在知识经济时代下,知识资源是各企业形成可持续竞争优势的关键,企业的知识管理水平对企业的生存乃至发展都至关重要。随着时代的快速发展和业主品质需求的提升,工程项目的规模和复杂度也随之增大。目前我国建筑企业并未针对不同建设主体、不同项目阶段开展全面的知识管理实践,缺乏行之有效的知识管理机制,项目各阶段的隐性知识未能得到及时地挖掘与存储就随着项目结束和团队解散而流失,建筑企业的知识整合能力有待提升。鉴于此,本文将人工智能领域中的基于案例推理的技术（Case-based reasoning,简称CBR）应用到建筑企业的知识管理研究中。首先,通过文献梳理归纳知识管理的现存问题及CBR的应用现状,分析CBR对于知识管理的适用性。结合系统用户的使用需求分析和建筑企业的工作特点进行系统框架结构、处理流程及功能规划的设计,构建建筑企业知识管理系统的理论框架,为建筑企业开展知识管理活动提供了机制与平台。其次,在知识管理系统中嵌入案例推理模块并明确案例推理各环节的关键技术,可实现案例知识的存储、表示、匹配与重用。案例推理环节主要包括通过文献梳理确定案例的特征属性,基于框架表示法进行案例表示,基于熵-AHP进行案例特征属性的权重计算以及基于灰色关联分析进行案例检索。最后,引入实际的施工案例进行案例分析,构建源案例库并选定一个案例作为目标案例,再模拟案例表示、案例权重计算和案例检索等案例推理流程,并从特征属性、权重计算结果、案例间相似度和索赔结果四个方面验证了所选取的特征属性、案例推理机制各关键技术的有效性,进一步证明了CBR技术在建筑企业进行知识管理时的适用性与可行性。本文将CBR技术引入建筑企业知识管理研究中,为建筑企业知识管理提供了新思路。通过构建建筑企业知识管理的案例推理机制,可以摆脱建筑企业内部隐性知识管理难度大及利用率低的困境,并且可以实现案例知识的快速匹配并重用,进而提高建筑企业的知识整合能力及项目管理效率。