企业知识库建设怎么做，才能真正支撑AI与业务融合？
在传统IT架构中，操作系统负责协调资源、支撑应用，是企业各类系统得以运行的底层平台。而在AI驱动的新时代，企业需要一个新的“智能底座”——能调度知识、承载语义、服务智能决策。这个角色，正由企业知识库承担。
80%数据沉睡，企业知识库建设“缺氧”
据IDC报告，全球企业数据中超过80%以PDF、扫描件、图像等非结构化形式存在，企业真正用于智能分析和辅助决策的数据比例极低。这些文档——年报、技术图纸、实验记录、流程档——包含了丰富的业务经验与决策逻辑，却因结构复杂、信息零散，被长期束之高阁，形成所谓“沉睡资产”。
更大的问题是，这类非结构化文档恰恰是企业知识库建设的主要原材料。当企业希望部署大模型时，这些无法被系统“理解”的数据，反而成了智能化落地的最大阻力。企业知识库建设因此成为撬动数据价值的底层支柱。
企业知识库建设的关键步骤：从数据清洗到语义建模
企业知识库建设不是建文档中心，而是打造“知识生产链”，其核心步骤包括：
✅数据聚合与清洗：打破数据孤岛，采集内部合同、流程、邮件、报表等多源文档，并剔除冗余；
✅文档解析与结构还原：将PDF、扫描件、图像等非结构化文档结构化处理，识别段落、表格、图表等内容；
✅语义标注与知识建模：基于领域知识抽取实体、识别关系，构建知识图谱或问答系统语料；
✅检索与问答引擎构建：基于RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构建立可交互知识系统；
✅动态更新与权限管控：确保知识体系可演进、可审计、安全可信。
在整个流程中，文档解析能力的好坏，决定了知识库的底座质量。
合合信息助力企业知识库建设：TextIn+某教育公司案例
某教育公司在构建教育行业专属大模型的过程中，面临来自数万份教材、教学设计、课件、学科论文等复杂文档的解析挑战。合合信息构建了一套文档结构识别与语义映射流程，有效解决了：
✅复杂版面无法按人类阅读顺序解析的问题；
✅标题、段落、表格、图表等内容块划分不清的问题；
✅跨页表格、合并单元格、密集表格识别准确率低的问题；
✅手写字符与公式解析失败的问题；
✅图表中坐标轴、图例、数据点等结构还原不完整的问题；
✅图表还原为标准表格数据效率低、精度不高的问题。
最终，该项目支撑了教育大模型的高质量语料构建、领域知识库搭建与问答系统落地，为模型在科研场景中应用奠定了坚实基础。
一切智能体的能力边界，终将由其知识边界决定。而企业知识库建设，正是决定大模型“知企、懂企、为企所用”的基石。
