<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">2024/09</span>意藍於「2024未來經理人」展示生成式AI知識管理3大導入指標 及如何藉此提升企業競爭力

2024/09意藍於「2024未來經理人」展示生成式AI知識管理3大導入指標 及如何藉此提升企業競爭力

意藍資訊(股票代號:6925)總經理楊立偉博士,受邀擔任「2024未來經理人年會」講師,向與會菁英們分享如何透過善用大語言模型(LLM)的理解能力,讓結合最新生成式AI技術的知識管理系統為百工百業所用,有效提升知識工作者效率。

數位時代於9月11日舉辦2024未來經理人年會–全員AI 激發團隊十倍生產力,邀請到各科技領域頂尖領袖,與台下超過600位經理人從實務應用角度,交流能如何透過人工智慧在組織、任務、人員管理等層面有效賦能企業,提升產能。

楊博士在會上首先點明知識管理在既有導入流程上的困境:包括在「整理知識」階段,各類型檔案分散難以集中,整理過程耗時費力,而「使用知識」階段,更遇到知識點查找不易、無從下手,或是難以設定存取權限等實務應用時容易遇到的門檻。而結合生成式AI的知識管理系統,能透過AI協助進行檔案分類、內容貼標,並且自動化繪製知識地圖,甚至能做到個人化推薦,對於個人和企業長期發展至關重要。

至於什麼應用情境更適合導入知識管理?楊博士表示可透過組織內的「知識量」、「知識變動率」、「知識用量」三大指標衡量必要性,其一指標較高則應優先導入;而在四大象限中又以市場行銷、資訊技術、研發創新、營運管理等情境的導入更為急迫。

有效的知識管理,能協助企業改善營運效率、提高決策品質、加速經驗傳承與創新,而新一代的生成式AI知識管理解決方案,充分利用了LLM的理解與規劃能力,以自然語言成為各項任務的助手。

意藍資訊在場外攤位展示了在AI管理領域的應用成果,如AI Search for KM新一代生成式AI知識管理系統,便是結合生成式AI、搜尋引擎、NLP技術,並且符合企業權限與資安稽核的檢索系統,除了使用者能夠直接上傳多種格式檔案、設定存取權限,更能與口語化問答進行知識查找,克服既有知識管理流程的各項困境,成功提升組織作業效率達40%以上。

AI Search for KM新一代知識管理系統5大特色:

✔️支援多種格式資料
✔️支援口語化文字問答及全文檢索
✔️具備權限控管機制
✔️可地端/雲端運行
✔️符合企業資安標準

 

感謝在「2024未來經理人年會」前來與意藍一同交流新型技術與實際應用場域的貴賓們!未來我們也會致力於透過AI技術為企業提升營運效率、解決商業問題,持續推出更多創新解決方案,成為企業智能轉型的重要合作夥伴。

企業如何推動知識管理?4步驟讓知識動起來

企業如何推動知識管理?4步驟讓知識動起來

企業如何推動知識管理?
4步驟讓知識動起來

隨著市場上的競爭日益激烈,如何有效推動知識管理成為了企業提升競爭力的關鍵;然而,許多企業在推動知識管理的初期,常常不知如何起步。知識管理不僅涉及知識的識別、儲存,更包括如何系統性地分享和應用這些知識,本文將介紹知識管理的基本概念,並說明可以從哪些面向著手建立和推動知識管理體系,最後深入探討生成式AI如何為知識管理領域帶來革新。

