知識管理如何結合生成式AI？
新一代知識管理系統的5大優勢
知識管理對企業長期發展至關重要，而乘著AI趨勢，知識管理系統又可以怎麼與生成式AI結合，發揮加乘效果？本文旨在介紹新一代生成式AI知識管理系統的五大優勢，並說明意藍資訊AI Search for KM如何應對企業知識管理中的挑戰，翻轉企業知識生態。
本期 AI 知識庫亮點
新一代生成式AI知識管理系統有何優勢？
新一代生成式AI知識管理系統5大優勢
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自動化搜尋和回答
新一代生成式AI知識管理系統具備先進的搜尋引擎和生成式AI技術，如同企業的專屬智能助理一般，能夠自動化搜尋知識庫中的資訊並提供即時、準確的回答。 -
個性化和智能化回答
採用生成式AI技術，能夠理解和處理自然語言，讓使用者能夠以更直觀、自然的方式與系統進行互動，並根據使用者的偏好和上下文提供個性化的回答，且支援口語問答，使知識服務更加貼近使用者的需求。 -
處理非結構化資料的能力
相較於傳統知識管理系統，新一代生成式AI知識管理系統更擅長處理非結構化的資料，例如營運報告、研發紀錄、技術文件、客戶問答等，即便是大量文字、沒有特別填寫知識分類或是關鍵字詞，都可以直接透過AI來自動拆解分析，進一步做到內容理解。這將可以放大企業知識價值，讓企業資源均可以被有效利用。 -
即時更新和動態適應
透過即時更新知識庫，不需要重複大量的人工來整理知識並上傳入庫，這對於動態變化的環境，讓系統能夠應對新興的知識和快速變化的業務需求，自動分析整理，相較於傳統系統更加靈活。 -
使用者友善
新一代生成式AI知識管理系統設計為使用者友善，提供直觀的介面和易於操作的功能，只要會口語詢問就能活用企業知識，可減少使用者的培訓成本，讓企業員工均能夠輕鬆使用。
生成式AI知識管理系統如何應對企業知識管理中的挑戰？
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提供可信的回覆
AI Search for KM專注於企業自身所建構的知識庫，包括精準引用企業知識庫裡的資料，能夠讓生成式AI「言之有本」，回答有具體根據，能夠列出知識文件的出處及參考段落，進行確認和覆核，將可以大大地提高可信度。也可以整合企業部署在內部資訊環境中、既有的知識管理系統，讓系統回覆能基於實際數據和企業內部知識，再加上先進的搜尋引擎技術，避免生成式AI因不實際資料而產生的錯誤或幻覺 (Hallucination)。 -
數據安全與隱私強化
透過「權限控管機制」可以結合到企業內部的部門組織權限，限制每位員工所能夠存取問答的知識範圍，符合企業資訊安全的規範。另一方面，可以「建立企業地端專屬模型」，可選擇性地將整套系統部署在企業內部環境中，如此AI Search for KM可以協助企業設定使用者訪問權限、提高安全性、降低資料外洩風險。 企業可以自行根據職位、部門、專業領域來限制或開放不同層級的訪問權限，以確保機敏資訊僅供具備權限的相關人員查閱，從而有效避免內外部知識外洩的安全疑慮。 -
適合不同產業和不同規模之企業
新一代生成式AI知識管理系統 (AI Search for KM) 適用於各式產業、規模之企業，從少數員工的工作室或是事務所，到大型集團企業，甚至是政府與公家機關單位，其應用優勢主要體現在保密性和可靠性方面。 首先AI Search for KM，提供地端運算方案，透過將生成式AI模型運行在本地環境，系統可以極大程度的降低外部入侵風險，從而確保企業和機構的機敏資料得到有效保護，減少資訊洩露風險；另一方面，其所生成之回覆均是基於企業內部所建立之知識庫，避免出現生成式AI杜撰、虛構答案的AI幻覺問題，進而減少錯誤資訊被提供的風險、提高使用者知識內化的效率與精確度。 -
自動學習與持續優化
將知識管理系統結合生成式AI後，再透過語意分析、知識庫動態更新等方式，讓新一代生成式AI知識管理系統具備自動學習和不斷優化回答準確性的能力。 透過語意分析技術，實現對語境和上下文的理解與感知，讓系統可以更好地理解使用者提問，並準確回答涉及特定上下文的問題；而知識庫的動態更新，則可自動將新的檔案文件知識整合至知識庫中，確保回答時參考知識點的即時性與時效性。
常見問題 FAQ
Q1：傳統知識管理系統（KM）為什麼容易變成「知識蚊子館」？
A：主因在於「入庫繁瑣」與「檢索困難」。
傳統系統要求員工上傳時填寫複雜的索引卡（Metadata）與分類，導致參與意願低落；搜尋時則需精準猜中「關鍵字」才能找到檔案。新一代知識管理系統 AI Search for KM 則改採「自動化拆解」與「口語提問」，員工不需整理分類，系統就能自動理解文件內容，進行拆解，大幅降低使用門檻，讓知識真正流動。
Q2：生成式 AI 結合 KM 如何避免「AI 幻覺」或亂編答案？
A：關鍵技術在於「言之有本」的檢索增強生成（RAG）架構。
AI Search for KM 能讓 AI 基於企業自身所建構的知識庫進行回答。當 AI 生成答案時，會同步標註參考文件的出處與段落，讓使用者可以確認和覆核，確保資訊的可信度。
Q3：AI 知識管理系統如何處理 PDF、報告等「非結構化資料」？
A：透過語意分析與 NLP 技術，AI 能直接「讀懂」內容，不再依賴關鍵字標籤。
傳統 KM 難以處理大量的研發紀錄或營運報告，但生成式 AI 具備強大的內容理解力。只要將檔案上傳，AI 就能自動進行內容讀取與分析。使用者只需用白話文提問，AI 就能跨檔案找出相關資訊並彙整成簡要回答。
Q4：企業導入 AI 知識管理系統時，如何防止機敏資料外洩？
A：必須選擇具備「權限控管」與「地端專屬模型」雙重防護的解決方案。
專業的系統能進行部門權限控管，確保員工只能問到其權限範圍內的知識。此外，透過「建立企業地端專屬模型」，可選擇性地將整套系統部署在企業內部環境中，資料不需傳輸至雲端公有模型，從根本上杜絕資安外洩風險。
Q5：如何評估企業是否需要升級到新一代生成式 AI 知識管理系統 (AI Search for KM) ？
A：若企業面臨「找資料太慢」或「離職造成知識斷層」等情況，即應考慮升級。
當員工每天花費大量時間在搜尋舊案例、SOP 或技術文件時，傳統 KM 已不足以支撐營運效率。導入 AI Search for KM 能降低新進同仁的培訓成本，提升效率，並讓資深員工的經驗能以「自動對話」的方式傳承下去，是數位轉型的核心基礎。
