如何提升大模型回答质量和管控内容安全？这里有一份知识管理解决方案等您查收

组织在探索使用DeepSeek等大模型的过程中，面临着数据分散且不足、安全合规问题、数据质量导致的幻觉风险等痛点。

AI大模型在使用过程中的挑战
1.如何快速积累组织知识资产，奠定构建业务化智能体的内容基础？
组织内部存在的知识资产往往分散在不同渠道，还有可能在某些核心知识领域存在知识缺口，在构建面向业务端的智能体时面临内容层面的挑战。
2.如何在构建及应用智能体时保障知识资产的安全性，让信息能在受控范围内传播使用？
组织内部的数据往往受到严格的合规安全管控要求，但大模型并不具备权限管控体系，需要保障智能化应用场景中信息的安全性与合规性。
3.如何保障面向前端业务使用的信息是准确、有效的？
输入到大模型的知识质量决定了回答的质量，失效的知识可能会引发模型幻觉，输出给用户错误的信息。组织需要建立知识审查和更新机制以保障信息的准确性和有效性。
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采知连+DeepSeek-解决方案
泛微·采知连数智化知识管理系统通过构建动态知识仓库，实现全渠道数据采集、合规管控、关联业务自动更新优化，保障DeepSeek大模型在安全合规前提下迭代为企业内部的“智能助手”、“虚拟员工”，面向组织用户提供知识赋能与知识创新服务。