<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">精華文章</span>拆解生成式AI知識管理系統如何克服組織的KM痛點​

精華文章拆解生成式AI知識管理系統如何克服組織的KM痛點​

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?

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:
  1. 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。
  2. 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。
  3. 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:
  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
總體而言,生成式AI在知識管理中的應用前景廣闊,但組織應該謹慎應對機密性和資安問題,同時確保模型的合理使用,並以活化企業既有知識,最大程度地發揮其效益並降低潛在風險。

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:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。

常見問題 FAQ

Q1:組織常見的知識管理(KM)痛點有哪些?

A:常見痛點包含檔案量過大難以查找、知識點散落各處需人工彙整,以及缺乏權限控管機制。

傳統系統多半只能搜尋檔案名稱,導致使用者必須逐一開啟檔案自行消化內容,且難具備針對不同部門與層級劃分文件存取權限的彈性,導致管理上的困擾。

Q2:為什麼組織需要將傳統知識管理系統升級為「生成式 AI」系統?

A:主要是為了解決傳統搜尋「只給檔案、不給答案」與「入庫門檻高」的痛點。

傳統 KM 仰賴精確關鍵字,且員工需逐一開啟檔案彙整資訊。升級後,生成式 AI 能直接理解口語提問,跨檔案自動彙整重點並生成白話回答。這不僅降低了新進員工的學習成本,更讓散落在各處的非結構化資料(如報告、紀錄)能被有效活化,達成知識自動化。

Q3:為什麼 AI 搜尋比起傳統的「關鍵字搜尋」更精準?

A:因為 AI 具備「語意分析」能力,能處理語意相近但關鍵字不同的提問。

傳統搜尋必須關鍵字完全命中,而 AI 則能理解使用者的「意圖」。例如搜尋「如何提升生產力」,AI 能自動聯想到「流程優化」或「自動化」相關的文件。這讓使用者不需具備精確的關鍵字檢索技巧,也能輕鬆找到跨檔案、跨領域的知識內容。

Q4:當問題的答案散落在不同檔案中時,生成式 AI 如何協助彙整?

A:AI 具備「自動摘要」與「跨文本整合」能力,能將碎片化資訊轉化為完整答案。

當解決方案分屬不同年份的報告或不同部門的技術手冊時,AI Search for KM 會同時檢索這些相關檔案,並利用大型語言模型的歸納能力,將各處的知識點彙整成一段邏輯嚴謹的總結回覆,省去人工逐一閱讀、下載與剪貼的繁瑣過程。

Q5:導入生成式 AI 會不會造成企業內部機敏資料外洩?

A:選擇支援「地端部署」與「嚴格權限控管」的系統即可免除資安疑慮。

意藍資訊的 AI Search for KM 支援地端部署方案,讓 AI 模型運行在企業內部環境,資料不需回傳公有雲端。同時,系統具備完善的權限機制,能串接組織既有架構,確保員工僅能檢索與提問其權限範圍內的文件,在享受 AI 便利的同時,確保機敏資訊不外洩。

Q6:AI Search for KM 如何解決生成式 AI 常見的「答非所問」或「杜撰答案」問題?

A:透過「檢索增強生成(RAG)」技術,限制 AI 必須「有所本」地回答。

與一般 AI 隨機生成內容不同,AI Search for KM 會先在企業受信任的知識庫中進行檢索,再將找到的精確段落交由 AI 統整。系統會強制標示資料來源與出處,若知識庫查無資料,AI 則會如實回覆,從根本上避免「AI 幻覺」產生的錯誤決策風險。

Q7:企業導入 AI 知識管理系統,是否需要投入高昂成本進行「模型微調(Fine-tuning)」?

A:不需要,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。

傳統微調模型需耗費大量算力與專業人力,成本極高。AI Search for KM 採用檢索增強架構(RAG),只需將企業文件進行處理並串接既有的大型語言模型(LLM),AI 即可立即具備該領域的回答能力,大幅縮短導入週期並降低技術門檻。

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精華文章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。

新一代生成式AI知識管理系統有何優勢?