知識管理概念介紹

知識管理是什麼?
知識管理(Knowledge Management, KM)是指在企業或組織內部,對知識進行系統性的蒐集、保存、組織、分享和應用的過程,將分散在個人、團隊和系統中的知識轉化為整個組織可以利用的資產,進而提升組織的營運能量和整體競爭力。
知識管理如何提升企業競爭力?
知識管理可以透過以下多種面向提高企業競爭力:
  1. 改善營運效率:藉由知識管理,員工可以分享和存取企業或組織內部的資訊,在遇到問題時,也能通過知識庫或企業內部的知識分享平台迅速找到解決方案,避免重新投入時間和資源去解決過去發生過的問題,進而提升生產力與整體營運效率。
  2. 加速創新能力:企業可以透過知識管理,從現有技術和過往經驗中持續學習,並不斷進行優化,加速產品的創新及發展進程。
  3. 提高決策品質:知識管理促進了既有知識與資源的整合,使企業能夠記錄和分析過去的決策及其結果,藉此更準確地預測市場風險和潛在挑戰,加速決策過程並提升決策精準度。
  4. 經驗傳承:知識管理有助於經驗的傳承,除了避免人員重複學習和研究,也可以減少因員工離職或崗位變動造成的知識流失。

企業推動知識管理4步驟

從零開始推動知識管理是一個需要循序漸進的系統化過程,涉及多個層面的協同與整合,而企業可以從以下四個步驟著手:
  1. 知識需求分析:分析企業內部的知識需求,確定哪些知識對企業的運營和發展至關重要,並識別現有知識資源和潛在的知識缺口;同時盤點目前的知識管理狀況,包括知識儲存方式、知識共享文化以及技術基礎設施等,找出需要改進的領域。
  2. 整合發展目標並制定策略:根據需求分析的結果,制定詳細的知識管理計劃,包括如何蒐集、存儲、分享和應用知識,並設定具體的里程碑,將知識管理融入企業發展策略中。
  3. 營造知識分享文化:持續宣導知識分享對於個人和企業長期發展的重要性,除了高層人員以身作則外,也通過培訓、激勵措施或知識管理競賽等,鼓勵員工主動分享經驗與知識,抑或讓知識物件的經營成為員工績效評估的加分專案。
  4. 導入適當技術:結合生成式AI人工智慧技術,對企業內外部知識進行系統性盤點,建構一站式資訊平台,實現 AI 輔助的知識檢索與問答,提供知識的分享、學習、再運用與創新,包括知識地圖、專家黃頁、知識社群、結構化在職訓練及問答等。
而若是原先就有既有知識庫的企業,則可以透過以下方式優化並提升知識運用效率:
  1. 評估現有知識庫:全面審視企業內部的知識庫,包括其結構、格式、內容及涵蓋範圍,識別關鍵知識,以及和潛在需要補強的地方。
  2. 導入新一代生成式AI知識管理系統:對現有知識庫與生成式AI知識管理系統進行整合,並利用AI的自然語言處理能力,提升知識檢索的準確性以及效率。
  3. 即時更新與動態適應:建立即時更新機制,確保知識庫中的內容能即時、動態調整,以快速反映業務需求和市場變化。
  4. 加強處理非結構化資料:透過語意分析技術,將非結構化資料轉換為結構化資料,並結合生成式AI技術,利用其自然語言理解和生成能力,自動化處理大量非結構化資訊,將其轉化為可檢索和使用的知識,提高知識庫的全面性和實用性。

生成式AI對知識管理的影響

隨著生成式AI技術的發展,其為知識管理領域帶來了重要的革新。在技術層面上,它讓知識的檢索變得更為彈性;在應用層面上,則讓使用者能更有效且快速地吸收相關知識。
技術面的影響:搜尋檢索更彈性,更容易學習上手
傳統的知識檢索方式主要仰賴關鍵字檢索與預設的分類樹結構,而這樣的檢索方式存在兩個痛點:
  1. 對於使用者來說,較難將問題轉換成複雜的關鍵字組合進行提問,也因此使用門檻較高。
  2. 關鍵字的檢索多是以「關鍵字組合的出現次數」作為搜尋依據,無法反映出問題與參考文本間的語意關係,造成檢索結果可能與用戶期望有所偏差。
將生成式AI導入知識管理領域後,應用其「自然語言對話」的特性,可以有效解決上述兩個痛點:
  1. 生成式AI允許使用者以自然語句直接輸入問題進行提問,用戶無須把問題轉換成複雜的關鍵字組合,降低了使用門檻。
  2. 生成式AI能夠更好地理解問題的語意,使搜尋結果能夠更準確地反映問題的內容,並找到與問題真正相關的參考文本。此外,生成式AI可以生成淺顯易懂的答案,直接解決使用者的問題。
導入及使用上的影響:更有效的知識吸收與消化

