精准高效的信息检索

应用大模型智能问答系统，凭借其先进的检索器模块，能够解析并捕捉用户问题的核心，从浩瀚的知识库中迅速且准确地锁定相关信息，从而显著提升信息检索的效率与准确性，为用户提供了前所未有的优质使用体验。

在实际工作场景中，员工能够轻松借助该系统，迅速查找到所需的规章制度、技术文档等关键信息，无需再像以往那样，耗费大量时间和精力进行繁琐的手动搜索。这一变革无疑极大地促进了企业的日常运营，提高了工作效率，并有效降低了人力成本。

相比之下，传统的知识库系统通常依赖于全文检索和关键字匹配等策略。尽管这些方法在一定程度上能够协助用户查找到所需信息，但它们高度依赖于分词技术的精确性，且往往需要人工进行进一步的甄别与筛选。这一过程不仅耗时费力，而且往往相关性较低，给用户带来了较大的困扰。

实际应用案例：在企业管理中，规章制度是员工日常工作的指南针。然而，随着企业规模的扩大和规章制度的不断更新，员工在查找特定规章制度时往往面临诸多不便。大模型智能问答的引入，彻底改变了这一现状。员工只需通过简单的自然语言提问，如“婚假需要提前几天申请”或“出差北京的单人住宿标准”，大模型便能迅速从知识库中检索出相关信息，并给出明确、详细的回答。这种即时响应的能力，不仅提升了员工的工作效率，还确保了员工在遵守规章制度方面的合规性，降低了因信息不畅导致的违规风险。

问题检索结果

智能生成与理解

大模型智能问答不仅仅是一个检索工具，它还结合了强大的生成器模块。该模块能够基于检索到的信息，结合自然语言处理技术，智能生成准确、易懂的回答。这种智能生成的能力，使得知识库能够处理更加复杂的问题，如长文档中的公式解释、数据对比等，从而提供更加全面和深入的知识支持，这些能力是传统知识库不具备的。

(1) 长文本问答能力

在技术研发、市场分析等领域，长文档是不可或缺的资料来源。然而，面对动辄几十页甚至上百页的技术文档或市场分析报告，专业技术人员往往需要花费大量时间进行阅读和筛选，以找到关键信息。大模型智能问答的出现，为这一问题提供了有效的解决方案。它能够深入解析长文档内容，精准定位用户关心的部分，如特定公式的解释、关键数据的对比等，并给出清晰、易懂的回答。这种深度解析的能力，极大地缩短了专业技术人员获取信息的时间，提高了工作效率。

长文本问答

(2) 表格内容理解能力：对二维表单数据可以进行理解并回答

图1 表格内容理解示意

(3) 文本插图回答能力：对文中提及的图片，以及有题注的图片可在问答框里进行返回。

文本插图回答

(4) 公式规范化输出能力：对文中提及的公式，可进行检索并规范化输出。

公式规范化输出能力 

(5) 多轮对话能力：具备多轮对话能力，支持至少3轮连续对话，提升人机交互的效率和友好性。

(6) 拒答能力：具备拒答能力，对于不知道、不确定、不合规的内容可以拒绝回答，避免给用户带来误导或虚假的信息。