傳統的知識管理系統 (Knowledge Management System) 依照知名管理學大師Thomas H. Davenport教授之研究成果,強調累積留存大量的工作知識 (Working Knowledge) ,再經由建立知識社群 (Knowledge Community) 做活化應用。然而許多年過去了,很多企業花費大量的人力、時間,在於將知識留存於系統中,這樣的做法並沒有不對,但是過度強調在「知識入庫」的時候,要填寫非常詳細的知識索引卡 (metadata),例如所屬知識分類、與其他知識的相對關係、關鍵字詞等,這會讓員工同仁對於上傳知識感到麻煩而卻步;另一方面在使用知識的時候,需要透過關鍵字詞、知識分類等來找尋知識,有時候員工同仁就是不知道怎麼找尋知識,遑論下出正確的關鍵字詞,這將使得傳統知識管理系統的使用率日漸下滑,最終成為企業內部的封存檔案館、知識「蚊子館」,沒有充分發揮出潛在的效益。
究其原因,就在於傳統的知識管理系統的技術不夠聰明,需要經過繁瑣的系統教學和使用步驟,沒辦法讓系統代勞大部分的事情,例如只要將知識文件上傳,系統就會聰明地自動進行拆解、分析,下次有需要的時候直接用口語查詢,系統就會在理解問題、遍覽知識庫之後,用口語整理出所需要的答案 – 這才是理想的企業知識管理系統。
新一代生成式AI知識管理系統5大優勢
運用了生成式AI (Generative Artificial Intelligence,GenAI) 的新一代知識管理系統AI Search for KM,就是企業內簡單易上手、聰明的知識管理系統。其內部整合了生成式AI、搜尋引擎,和NLP技術(自然語言處理,Natural Language Processing),讓企業員工只要上傳載入知識文件後,就可以輕鬆地檢索和提問知識,進一步解決企業知識的運用流程不夠自動化、搜尋不夠智能化等問題,以及員工學習與內化之人力成本過高等問題。相較於一般知識管理系統,新一代知識管理系統AI Search for KM之具體優勢更包含以下:
  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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。
總結來說,新一代生成式AI知識管理系統在搜尋、理解、回答和適應等方面具有更顯著的優勢,使得企業能夠更有效地管理和運用知識資源。

生成式AI知識管理系統如何應對企業知識管理中的挑戰?

知識管理與AI的結合雖勢不可擋,然隨著生成式AI的蓬勃發展,大眾對於資安、資料保密等議題也愈發重視,除此之外,該如何避免知識管理系統結合生成式AI後產生杜撰回覆,也是一重要課題,故意藍資訊的新一代知識管理系統AI Search for KM不僅讓AI解決方案實際落地,更能化解以生成式AI進行知識管理時,企業所會面對到的挑戰:
  1. 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)。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
此外,新一代生成式AI知識管理系統亦可透過使用者反饋機制,利用使用者的回饋來調整回覆相關參數,從而改進後續回答內容,提升回覆準確性。

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。

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精華文章為什麼企業需要導入以AI智能問答為基礎的知識管理?

為什麼企業需要導入以AI智能問答為基礎的知識管理?

知識是企業最寶貴的資源之一,它包括內部專業知識、流程和經驗,故建置完善的知識管理系統對於企業的長期發展相當重要。而意藍資訊AI Search for KM便提供了更先進、自動化程度更高,且使用者友好的知識管理系統,以AI賦能企業合作夥伴。

本期 AI 知識庫亮點

知識管理對企業的必要性是什麼?
新一代生成式AI知識管理系統(AISKM)是什麼?
企業如何有效整合現有資源到新一代知識管理系統?
常見問題 FAQ

知識管理對企業的必要性是什麼?

