拆解生成式AI知識管理系統如何克服組織的KM痛點
生成式AI的應用是當前知識管理領域的一個重要發展方向，其應用範圍與情境更是廣泛。本文將剖析各類組織常見之知識管理痛點，並說明AI Search for KM具體提供之協助與達成效益。
本期 AI 知識庫亮點
生成式AI於知識管理應用上的發展趨勢？
新一代生成式AI知識管理系統之情境案例
生成式AI於知識管理應用上的發展趨勢？
生成式AI結合知識管理之重點優勢
新一代知識管理系統結合生成式AI，可以發揮的重要技術優勢便是利用AI優秀的語言理解能力，可回答問題、以及自動生成內容，讓使用者更輕鬆的找到問題相關的參考知識、吸收內容中知識點，大幅提升知識工作者的效率，進而提高知識管理的效益，方向上可歸納為以下要點：
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知識重點摘要與生成
生成式AI可以自動化彙整與問題相關的參考文本資訊，幫助使用者更有效地吸收文本知識。 -
24小時隨時服務
基於生成式AI的智能知識搜尋與問答系統可以提供即時的、準確的問題回覆，有助於協助員工隨時隨地解決業務中遇到的問題。 -
問答體驗更人性化、高效
生成式AI不僅能夠理解語言的語意，還可以更好地處理多樣性的自然語言表達，使知識服務更加貼近使用者的需求。
生成式AI結合知識管理可能面臨之挑戰
而關於生成式AI在知識管理應用上可能會遇到的挑戰及問題，則包含：
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機密性和資安風險
對於許多組織而言，使用生成式AI相關服務時容易有外洩機密、資安等疑慮，甚至因此頒布生成式AI工具禁令，即是為了防範此問題發生。 -
答非所問或錯誤解答
生成式AI模型本身對於其未訓練過的資料，可能會出現杜撰答案或是答非所問的狀況，無法控制AI生成結果之可信度，也缺乏標示資料來源。 -
微調領域模型成本高
一般的生成式AI模型可能無法回答特定領域的知識，需要透過模型微調 (fine-tune) 才能使其具備一定程度的領域知識回答能力；不過微調模型所需投入的人力、機器設備等方面成本皆較高。 -
系統整合不易
要將企業內部知識管理系統內留存的知識，與生成式AI模型進行串接整合，中間牽涉到技術、成本等問題，整合過程不容易且缺乏經驗。
新一代生成式AI知識管理系統之情境案例
而新一代生成式AI知識管理系統，又是如何發揮上述優勢，同時克服生成式AI可能帶來的資安、杜撰答案等隱患呢？接著我們便以案例，來向大家說明新一代生成式AI知識管理系統如何成功為各類企業組織加值，透過AI智能進行知識管理。
剖析各類組織常見知識管理痛點
我們以實際使用新一代生成式AI知識管理系統 (AI Search for KM) 的客戶案例來看，當時該組織所面臨到的痛點有：
- 知識文件檔案量大，要找到所需的檔案文件需花大量時間，常常不知從何找起。
- 問題知識點散落於不同檔案文件之中，需要看過所有相關檔案才能完整的彙整、吸收其中的知識內容。
- 無法針對不同部門、不同層級間，所能接觸到的知識文件檔案、對檔案執行的動作（閱讀存取、編輯修改等）進行權限控管。
除此之外，過去市面上的知識管理系統多半只能透過關鍵字搜尋所有的檔案名稱是否命中關鍵字，需要使用者逐一自點開檔案、檢視其中內容，再以人工將不同檔案文件中的知識點自行消化整合，轉化爲問題的最終彙整知識內容。此外，市面上這種以搜尋為核心的知識管理系統，多半無法兼顧到組織對於檔案文件所需的權限控管機制。
AI Search for KM 具體提供之協助與效益
而新一代生成式AI知識管理系統 (AI Search for KM) 是如何解決上述企業知識管理痛點、貼近使用者需求？
透過結合搜尋引擎技術、能夠處理各種非結構的知識文件檔案，並提供整合權限控管機制的一站式平台，讓使用者可以透過單一平台找到所需檔案文件，同時滿足各類組織的機敏資料控管、部門權限劃分需求。
此外，再結合語意分析與生成式AI技術，AI Search for KM讓使用者以口語化文字提問，快速且精準的找到問題相關參考檔案，並進一步整合不同檔案中與問題相關的知識點，彙整為白話文字回覆，提升使用者體驗並加快取得知識點的效率，成功活化組織內部的知識管理生態。
最後，AI Search for KM可以串接企業知識庫，不需要大量的人力和機器資源重新訓練或微調模型，立刻就可以升級具有生成式AI的能力，並且可選擇使用雲端或地端大語言模型，可以部署在企業內部環境中，免除機敏資訊外洩的疑慮。