傳統的知識管理,在導入及使用上往往停留在「檔案」層級,使用者須透過關鍵字檢索找到最可能的檔案後,自行閱讀數十甚至上百頁的內容,從中找出與問題相關的資訊,再進一步消化以解答問題;而這樣的架構將使得用戶無法「快速且有效」地吸收、消化知識。

引入生成式AI技術後,這一問題則能得到顯著改善。生成式AI將知識管理提升到「答案」層級,利用AI的語意理解及自然語言問答能力,讓使用者可以直接獲取系統所參考的資料庫中相關檔案的段落,並生成白話回答,協助使用者高效達成知識消化及吸收的目標。

企業導入AI Search for KM之優勢

意藍的AI Search for KM即是整合生成式 AI、高速搜尋引擎與 NLP 技術的新一代生成式 AI 知識管理系統,其所具備的功能特色如下:
  1. 支援多種檔案格式:AI Search for KM系統支援各種常見的檔案格式,包含常用的Office、PDF、文字檔等等,滿足企業需求。
  2. 權限控管機制:確保使用者僅能查詢到自己有權限查看的檔案與文件,避免資料洩露,滿足企業管控機敏資訊、劃分部門權限等需求。
  3. 全文檢索:系統不僅能夠檢索檔案的標題和內文,也能查詢作者及其他相關資訊,提供廣泛且彈性的資料檢索範圍,提升使用者找到所需資訊的效率。
  4. 支援對話問答:AI Search for KM支援使用者以對話問答方式與系統互動,並會根據問題和參考資料提供口語化的回答,幫助使用者輕鬆理解和應用所得知識。
  5. 支援地端或雲端服務:企業可以根據自身需求選擇最合適的部署方式,導入雲端或是地端服務,並可根據不同使用情境和文件資料需求切換不同的大型語言模型。
而對於企業而言,導入AI Search for KM具有以下優勢:
  1. 降低人力成本:透過AI Search for KM自動化搜尋和回答的功能,有效減少員工手動處理知識資訊的需求,簡化知識搜尋與管理流程,節省人力成本。
  2. 提升作業效率:因AI Search for KM支援多種格式的檔案管理,使得資訊不再分散,方便員工找到所需資料,並提供即時準確的回答,縮短員工資訊獲取時間。
  3. 增強知識內化與應用:AI Search for KM支援自然語言互動方式,讓員工能以白話文提問,快速獲得所需知識,從而提升消化和應用知識的效率與準確度。
  4. 強化資料安全與隱私:AI Search for KM的權限控管機制,確保只有具備相應權限的人員才能查找和檢視資料,且系統支援地端服務,能有效防範內外資料洩露風險。
  5. 促進知識共享與協作:AI Search for KM可以整合不同來源的資料,讓各部門的員工都能輕鬆提問和搜尋知識,促進團隊合作交流。
推動知識管理對企業的長期發展至關重要,不僅是提升競爭力的核心,更是確保企業持續創新和應對市場變化的基礎。隨著生成式AI技術的引入,知識管理的應用層次也得到了極大提升,透過導入合適的知識管理系統,企業便能更靈活地管理和運用知識資源,從而在競爭激烈的市場中保持領先地位。
想進一步了解「新一代生成式AI知識管理系統(AI Search for KM)」?
<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">精華文章</span>新一代生成式AI知識管理系統 AI Search for KM 使用情境說明(影片)

精華文章新一代生成式AI知識管理系統 AI Search for KM 使用情境說明(影片)

新一代生成式 AI 知識管理系統
AI Search for KM 使用情境說明(影片)

