相似方案或故障匹配等等方面，提高企业效率。

Kmaster知识管理系统+KMaven人工智能平台，拥有完全自主知识产权，基于经典知识管理理论，结合大数据和人工智能，打造出最贴近用户需求、技术领先的行业产品。更有快人一步的技术基础，先人一步的售后团队，为企事业单位智能知识库系统的顺利运行保驾护航。