《指南》围绕知识的定义、特性、企业知识能力建设痛点、大模型赋能等方面进行了详细阐述，并提供了知识工程工具链、管理体系、服务与应用等方面的实践指导，企业开展知识工程的建设需要明确目标和业务驱动力，以业务需求为导向推动技术平台、管理体系和价值运营能力的建设。

作为连接“数据”和“智能”的桥梁，知识是机构员工决策、行动和创新的重要依据，同时也为大模型等智能算法的开发应用提供了高质量的训练和推理资源，是大模型在垂直领域应用落地的关键要素之一。

在此背景下，各机构逐步开始重视知识工程能力建设，通过构筑知识工程工具链、完善知识管理体系、打造知识服务能力来更好的管理和利用知识资产，为大模型、智能体的应用落地提供知识来源，并赋能知识共享及协作、知识检索、知识推荐、智能创作等场景，从而提升机构的核心竞争力。知识工程已成为人工智能时代企业数智化能力建设的新增量。

鸿翼提供从战略规划到落地实施的知识管理全流程服务，从智能化知识管理战略规划、运营体系设计到标准规范制定，为企业量身打造知识化转型路线图，确保技术落地与业务需求深度匹配。

鸿翼大模型知识管理平台，提供完整知识管理系统功能，包括知识收集、知识管理、知识展示、知识应用、知识运营的知识管理全链应用，实现对知识资产统一管理。同时，通过AI+知识管理，构建了智能问答、智能创作、智能生成、智能审核等各类业务场景驱动的AI应用，推动知识经验的快速复用，助力企业降本提效，赋能业务高质量发展。