意藍新一代生成式AI知識管理系統AI Search for KM,高度整合了企業知識管理所必備的搜尋引擎及AI語意分析二大技術,提供獨特的檢索增強生成能力(Retrieval-Augmented Generation,RAG),結合意藍自行研發出的大語言模型—eLAND GOAT,協助使用者以自然口語文字的方式進行「知識問答」與「知識檢索」,免去冗長的導入流程,有效提升組織工作效率和決策支持能力,活化企業知識的使用,從而增強企業組織的競爭力。在技術特點上,提供組織特式化 (specialized) 的地端模型,系統會在使用者權限範圍內的數據內容中篩選出相關參考資料進行回答,可在數秒內獲得 AI 摘要之可信賴結果,可驗證正確性,符合組織權限與資安控管,合乎企業稽核作業規範,是當前企業導入AI最好的起點。
本次我們便以影片形式來為大家展示AI Search for KM的應用情境,以企業員工參與政府標案為例,進行如名詞解釋、是非問答、情境提問等知識檢索與問答。

影片精華

AI Search for KM 應用情境一:名詞解釋
AI Search for KM 可供使用者針對「名詞解釋」來進行發問,並根據參考資料來回答特殊專業領域的知識。例如提問「什麼是押標金?」,便能完整回覆押標金的定義與退還的相關規範。
>>詳細名詞解釋問答情境,請見AI Search for KM 使用情境說明0:42
AI Search for KM應用情境二:是非問答

AI Search for KM 也可以「是非問答」之形式來進行提問,例如詢問「押標金是否可以以匯款方式繳納?」,其便能根據參考資料,判斷問題內容是否正確,並提供匯款的相關資訊。

>>>>詳細是非問答應用情境,請見AI Search for KM 使用情境說明1:04
AI Search for KM應用情境三:情境提問

最後,AI Search for KM還能夠針對特定情境進行理解與判斷,並參考資料進行回覆。例如使用者可以提問「什麼情況下會被機關認定是違約呢?」,AI Search for KM便能正確回覆該情境問題,並統整出違約的情形。

此外AI Search for KM 也可以將知識活化理解後,針對情境問題舉一反三輸出合理的答覆,如詢問「那廠商如何可以避免違約呢?」,AI Search for KM便能依此前提,列點提供廠商可以採取的建議措施。

>>詳細情境提問應用情境,請見AI Search for KM 使用情境說明1:28

想進一步了解「新一代生成式AI知識管理系統(AI Search for KM)」?

<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">2024/05/28</span></br>AI x Z:用AI迎接Z世代

2024/05/28
AI x Z:用AI迎接Z世代

# Z世代都在想什麼?

意藍資訊(6925)透過質化分析深入探索年輕世代的金錢觀、工作觀、人際觀!

# AI技術如何應用在商業領域?

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結合生成式AI進行知識管理,提升企業生產力!

AI技術的發展與成熟,已然成為商業上不可或缺的一部分, 意藍將為您展示全新應用情境,掌握更多的可能性。

⁕ 與會者回饋 ⁕

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⁕ 精彩分析報告 ⁕

從輿情分析看年輕世代價值觀與意向

洞察報告》
生成式AI落地應用
知識管理解決方案新變革

【意藍資訊】從輿情分析看年輕世代價值觀與意向

意藍資訊團隊節錄活動議程中的「從AI解讀Z世代:洞悉年輕族群價值觀」部分內容,帶您了解Z世代都在想什麼?如何進行購買決策?關心的議題為何? 藉由大數據質化分析,帶領您從Z世代關注的面向更全面切入,精準解析Dcard輿情內容,引領企業掌握、洞悉未來趨勢。

⁕ 精彩議程 ⁕

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<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">精華文章</span>掌握檢索增強生成技術,強化企業應用AI的價值:意藍在RAG的應用與展望

