利用大模型知识图谱技术，告别繁重文案，实现非结构化数据高效管理

我，作为一名产品经理，对文案工作可以说是又爱又恨，爱的是文档作为嘴替，可以事事展开揉碎讲清道明；恨的是只有一个脑子一双手，想一边澄清需求一边推广宣传一边发布版本一边申报认证实在是分身乏术！脑细胞有多少也不够用了…
不管你是什么行业的职场人，在编写文案的路上，谁没经历过追热点、搜素材、求资料、拉框架、添创意、写主体、改措辞的锤炼？如果说字字雕琢还不是最难的Buff，那最要命的应该是项项任务都既要精又要好还要快！

假如你要的内部素材资料变得手到擒来，你关注的外部时事热点一问便知，你写的文案有人帮你优化措辞文风，更甚者你提的诉求能直接获得一篇成果物，那你一定觉得世界都变得美好了。再假如，以上的假设不再是梦，而你只要做对这件事——利用大模型&知识图谱做好非结构化数据管理！

非结构化数据无处不在，平均80-90%的企业数据以非结构化形式存在。实际上，对这类数据的应用诉求一直贯穿在基层工作中，不易被重视、没有被定性，但当【提升企业工作质效】与【妥善做好非结构化数据管理】挂钩时，发生了化学反应，更值得一提的是其中能助力实现【大幅提升】的催化剂——大模型&知识图谱技术！
大模型，一个新兴的热点技术，擅长语义解析，支持多模态任务，专注人机交互体验。在文档管理任务中，打破文件级管理模式，通过深入解析数据，升级为内容级管理模式，降低大规模阅读成本、削弱人为理解差异、减轻人工记忆负担，是非结构化数据“化整为零”的过程，实现企业知识拆解入库。
知识图谱，一个耳熟能详的热门技术，擅长关系挂接，支持推理计算，专注高效检索机制。在文档管理任务中，突破单一文件边界，通过知识点跨文件、跨来源相互关联，形成全面知识体系，提升知识曝光度和利用率，是企业知识“从零到整”重新组装的过程，实现企业知识编织成网。

两项技术在非结构化数据管理任务中强强联手，完成了从内容解析到知识粘合的全过程，让机器替代人工掌握丰富的领域知识、经验及理解力，在人机交互任务中助你一臂之力：
►你找资料它搜集
以前想找一个类似项目的材料，求爷爷告奶奶奔走求助，废了大功夫不一定能收获满意结果；现在你提几个关键词，让它找啥它找啥，只要它见过，就保证过目不忘。
►你有问题它回答
以前你问百度问谷歌问必应，问到的大概率都是不精不专的成品链接，想再进一步精准，要么换问题、要么自己在结果里层层筛选；现在你提出问题，它能给你一个综合的、经自然语言组织过的回复，稍有不满意你还可以直言“你错了”，它立马重新精进自己的答案。
►你讲需求它制作
以前你的需求只能靠自己的理解力消化，然后把一个编稿任务拆解成定标题、拟框架、找资料、读内容、写文稿、改文字这个漫长的过程，一件事拆分成六件事干，结果不一定尽如人意，毕竟个人的文字水平、文风、视角都有限；现在你讲述你的需求关键信息，它能快速生成一篇文稿，再通过你不断提出的修改维度进行调整，很快一篇成果物就能完成。
►你提成果它优化
以前你写的东西总遭领导、客户嫌弃，说你立意不够创新、观点不够鲜明、语气不够到位、措辞不够水平，怎么修改都差强人意；现在你把你的文案和修改要求一并提给它，它能切换各种方式花式改编、优化你的文案，直击客户和领导的高标准，瞬间助力任务完成。

话不多说，准备好梦想成真了吗？
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