企業於知識管理上的常見痛點
2000年時期由Thomas H. Davenport教授發表關於知識工作者 (knowledge worker) 及知識社群 (knowledge community) 的一系列研究,加上Ikujiro Nonaka教授等人發表的顯性知識 (explicit knowledge) 及隱性知識 (tacit knowledge) 的轉換模型,帶動了企業對於知識管理的重視,進而投入知識管理系統,將企業知識留存累積起來,成為良好的基礎。然而二十多年過去了,在企業知識管理中,常見的痛點包括學習與內化企業知識的人力成本過高,以及知識庫的運作不夠自動化或不夠智能化、系統難以上手。
首先,學習企業知識庫並進一步內化所產生的人力成本過高,是許多企業在知識管理中所面臨的挑戰之一。傳統的知識管理可能會有資訊分散、版本過多的問題,需要員工自己進行彙整與吸收,因此對於需要調用企業知識庫來解決工作問題的員工而言,常會花很多時間搜尋、學習與內化,最後才能應用於工作上,導致企業相關人力成本偏高的痛點。
其次,知識的運用不夠自動化、搜尋不夠智能化也是另一個常見的問題。隨著企業資料量不斷增加,手動處理大量的知識資訊變得愈來愈困難,使用者可能在大量的文件中難以找到需要的資訊,或搜尋功能不夠智慧、精準,進而導致效率低下,無法即時應對快速變化的商業環境。 最後,系統不好上手也是一個普遍的問題。傳統知識管理系統通常缺乏互動性,且系統複雜難懂,需要員工接受長時間的培訓才能夠熟練使用。
導入新一代生成式AI知識管理系統的優勢
而要想解決上述企業知識管理上的問題,關鍵便在於找到可以有效降低人力成本、提高操作效率,同時確保員工能夠輕鬆上手,從而打破企業內的資訊孤島。故引入生成式AI知識管理系統,對於企業的優勢便在於提升知識管理的效率和效益,讓企業先前對於大量投入所累積的知識,能夠充分地活化運用。
新一代生成式AI知識管理系統,可以快速查找到與問題相關的檔案文件,並以簡單易懂的語句進行提問及回覆,協助使用者彙整、內化其中知識點,從而節省人力資源、加速知識內化過程。再加上生成式AI在自然語言處理能力上的強項,支援使用者口語化問答,讓使用者體驗 (User Experience) 更加自然與直觀,不僅易上手、減輕員工學習負擔,促進了更廣泛的系統應用。

新一代生成式AI知識管理系統(AI Search for KM)是什麼?

AI Search for KM 基本介紹
意藍資訊「新一代生成式AI知識管理(AI Search for KM)」不同於傳統知識管理系統,整合了生成式AI、搜尋引擎,和NLP技術(自然語言處理),讓使用者可以更輕鬆地檢索和應用企業有價值的知識。 就像在跟真人聊天一樣,只要企業把文件或資訊存入AI Search for KM 的資料庫中,當有問題或需要特定的知識時,只需要透過簡單易懂的白話文進行提問,使用者便可快速獲得所需的知識,避免繁瑣的搜尋或閱讀大量文件。此外AI Search for KM可專注於企業自身所建構的知識庫,並在提回覆使用者時顯示所引用的知識庫資料,確保回答能基於實際數據和企業內部知識,避免生成式AI因不實際資料而產生的錯誤或幻覺。
AI Search for KM 五大核心特點

意藍資訊所推出的「新一代生成式AI知識管理(AI Search for KM)」有五大核心特點:支援多種格式、權限控管機制、支援全文檢索、支援對話問答、支援地端/雲端。

  1. 支援多種格式

    支援企業常用的各種檔案格式,包含docx、PDF、xlsx、csv、OpenOffice 3.x 等格式,滿足企業檔案格式需求。

  2. 權限控管機制

    讓使用者僅能查詢到具有檢視權限的檔案文件資料,避免資料洩露,以滿足企業管控機敏資訊、劃分部門權限等需求。

  3. 支援全文檢索

    提供廣泛且彈性的資料檢索範圍,除了檔案文件的標題與內文之外,作者等資訊也在資料檢索範圍內,使用者可自行選擇欲檢索的範圍。

  4. 支援對話問答

    支援使用者以對話式問答,對文件知識點提問,系統會根據使用者提出的問題與相關參考資料,回傳彙整後的口語化回覆,讓使用者可以輕鬆上手。

  5. 支援地端/雲端

    可配合單位需求選擇地端或雲端服務。支援多種生成式AI的大語言模型 (Large Language Model,LLM),從先進的OpenAI GPT、到開源的Meta Llama 2,或是意藍經由大量本地語料調校而成的地端模型,可以選擇性地部署在企業內部環境中,避免了知識外洩的安全疑慮,同時又能兼顧高效能及準確性。

企業如何有效整合現有資源到新一代知識管理系統?

