海量文档知识，一问即答，助力各类办公场景数智化转型升级。
搭载蜜巢政务大模型的蜜度文稿通与知知通，正式上线未足一周已获得众多政企客户关注。目前，知知通已率先为部分政务部门及企业提供高效的多模态数据资产管理服务，成为提升工作效率的帮手。
知知通如何“盘活”机构内部知识库资产，成为24小时在线的“智能客服”？
以知知通“‘上岗’某市市民服务热线，助力构建内部文档库”为例，专门受理市民热线的公共服务平台面向社会提供全天候人工服务，人工客服日均接听、受理量庞大，面临着规范接听与快速准确答复的双重压力。
知知通，基于蜜巢政务大模型，面向政府与企业内部文档的定制化知识问答的场景，能够协助市民热线平台迅速进行数字化转型，实现文档智能化管理、多模态信息检索、即时响应解答以及精准知识定位等操作，帮助建立高效的内部培训和知识共享体系，大幅显著减轻人工客服的工作压力，为政务热线服务提供了高效的解决方案。
01 知知通：打造“知识大脑” 海量文档管理与多模态检索技术融合
以往，从0开始构建一套完整的知识库，通常需要专业运营人员投入大量时间。现在借助知知通，仅需将单位内部文档批量上传，就能构建出一个专业的知识库，搭建知识库的门槛大大降低。
公共服务场景下知识库内容复杂、文件数量庞大，知知通支持多文档批量上传，打破传统单文档的限制，允许用户一次性上传大批量文档，无论是政策文件、操作手册还是服务指南，都能快速整合进知识库中。
知知通支持文本文档的检索与问答，PDF、Text、Doc等格式的文档都能轻松处理，此外知知通还支持多种格式的内容上传，包括图片、音频，以及即将推出的视频。这种多模态检索能力可以满足客户在多样化工作场景中的需求。
在提升便民热线服务质量与效果的过程中，知知通实现了自动识别并提取图表、表格和图片中的信息，将非结构化数据转换为有价值的信息。而对于音频内容，知知通具备将语音转换为文字的能力，并可对内容进行自动分析，从而帮助客服人员更深入地理解客户需求，解决问题，实现人机之间的无缝沟通。
02 知知通：助力政务服务“接诉即办” 文档“即找即现，即问即答”
传统的便民热线服务中，人工搜索和答复问题通常需要数分钟。然而，随着知知通的引入，客服人员现可依托全面的数字知识库，通过关键词迅速检索，仅需数秒便能准确获取所需信息，快速回应市民诉求。
例如，在知知通支持下的某市政务服务便民热线，针对市民咨询，能够实现“接诉即办”式的高效服务。过去话务员需至少5分钟才能回答的问题，现在借助知知通，仅5-10秒即可得到处理，极大提升了回复的效率。
知知通不仅简化了单轮问答过程，实现“一键直达”，还能在多轮交互中“步步深入”。用户只需输入简单的文字或者上传音频，如“怎么开发票”，知知通便如同一位“领域专家”，成为解决工作难题的得力智能助手，保障7*24小时的持续响应服务。
03 知知通：构建内部培训机制，智能化管理 增加热线价值
知知通通过人机耦合的方式，帮助政务服务便民热线等平台、企业及机构轻松实现智能化转型。 如，在内部培训中，员工为深入了解产品，需反复查看大量文档资料，提取重点。
利用知知通的AI知识问答，员工只需提出问题，大模型将搜索知识库所有文档，高效、准确地给出对应答案和信息来源。因此，员工可根据客户提问，准确及时回复客户；新入职员工也可快速掌握知识。
知知通以蜜巢政务大模型为基座，不仅能够针对复杂文档回答问题，还可以准确定位知识点，帮助使用者快速核对“标准化答案”信息。除了咨询诉求，各类专业领域数据如具体数量、年限等，知知通也能做到精准定位其在文档中的位置。
此外，使用过程中知知通还支持对“历史问答”进行查看，点击答案即可“复制”，方便查找工作记录和快速沟通。
04 知知通：突破知识管理的边界，本地化部署 全场景覆盖
知知通以其先进的技术、广泛的适用性、显著的效益以及安全可靠的服务模式，为政企提供了一种全新的知识管理和服务方式。
• 自然对话体验，全景式覆盖：知知通支持流畅的自然语言交互和多轮对话，其强大的适应性使得它能够广泛应用于政务、商业、教育、医疗、金融等多个行业场景，提供无缝的智能问答服务。
• 本地化部署，保障稳定与安全：知知通不仅提供标准化的SaaS服务，还适配华为全栈国产软硬件一体化生态，支持在专网环境中进行本地部署，确保了高效、稳定且安全的运行，同时提供定制化的内容生成服务。
• 成本效益显著，快速迭代优化：知知通以较低的成本有效地丰富文档知识库，实现问答的快速优化及闭环，极大提升了知识管理的效率和质量。
在支持政务服务便民热线向智能化转型的过程中，知知通显著提升了政务服务类客服系统的运作效率，并有效释放了人力资源。展望未来，知知通将持续为用户提供更便捷和智能的知识问答服务，助力政企用户以更快速、高效和便捷的方式获取、共享和应用内部知识和经验，进而带来更多创新和价值。
免责声明：市场有风险，选择需谨慎！此文仅供参考，不作买卖依据。