精華文章掌握檢索增強生成技術,強化企業應用AI的價值:意藍在RAG的應用與展望

掌握檢索增強生成技術,強化企業應用AI的價值:
意藍在RAG的應用與展望

AI技術發展飛速,而檢索增強生成技術 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 則成了讓大型語言模型 (LLM) 更加高效、智能的關鍵技術。RAG檢索增強生成結合了搜尋引擎與大語言模型,也就是檢索與生成的特點,能有效地先找出精準且相關的內容後,再讓大語言模型依據相關的內容做參考,理解後再生成回答,可以有效解決大語言模型幻想 (hallucination) 的問題,並且能夠提供相關內容的參考出處,增加了可解釋性 (Explainability) 和可驗證性 (Verifiability),並且能夠透過搜尋引擎來快速變換參考的相關資料,不需要對大語言模型進行再訓練,具備了速度和成本效益優勢,其企業應用範圍與情境更是廣泛。本文將深入探討RAG檢索增強生成的原理、優勢與應用場景,並說明意藍在此技術下的應用實踐。

認識檢索增強生成 (RAG)

什麼是檢索增強生成?

檢索增強生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 是一種結合了檢索 (Retrieval) 和生成 (Generation) 兩種方法的人工智慧技術,從大量的文本資料中搜尋相關的資訊,並基於檢索到的資訊生成更具體、更可信的答案。

檢索增強生成的優勢與挑戰

生成式AI在生成內容時,可能會出現杜撰答案或是答非所問等AI幻覺 (hallucination) 之情況。而檢索增強生成能解決此問題,增加其可解釋性和可信度,整體而言可歸納為以下優勢:

  1. 依照相關的參考資訊來生成內容,可以提高生成內容的準確性和品質,避免生成虛假、不切實際的誤導性資訊
  2. 增加可信度與可驗證性,確保生成的內容具有可靠的參考依據,而非僅根據過去的學習經驗推測,且生成的內容可被檢查驗證。
  3. 節省訓練成本,更快速地更新知識。由於訓練 (或微調再訓練) 語言模型新知識都需要大量的時間和金錢成本,但RAG檢索增強生成能利用現有模型,只要透過搜尋引擎快速更新相關的參考資料,就可以反應生成結果上,不必進行新一輪的訓練,更新速度快、成本也低。

除了具備以上優勢外,一個好的RAG檢索增強生成技術需在實際應用中克服以下挑戰,以發揮其潛力並有效提升效能:

  1. 無檢索結果時的回覆

    當檢索增強生成沒有檢索到得以回答使用者問題的知識時,需判斷並回覆無相關參考資料,不要硬答,避免大語言模型杜撰答案,才不會出現AI幻覺問題。

  2. 生成回覆內容的實用性

    隨著知識庫不斷擴大,RAG檢索增強生成需維持檢索和生成過程的效率與精準度,這通常需要強大的搜尋引擎技術支持才做得到。

  3. 效率和擴展性

    整合了生成式AI、搜尋引擎,和NLP (自然語言處理) 技術,讓企業員工只要上傳知識文件後,就可以輕鬆地檢索和提問,且AI Search for KM專注於企業自身所建構的知識庫,確保回答乃基於實際數據和企業內部知識,並提供地端運算方案,避免內部資料外洩風險。

  4. 實際應用彈性

    應用檢索增強生成時須考慮到不同領域的需求,有些領域的知識點敘述較長、有些領域知識較分散,需能彈性調整段落長短、段落數多寡等,真正能夠完整地找出相關的內容,以符合不同的應用場景,這將是關鍵重點。

RAG檢索增強生成的應用場景

RAG檢索增強生成適用於需要透過相關的參考資料來輔助回答的問答系統、智能對話系統以及其他自然語言處理應用,來滿足客戶在不同場域的各種需求,如:

  1. 問答系統

    用於需要透過相關的參考資料來輔助回答的問答系統,例如客服人員使用的常見問答集 (Frequently-Asked Questions, FAQ) 或標準作業程序 (Standard Operation Procedures, SOP),特別是在回答專業知識問題時,RAG檢索增強生成能提供更精準及可靠的解答。

  2. 智能對話系統

    對話系統通常需結合大量知識來回答使用者的問題,RAG檢索增強生成可協助系統更好地理解用戶的問題並提供具有明確出處和連貫性的回應。

  3. 知識檢索及擴充

    企業或組織通常擁有大量的內部知識資源,包括文件、報告、手冊等。RAG檢索增強生成可協助使用者快速檢索到所需的知識資訊,同時也可不斷擴充相關知識,提供更全面、深入的內容。

