近日，魔方網表正式推出免費的AI人工智能訓練數據管理平臺——秒靈KMS，旨在為企業在AI領域的發展提供更智能的數據訓練服務。該平臺為企業提供了一個有序、高效的框架，用于收集、整理和管理與行業高度相關的AI訓練數據，讓企業在構建專屬AI知識庫時，擁有了更高效且更貼合需求的AI訓練工具。它不僅能夠幫助企業優化數據訓練流程，還能通過智能管理功能，提升數據的質量與可用性，為企業AI模型的精準訓練和應用落地提供支撐。
秒靈KMS優勢：解決傳統AI數據訓練痛點
如今，通用 AI 大模型已深度融入工作與生活的各個場景，但也有不少值得吐槽的地方，比如內容太過AI味，特別是在專業性強的領域，存在諸多缺點。例如，讓AI通讀大量文檔進行總結，不僅效率低下，還容易遺漏關鍵信息，導致首答準確率不高。面對一些敏感或合規性問題時，傳統AI可能給出危險或不合規的建議，存在較大風險。此外，傳統模型在面對法規政策等內容更新時，重新訓練耗時較長，無法及時為用戶提供最新信息。
與之相比，企業利用秒靈KMS自建AI知識庫優勢明顯。首先，它能消除“大海撈針”問題，通過匹配預存的問答對，大幅提高首答準確率，降低錯誤率。其次，秒靈KMS構建了安全護欄，內置合規問答對，有效提升企業合規性，減少監管投訴。此外，平臺具備實時動態更新能力，運維人員上傳新版問答對后，用戶能立即獲取最新信息，且更新成本低。最后，問答對數據能讓AI掌握特定領域的語言模式和思維框架，如同給AI進行“沉浸式職業培訓”，使其掌握特定領域的語言模式和思維框架，更懂人話通人性，并實現自我迭代優化。
借助秒靈KMS，自建AI知識庫
自建 AI 知識庫絕非一蹴而就，而是需長期沉淀積累的系統性工程，更需要人員深度參與、協同推進。為全方位提升答案精準度與知識庫權威性，秒靈 KMS 精心打造了一套科學嚴謹的系統化管理流程。該流程貫穿知識從產生到應用的全生命周期，不僅清晰界定知識收集范疇，制定標準化規則與規范；還將人員管理、預算資源配置、數字化自動化技術深度融合。通過各環節的精密配合與精細化管控，形成閉環式知識管理體系，確保知識管理始終保持高效、專業，具體涵蓋以下多個關鍵環節：
1.數據采集規劃：在規劃階段，要對數據進行分類及主題設定。以樹形結構靈活組織分類，每個分類下創建不同主題，并從多維度描述主題側重點。同時，制定規范，明確提問、回答和審核的標準，例如提問必須包含特定關鍵詞、字數要求等。此外，根據工作中的實際職責和崗位安排人員，設定不同人員在不同主題中的角色，還設置了積分規則，以積分衡量貢獻度，進行薪資結算。
2.數據采集流程：采集流程從提問開始，支持批量提問和自我申訴，對駁回問題有強制處理機制。提問保存提交時，系統利用獨立向量數據庫和查重模型自動查重，再由答題人和審核人人為判定。答題環節采用智能分配多人搶答機制，答題人若判定問題有問題可直接駁回，同時禁止搶而不答。審核則由隨機分配的3人同時進行，審核通過的數據可導出用于AI訓練。
3.人員協作與管理：在人員安排上，明確提問人、答題人、審核人的職責，系統智能排除同一人兼任多個角色的情況。每個主題還可單獨設定參與人員，充分發揮員工的專業優勢，提高數據采集的質量和效率，并自動生成日報、周報、月報，讓管理人員更直觀的了解工作進展。
4.數據審核與優化：數據審核是確保數據質量的關鍵。3人審核意見不一致時重新審核，保證審核結果的準確性。同時，平臺會根據用戶對AI答案的點踩情況，針對性訓練模型，持續優化答案，提高AI回答的準確度和含金量，實現更高效提問、回答和審核。
秒靈KMS的發布為企業自建AI知識庫提供了全面、高效的解決方案，有望推動企業在AI人工智能數據訓練領域的應用和發展進入新的階段，助力企業在數字化時代提升競爭力。
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