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。

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。

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。

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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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。

泛微·采知连可以对不同来源的知识、数据做自动化的采集，根据组织的需求，形成每个组织专属的知识仓库。

1）同步助手：通过同步助手可以打通个人电脑和知识仓库的连接，对用户本地的工作文件、总结汇报等自动采集。

2）集成中心：通过集成中心打通业务系统和知识仓库的连接，自动采集业务系统中的相关附件、工作记录等。

3）RPA机器人：通过RPA采集机器人连接外部的有价值的知识来源，对公众号中的文章、论文文献、政策法规等自动采集。

通过采知连可以对知识在安全、权限、模版、审核方面进行加工管控，保障知识资源符合组织安全合规要求。

1）安全保障：采知连提供知识文档全周期的安全保障机制，包含密级定义、受控范围、有效期限、敏感信息识别处理等。

2）合规保障：采知连提供知识文档全周期的合规保障机制，包含流程审核机制、版本机制、模版管理等。

通过采知连可以构建动态的知识库运营机制，结合业务环节自动对知识资源更新评价，从而保障向DeepSeek投喂资源的准确性与相关性。

1）关联业务：采知连知识管理系统可根据知识的来源可自动建立与业务之间的关联关系，如相关项目、相关任务、相关客户、相关资产等，在提供智能化服务时可以结合业务关联属性保障语料的相关性。

2）自动更新：采知连知识管理系统可结合组织自身业务对知识文档实现全生命周期管理，如和项目管理系统集成，自动同步更新最新工具，自动收集最新案例、过期模版自动废止等，以此保障投喂给到大模型的语料时效性与准确性。

采知连知识管理系统可以利用自身知识仓库中的知识沉淀结合Deepseek强大的推理能力，提供组织知识创新场景。

1）专题知识问答：在特定领域的知识内容基础上借助DeepSeek提供搜推答一体化服务。通过集成研发业务系统可自动收集产品研发过程中沉淀的技术资料，如需求说明、功能介绍、测试报告等，经过短时间的语料加工并配置提示词后，面对用户针对产品的问题即可给出精准的回复，从而帮助组织自动更新产品知识学习体系。

2）智能编写助手：结合业务需求应用DeepSeek能力提供专业文档智能编写服务，整合产品运营过程所沉淀的知识资源，如最新的品牌介绍、售前方案、销售工具等等，将这些知识给到DeepSeek，模型会自动分析专项产品和其他市场同类竞品的差异，从而生成新的产品竞争优势说明。

泛微·采知连数智化知识管理系统能够帮助组织智能化采集不同来源的知识，结合组织要求构建知识安全合规保障机制，和业务环节深度融合保证组织私有化模型语料的质量。也能够借助DeepSeek的推理计算能力以及专属小模型的语义理解、意图识别能力，让知识的输出更加符合客户个性化、行业化的诉求，实现智能问答和智能编写等场景的需求。

采知连助力组织更深入应用DeepSeek等大模型，助力组织构建更加聪慧的“AI大脑”，为创造业务价值提供动力。