  4. 知識管理

    RAG檢索增強生成可協助組織更有效地管理和利用大量的知識資源,以提高知識的可用性及共享性,促進團隊合作和創新。

RAG檢索增強生成的應用實例
而RAG檢索增強生成又能應用在哪些場域呢?接著我們進一步說明應用實例如下:
  1. 輿情分析
    針對特定事件、議題,蒐集並觀測社會大眾的意見進行輿情分析,檢索增強生成可透過檢索大量相關的社群網站貼文、討論區評論、新聞文章等資料,找出特定內容做為參考,讓與搜尋引擎高度整合的大語言模型來生成對應的摘要或分析結果。此方式能從大量的資料源找出可用資訊,對輿情進行全面準確的分析,同時也保持生成內容的靈活性和即時性。
  2. 財經分析
    在金融領域,RAG檢索增強生成可透過檢索過去至今完整相關的重大訊息、公開說明書、市場數據、公司報告、專家評論等資料,生成對於當前市場概況的歸納或未來趨勢的預測推論。此方式可充分利用豐富的歷史資料,同時了解即時的市場資訊,有助於提高分析預測的準確性和可信度。
總結而言,因大語言模型進行預先訓練或微調需要耗費大量時間和資源,無法即時應對快速變動的環境,而 RAG檢索增強生成能藉由結合檢索 (搜尋引擎) 和生成 (大語言模型) 的方法,即時地分析大量的資訊,有效協助使用者更佳理解及應對快速變動的情況。

意藍資訊於檢索增強生成的應用

意藍結合RAG檢索增強生成的發展優勢

RAG檢索增強生成的概念是高度整合搜尋引擎與大語言模型,先透過檢索功能找出完整相關的參考資料,再基於大語言模型的理解和生成能力,讓該模型進行摘要,進而生成即時、精確的答案,因此搜尋引擎的好壞便成為RAG檢索增強生成出色與否的重要因素。

而意藍資訊在數據處理及分析領域深耕多年,也 將搜尋技術 (Search) 與自然語言 (NLP) 經驗結合,不僅能兼顧傳統關鍵字檢索的精準快速搜尋,以及向量搜尋可支援自然語言提問的特點,提供使用者更佳的檢索功能與卓越的RAG檢索增強生成服務體驗。

此外,擁有RAG檢索增強生成的系統就有如口袋中放了百科全書,使得在生成內容時不再受限於過往訓練的資料,而能即時瀏覽大量的專業知識文件,以解決特定領域的複雜問題,進一步提升問題解決的效率。且面對資訊爆炸的今日,新資料推陳出新,有了RAG檢索增強生成技術,可讓我們的產品與技術持續從新數據學習及擴展知識庫,使產品在任何情境下都能保持訊息的即時性。

意藍於檢索增強生成的應用

而意藍資訊在RAG檢索增強生成主要有以下應用:

  1. 訓練大語言模型

    意藍自行研發並訓練了大語言模型eLAND GOAT,能夠與搜尋引擎高度整合並進行優化,用以加強RAG檢索增強生成中對於參考相關資訊的摘要及回答的能力。

  2. AI Search for KM新一代生成式AI知識管理系統

    我們將RAG檢索增強生成應用在知識管理領域,透過結合搜尋、NLP與大語言模型打造出新一代生成式AI知識管理解決方案,提供使用者更高效、智能的知識搜尋與問答服務體驗。

  3. AI輿情應變顧問

    將RAG檢索增強生成結合最完整、最即時的網路聲量資料,提供以自然語言口語文字查詢,就可以彙整、生成輿情重點,依照真實內容來提供AI應變建議,可以應用在市場研究、行銷趨勢、公關應變,任何需要快速掌握輿情重點的企業場景中。

意藍 AI 技術的未來展望
我們相信, 整合了搜尋引擎與大型語言模型 (LLM) 的RAG檢索增強生成技術,能夠轉化為企業的知識和營運數據中心。這意味著企業中的多個重要系統,如知識管理 (KM)、企業資源規劃 (ERP)、客戶關係管理 (CRM) 以及人力資源 (HR) 等,都可透過RAG檢索增強生成技術進行整合,不僅能提高數據的利用效率,也能加強企業的資料治理能力,讓企業更加依循正確的資料做出有效決策。展望未來,我們會持續致力於透過AI技術讓數據增值,並進一步賦能合作夥伴,協助提升企業營運效能。

想進一步了解更多意藍AI技術嗎?

