文档大模型，能否真正解决非结构化数据难题

前言

大量的非结构化数据如潮水般涌来，如何有效地存储、管理和利用这些数据，成为企业面临的重大挑战。360文档云作为一款创新的智能文档管理工具，在这个领域展现出了强大的潜力。它不仅能够存储和管理海量的企业数据资产，还借助先进的技术实现了读得懂、搜得到、答得准的智能功能。知识图谱与大模型的结合，为文档的问答和管理带来了全新的思路和方法。

在这个充满机遇与挑战的时代，360文档云的出现为企业的知识管理提供了有力的支持。让我们一同深入探讨360文档云的独特之处和它在知识管理领域所带来的变革，感受其如何助力企业在数据的海洋中高效地挖掘知识价值，实现数字化转型和可持续发展。

文档大模型

数据如汹涌的潮水般不断涌现，企业面临着如何高效管理和利用这些海量数据的巨大挑战。而在这个数据的海洋中，非结构化数据占据了相当大的比例，如何有效地处理和挖掘非结构化数据的价值，成为了企业在竞争中脱颖而出的关键。360 文档云作为一款智能文档管理工具，正以其独特的优势和创新的功能，为企业带来了全新的知识管理解决方案。

信息技术的飞速发展，全球数据量呈现出爆炸式增长的趋势。据预测，到 2025 年，全球数据量将达到惊人的 175 ZB，其中 80% - 90%为非结构化数据。这些非结构化数据包括各种文档、图片、音频、视频等，它们蕴含着丰富的信息，但同时也给企业的数据管理带来了极大的困难。传统的数据管理方式已经无法满足企业对非结构化数据的管理需求，企业需要一种更加智能、高效的解决方案。

360 文档云正是在这样的背景下应运而生。它能够存储和管理海量的高质量企业数据资产，无论是 Office 文件、PDF 还是其他各种格式的文档，都能进行统一结构化处理。这使得企业可以将分散在各个地方的文档集中存储在一个平台上，方便进行管理和查询。同时，360 文档云还基于组织和权限的设置，为企业数据提供了全生命周期的安全防护，从云端扫描到本地态势感知，再到外发控制，全方位地保护企业数据的安全。

360 智能文档方案是 360 文档云的一大亮点。它从传统的企业网盘向智能文档升级，实现了从基础工具到数字资产管理平台的转变。借助大模型的能力，360 智能文档实现了读得懂、搜得到、答得准三个层次的功能。这意味着用户可以更加轻松地从海量的文档中获取所需的信息，无论是进行文档总结、翻译、推荐，还是智能撰写、智能样式设计，都能得到高效的支持。

在文档搜索方面，360 文档云利用大模型对选中的内容进行分段和内容提取，然后调用搜索功能。同时，它还升级了搜索模式，将搜索内容扩展为多个相关问题，并进行相关性排序处理，为用户返回更加准确和有用的结果。这种智能搜索功能，大大提高了用户的工作效率，让用户能够在短时间内找到所需的文档和信息。

文档 RAG 问答是 360 文档云的另一个重要功能。在这个过程中，知识图谱（KG）发挥着至关重要的作用。知识图谱的需求源于一系列数据挑战，如非结构化数据计算机难以理解、多源异构数据难以融合、数据模式动态变迁困难、数据使用专业程度过高、数据高度重复性等。大模型虽然具有超高度超数化、容易起量的优势，但知识边界不敏感，不精细；而知识图谱则具有精细、结构化的特点，但不完整。因此，知识图谱与大模型的结合成为一种必然趋势，包括 KG - enhanced LLMs 和 LLM - augmented KGs 两种范式。

在 RAG 知识增强的文档问答中，搜索问答最强的是 RAG。其流程为将文档分块，选择合适的 Embedding 策略进行文档召回，制定上下文生成策略，选择特定模型生成响应，最后进行结果评估。在使用知识图谱增强文档问答的全链路中，针对大模型进行私有化文档问答时受长尾问题影响、文档内容结构复杂、RAG 流程长等问题，知识图谱在知识整理、意图识别、Prompt 组装和结果封装阶段发挥作用，将文档内容进行语义化组织、进行实体别称补全和上下位推理、查询背景知识放入上下文、进行知识修正和知识溯源。

在文档标准化、层次化、结构化应用方面，360 文档云有多种支撑方案。复杂文档版面分析需要对不同图文混排、多段落划分等版式进行识别和存储，以满足用户提问时更准确的答复。在细粒度知识体系构建及知识问答中，需要基于文档或问答记录生成问题，并构造错误样例以提升问答效果。分阶段海量知识库管理则需要判断知识管理走微调路线还是 RAG 路线。

KG 增强方案包括基于知识图谱生成文档微调问答对、存储文档复杂层级信息以及基于知识图谱实体链接、召回方案实现问答。通过这些方案，可以缓解领域微调数据荒的问题，实现自动化处理文档，以结构化数据的形态输出抽取结果。此外，融合 KG 的泛 AI 搜索也有几种方案思考，如以结构化知识为中心的 magi 知识搜索、以摘要为核心的 perplexity 等大模型搜索以及将图谱影子纳入到 AI 搜索的第三种形式。

然而，KG 和 LLM 在文档场景下也面临一些挑战。例如，在知识图谱方面，如何做好实体链接和实体关系属性的 ranking，如何更快、更好地自动化构建结构化知识图谱并保证其实时性和准确性，如何解决知识图谱本体 schema 的自动化构建和规模化生成问题，以及如何处理知识图谱作为单独知识召回源参与文档问答时的知识冲突和结果取舍问题。

尽管面临着这些挑战，但 360 文档云依然在不断地创新和发展。它以用户需求为导向，不断优化自身的功能和性能，为用户提供更加优质的服务。在未来，随着技术的不断进步，我们相信 360 文档云将在知识管理领域发挥更加重要的作用，为企业的数字化转型和发展提供强大的支持。

360 文档云作为一款智能文档管理工具，以其强大的功能和创新的技术，为企业带来了全新的知识管理解决方案。它不仅能够帮助企业存储和管理海量的高质量数据资产，还能通过智能文档方案、文档 RAG 问答、文档标准化等功能，为用户提供更加便捷、准确的知识服务。在未来，期待 360 文档云能够不断创新和发展，为企业的知识管理带来更多的惊喜和价值。

参考：https://mp.weixin.qq.com/s/_-hzJHYvrth0yBr8L5Ld-Q
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