2步驟輕鬆完成評估與整合設定

最後,企業又可以如何有效整合現有的知識庫到新一代生成式AI知識管理系統中呢?我們可以先採取以下步驟:

  1. 評估現有知識庫

    了解企業內部現有的知識庫,包括其結構、格式、內容和涵蓋範圍,以確定哪些部分的企業知識是重要,且應該被整合的。

  2. 導入新一代知識管理系統

    將企業現有知識庫與新一代生成式AI知識管理系統整合,並根據企業的要求和知識庫的內容,進行生成式AI模型的相關參數設定,確保使用者可以迅速且精確地檢索到相關知識,取得簡單易懂的正確內容,提升系統的實用性與使用者體驗。

常見問題 FAQ

Q1:傳統的企業知識管理(KM)遇到了哪些難以解決的痛點?

A:常見痛點包括人力內化成本過高、搜尋不夠智能化,以及系統介面複雜難上手。

過去的顯性與隱性知識轉換模型雖然奠定了基礎,但在實務上,員工常面臨資訊分散、版本混亂的問題,需耗費大量時間搜尋與自行彙整。此外,傳統系統缺乏互動性,導致知識庫運作效率低下,難以應對快速變化的商業環境。

Q2:新一代生成式 AI 知識管理系統具體強在哪裡?

A:核心優勢在於能「口語化問答」並「自動化彙整」知識點。

不同於傳統系統僅能給出文件清單,新一代系統(如 AI Search for KM)能理解使用者的口語提問,直接從海量檔案中提取資訊並轉化為白話回覆,大幅節省員工搜尋與閱讀理解的人力成本,加速知識內化的過程。

Q3:AI Search for KM 包含哪些核心技術?

A:它整合了生成式 AI、先進搜尋引擎以及 NLP(自然語言處理)技術。

透過這三項技術的結合,系統能處理多種非結構化資料,並讓使用者像與真人聊天一樣進行檢索。這不僅提升了搜尋的精準度,更創造了直覺且自然的互動體驗(User Experience),降低員工的學習門檻。

Q4:AI Search for KM 支援哪些檔案格式?能搜尋檔案內容嗎?

A:系統支援多種常見格式,並提供全面的「全文檢索」功能。

支援格式包括 docx、PDF、xlsx、csv、及 OpenOffice 等。搜尋範圍不僅限於檔案標題,連內文、作者等詳細資訊都在檢索範圍內,確保使用者能彈性且廣泛地查找到所需的知識素材。

Q5:若我擔心資安問題,AI Search for KM 可如何解決?

A:透過「權限控管機制」與「支援地端部署」雙重保障機敏資料。

系統具備嚴格的權限控管,員工僅能查詢其具檢視權限的資料,劃分部門權限。此外,企業可選擇將系統部署在內部環境(地端服務),避免機敏知識外洩至公有雲模型,兼顧安全性與高效能。

Q6:智能問答系統可以選擇不同的 AI 模型嗎?如 OpenAI 或在地模型?

A:AI Search for KM 可以,系統支援多種大語言模型 (LLM) 的彈性部署。

企業可根據需求選擇領先的 OpenAI GPT、開源的 Meta Llama 2,或是由意藍資訊經大量台灣語料調校而成的在地化模型。這種靈活性讓企業能根據預算、效能與準確性進行最適配置。

Q7:企業該如何開始將現有資源整合進新一代 KM 系統?

A:建議採取「評估現有知識庫」與「系統整合設定」兩大步驟。

首先需盤點內部現有知識庫的結構與涵蓋範圍,確定重要知識點;接著將現有資料導入 AI Search for KM,並根據企業需求調整 AI 模型參數,確保員工能迅速獲得精確、易懂的正確內容。

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