<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">精華文章</span>新一代生成式AI知識管理系統如何落地應用?四大使用與問答情境展示​

精華文章新一代生成式AI知識管理系統如何落地應用?四大使用與問答情境展示​

新一代生成式AI知識管理系統如何落地應用?四大使用與問答情境展示

生成式AI的應用是當今知識管理領域的熱門趨勢,而意藍資訊AI Search for KM作為整合生成式AI、搜尋引擎和NLP技術的新一代知識管理工具,不僅能達成自動化搜尋、智能化回答,也具備能處理非結構化資料及即時更新知識庫等優勢。本文將說明AI Search for KM在不同場景下的應用模式,帶領讀者瞭解其具體能提供之協助與達成效益。

本期 AI 知識庫亮點

AI Search for KM 四大使用情境

AI Search for KM能夠自動化彙整與使用者所提問題相關的參考文本資訊,並以此為依據、利用生成式AI來回答問題;在此過程中,企業僅需將文件或資訊上傳至知識庫中,系統便會在回覆使用者提問時,引用企業所建構的知識庫資料,在多種情境下協助用戶更輕鬆地達成知識檢索:
  1. 新人自助學習
    新進員工加入公司後,常會需要花費大量時間閱讀手冊、參加教育訓練或向身邊同事詢問問題,以瞭解公司規範或產品知識等;而透過與AI Search for KM進行問答,新人在自學過程中便能夠更快速、完整地熟悉公司相關資訊或作業程序。
  2. 員工資訊查找
    企業員工在處理日常業務時,若需搜尋特定檔案/文件抑或是查找其中的知識點,經常會需要耗費大量時間和精力,而藉由AI Search for KM的協助,便能更有效率地找到所需資訊的位置。
  3. 合作夥伴交流
    過去企業對外與合作夥伴商談合作事宜時,可能需要透過郵件、電話等方式展示公司產品資訊,因此溝通效率較低,資訊傳遞也可能有所疏漏且不夠及時。而在AI Search for KM的幫助下,雙方理解與運用合作所需資訊的效率便可大幅提升,進一步加強彼此間的交流與聯繫。
  4. 客戶智能問答
    企業也可應用AI Search for KM於產品相關的智能問答服務,即時解答客戶提出的問題,避免客戶聯繫真人客服而無法迅速得到回覆等狀況。

AI Search for KM 四大問答情境

接著進一步說明AI Search for KM可回答的問題類型──
  1. 是非題問答
    AI Search for KM可以根據參考資料,判斷使用者提出的問題內容是否正確並回覆。舉例來說,將我國《證券交易法》的檔案上傳到資料庫後,提問「上市公司要設有獨立董事嗎?」,此時系統便會會回答「是的」並列出參考資料。
  2. 名詞解釋
    當使用者對於特殊專業領域的名詞不熟悉或有疑慮時,可以使用AI Search for KM協助解析名詞,系統會根據所提供的參考資料,以簡易且白話的文字說明名詞定義。例如在科技公司內部,將研發文件上傳至資料庫後,工程師便可詢問「鐵電記憶體是什麼?」,隨後系統就會根據檢索出的相關資料,以通順白話的文字進行回答。
  3. 情境問題
    當使用者在日常業務上遇到某些情境、並且想要瞭解該情境下相關問題的答案,可以向AI Search for KM提出情境問題,例如詢問某公司「新人到職的學習資源管道有哪些?」,系統便會根據參考資料、針對情境進行理解與判斷後回覆。
  4. 知識活化
    AI Search for KM可以協助活化檔案文件中的知識,讓使用者透過提問,快速消化、理解檔案文件中知識點;例如若詢問「台積電海外設廠的考量有什麼?」,系統會根據文本回覆如當地市場需求、生產成本等,使用戶達到彷彿與大師對話的效果。
總結來說,AI Search for KM的應用範疇相當廣泛,適用於各種與知識搜尋、知識問答相關之情境需求,並有效協助企業員工克服過往需花費大量時間查找並理解繁瑣文件的痛點。
經由實際測試,AI Search for KM能在使用者提問後約10秒內,自多種格式檔案間得到解決該問題所需的知識點,可以大幅減少查找知識的時間,而且由AI代勞,可節省回覆處理問題的人力。經過大型組織的統計, 整體可提升企業作業效率達40%以上;目前AI Search for KM更已獲多個不同規模的企業、研究機構及政府部門採用,足見其在知識管理領域的重要性與價值。

