知识挖掘器是知识工厂的组成部分，它在需求工程中扮演着关键角色。需求工程是一种全面跟进和落实需求的工程化方法，而知识挖掘器则是从大型语言模型中提取关键知识的工具。
知识挖掘器的主要任务是从各种大型语言模型中提取出对特定业务问题有用的知识。这些知识可以帮助业务决策者更好地理解问题、找到解决方案，甚至预测未来的业务趋势。例如，知识挖掘器可以提取出与客户生命周期价值计算相关的神经网络算法和程序源代码，帮助企业更准确地评估客户的价值。
知识挖掘器的重要性在于其能够提高企业的决策效率和准确性。首先，知识挖掘器可以节省大量的人工研究和分析时间，因为它能够快速有效地从大型语言模型中提取出相关知识。其次，知识挖掘器可以提供更多的解决方案选择，因为它不仅可以提取出一种解决方案，还可以从不同的大脑中获得多个答案。最后，知识挖掘器可以提高决策的准确性，因为它提取的知识是基于大数据和机器学习的，比传统的人工分析更准确、更全面。
知识挖掘器的运作方式是通过定义挖掘场景和解决方案结构来实现的。挖掘场景定义了具体的目标和目的，解决方案结构则是一个提问结构，可以将挖掘出的知识组织成一个连贯、可读性强的解决方案。每个解决方案结构都由一组关于关注问题的提示节点组成，每个提示节点由提问的上下文背景和具体提问组成。