知识管理是现代组织成功的关键，它直接影响到企业的创新能力、决策效率和竞争优势。传统的企业级知识管理，耗费大量人力和时间，还可能存在知识的孤岛现象，影响团队的协作和信息流通。随着RAG（Retrieval-Augmented Generation）、KAG（knowledge-Augmented Generation）的崛起为知识管理提供了全新的工具和思路，助企业更高效地利用知识资源，为知识管理带来新的机遇和挑战。

活动由CCF TF知识图谱SIG主席王昊奋主持，首先TF主席&架构SIG主席，Westar Labs 创始人兼CEO 杨卫华介绍了CCF TF的宗旨和活动安排，随后王昊奋引导与会者进入主题讨论。通过这次活动，与会者对大模型在知识管理领域的应用有了更全面的认识，并对如何在企业知识管理场景应用这些技术有了更深入的理解。

《知识增强生成框架KAG及垂直领域应用》

来自蚂蚁集团知识引擎负责人梁磊，以“知识增强生成框架KAG及垂直领域应用”为题，分享了他对知识增强生成（KAG）技术在垂域应用的见解。梁磊首先回顾了知识增强技术的发展历程，强调了以文档检索为基础的演进路线。他指出，尽管RAG和GraphRAG技术在文档检索中展现出巨大潜力，但仍面临多重推理和复杂逻辑计算的挑战。接着，他讨论了知识图谱（KG）作为一种更强大的结构化数据源，如何在知识检索和生成过程中发挥关键作用。知识图谱不仅提供了更高的信息完备性和逻辑严谨性，还能有效缓解知识稀疏问题，更好地满足用户的需求。

随后，梁磊进一步介绍了KAG的技术架构及其结构化知识构建的Pipeline，详细阐述了各个环节如何协同工作以提升知识生成的效率和准确性。最后，他通过具体案例展示了KAG的实际应用，包括蚂蚁政务问答系统、个人探索的赋能以及通用问答基准测试的相关工作。

蓝凌研究院院长夏敬华的分享聚焦于“aiKM助力企业大脑构建”。他回顾了中国知识管理二十年的发展历程，阐述了知识管理的演变，从强调显性知识管理到知识与业务的融合，实现知识管理的普惠化应用。

他结合aiKM的实践案例，从企业的知识战略、知识赋能和知识智能详细探讨了AI赋能企业知识管理的落地方法论，强调从传统文档型知识库转向主题式知识库，以更好地解决实际应用场景中的问题。他围绕企业知识分析，介绍通过技术可视化用于定义能力指标，提升技术洞察力；通过AI agent，形成基于场景的决策行动，赋能多种业务场景。他还强调在落地时以用户场景为导向，对接企业可信的私域知识的重要性。最后，指出利用生成式AI技术帮助企业构建知识护城河，增强企业核心竞争力的广阔前景。

行者互联与孙行者平台创始人吴庆海探讨了AI时代知识管理的未来趋势，内容从主题延伸到业务场景，强调从物化知识到依托个人隐性经验的集体智慧涌现，激发内在智慧。他指出不同流派在知识看法上存在差异，主要包括认知论和本体论。吴庆海介绍了三种企业知识管理模式：物本模式将知识视为内容和资产，包括知识文库和分类；人本模式将知识视为场景中的链接，涵盖知识社区和问答服务；心本模式则从场域角度探讨心智和智慧，涉及知识经营和智能产品。

随后，他将未来发展的共性趋势总结为ABC式知识管理类型：BoKM（面向业务的知识管理），关注业务场景；AloKM（面向人工智能的知识管理），涉及智能推荐和知识图谱；CoKM（面向整体智慧的知识管理），强调知识创造和团队协作。最后他总结了RAG发展对知识管理的影响，并进一步阐述了CoKM通过探索流来激发集体产生新的智慧。

行者互联与孙行者平台创始人吴庆海探讨了AI时代知识管理的未来趋势，内容从主题延伸到业务场景，强调从物化知识到依托个人隐性经验的集体智慧涌现，激发内在智慧。他指出不同流派在知识看法上存在差异，主要包括认知论和本体论。吴庆海介绍了三种企业知识管理模式：物本模式将知识视为内容和资产，包括知识文库和分类；人本模式将知识视为场景中的链接，涵盖知识社区和问答服务；心本模式则从场域角度探讨心智和智慧，涉及知识经营和智能产品。

随后，他将未来发展的共性趋势总结为ABC式知识管理类型：BoKM（面向业务的知识管理），关注业务场景；AloKM（面向人工智能的知识管理），涉及智能推荐和知识图谱；CoKM（面向整体智慧的知识管理），强调知识创造和团队协作。最后他总结了RAG发展对知识管理的影响，并进一步阐述了CoKM通过探索流来激发集体产生新的智慧。

南京柯基数据创始人兼CEO吴刚探讨了“基于知识图谱增强大模型的医学图书馆新范式”，从连接主义和符号主义两种方法分析了模型与知识图谱的优化趋势。连接主义侧重于参数化知识和概率生成模型，而符号主义则关注符号化知识和稳定生成模型。他指出明确的知识结构对降低语义文本生成成本的重要性。吴刚结合医药企业现有AI产品的现状与问题，介绍了知识图谱增强大模型在医药行业的全流程应用。通过医学图书馆项目详细阐释如何通过知识管理和自动标签、人机协同、写作反馈，实现基于领域知识库的科普内容创作及智能写作，提升医学信息工作效率。

最后，吴刚总结了实施AI应用时的挑战与建议。他强调选择合适的场景以提升效率，并结合业务需求进行规划。同时，设计OCR和数据处理工具以支持大规模应用至关重要。他建议医药行业的AI应用应该首先进行小规模测试，验证可行性，并确保业务和数据的合规性，并评估数据安全。

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