
对于医疗大健康行业的员工来说,精准运用知识就是工作的核心部分
大模型时代,企业级知识库的建设更具有必要性
一方面知识库可为大模型提供高质量的知识来源,为大模型应用落地提供支撑
另一方面大模型赋能的企业级知识库也可为企业带来更加智能的知识服务。

对于AI来说,知识库就是组织专属知识的“课本”
大模型:海量通用知识、语言处理能力强、通用性强
知识库:领域专业知识、可解释性强、可图形化展示
AI知识库是大模型时代的“新基础设施”

医疗企业知识管理的5大典型挑战
大模型时代,医疗企业需要这样的知识库
不止于文档,更是多模态知识库
医疗行业典型知识类型:
1、医学培训操作音视频 2、用药指引及规范文档 3、行业科学研究报告
4、临床研究实验报告 5、疾病诊断医学指南 6、医疗器械操作指引

不止于文件上传,更是企业“知识连接器”

知识库+企业微信微盘、腾讯文档,让知识流进来

知识库+腾讯会议,让会议内容和成果成为知识
医疗大健康行业使用场景案例:
1、提炼多个医疗培训会议中的关键内容
2、总结多个学术会议的关键观点
3、分析多个医生拜访/学科会诊的核心干货

不止于企业知识库,更是医疗工作者的个人知识助手
个人知识助手对接微信公众号/聊天记录,支持个人知识库隐私管理,实现个人知识库的A加持。

不止于知识查找,更是知识协同生产

不止于阅读,更是智能学习

不止于知识库问答,更是企业微信智能助手

员工反馈闭环发现知识缺陷,让知识持续保鲜

数据洞察发现知识缺失与冗余,精准评估知识应用的效果

基于标签和用户喜好的知识推荐,让知识找人,提高活跃度

智能知识检视发现知识漏洞,提升知识质量
知识准确性的挑战:腾讯公司知识库建设过程中的心得
基于腾讯自身实践,知识准确性三要素:知识、模型、工程化三方紧密合作

对于医疗企业员工来说,AI知识助手最重要的能力是什么?

不止于数据,让AI真正理解图片

不止于文字,让AI真正读懂数据
智能表格、传统excel

不止于通用问答,让“回答”更千人千面
个性化角色知识 驱动模型 个性化回复
帮我总结专有云和私有云在技术架构、部署模式、合规要求、客户场景维度的区别

不止于60分,努力做到100分

大模型时代下,“知识库+智能体+大模型” 成为企业智能化架构的铁三角

知识库+智能体的双轮驱动


四级权限体系,多重内容与信息安全机制让AI安全可靠

引入腾讯天御多层反思框架,让大模型的回答更合规
企业场景有着合规以及高精确性(尤其涉及到金额的问题),但生成式LLM天然有无法消除的幻觉。同时,对话式产品形态无法控制用户的问题在模型“可回答”范围内,强行回答会提升出错概率,可以在金融及医疗场景模型中增加“反思” 模块一一使用三层反思框架,严控出现幻觉的概率,尽可能地分清"是否能答。

本地化部署全栈支持信创

腾讯乐享AI知识库搭建路径
对知识的智能化处理、分析和应用,提供更高效、准确的企业知识服务。
三个挑战
五个目标
产品能力
腾讯乐享AI知识库平台能力全景图

医疗大健康企业AI知识库应用场景