想進一步了解「新一代生成式AI知識管理系統(AI Search for KM)」?

<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">精華文章</span>新一代生成式AI知識管理系統 AI Search for KM介紹說明(影片)

精華文章新一代生成式AI知識管理系統 AI Search for KM介紹說明(影片)

新一代生成式AI知識管理系統
AI Search for KM介紹說明(影片)

意藍新一代生成式AI知識管理系統AI Search for KM,結合了生成式AI、搜尋引擎和NLP技術,為企業組織提供了全新的知識管理解決方案,更加地容易上手使用。本次我們便以影片形式來為大家介紹,AI Search for KM如何協助各企業或機關單位快速檢索和應用組織內部的重要知識,解決傳統知識管理中的痛點,提升工作效率和資料安全性。

影片精華

企業知識管理常見痛點

知識管理對於企業來說至關重要,可以協助企業內部的專業知識得以保存、傳承、優化,維持企業競爭優勢。然而現今普遍的企業知識管理系統仍存在幾個常見的痛點:

  1. 學習企業知識庫並進一步內化所產生的人力成本過高

  2. 知識的運用不夠自動化、搜尋不夠智能化

  3. 系統不好上手

  4. 無法區分部門/層級權限

>>詳細痛點剖析,請見AI Search for KM 基本介紹0:23
AI Search for KM服務五大特色

AI Search for KM 是一款新一代的生成式AI知識管理系統,具有以下五大核心特色:

  1. 支援多種格式

    包括PDF、Microsoft Office等多種職場常見的檔案格式,滿足各組織單位需求

  2. 權限控管機制

    可針對不同部門和機敏資料進行權限管控,確保資料安全性

  3. 支援全文檢索

    支援全文檢索功能,讓使用者能夠輕鬆快速地找到所需資訊

  4. 支援口語問答

    支援口語化的對話問答功能,提升使用者操作便捷性

  5. 可選擇地端/雲端運算方案

    可根據單位需求選擇部署在地端或雲端,兼顧安全性與效能

>>詳細服務特色說明,請見AI Search for KM 基本介紹2:22
AI Search for KM應用情境

AI Search for KM 在產業中的應用情境廣泛。例如,在知識檢索方面,AI Search for KM能夠精準引用企業知識庫中的資料,提供使用者準確的答案和資料來源,從而提高搜尋效率和可信度。此外,在對話問答方面,AI Search for KM能夠以口語化的方式回答使用者提問,降低使用者的學習成本,提升使用者體驗。

>>詳細 是非問答/名詞解釋/情境問答 應用情境,請見AI Search for KM 基本介紹5:20
AI Search for KM vs 一般生成式AI

有別於一般的生成式AI,AI Search for KM有著更多的優勢。首先,在資料準確性與可信度方面,AI Search for KM能夠根據企業建構的知識庫提供準確的答案和資料來源,避免因不實際資料而產生的錯誤或幻覺。再與一般常見的生成式AI如GPT-4相比,透過提供組織專屬的資料給AI Search for KM ,系統便可以根據專業領域知識來精準回覆,不限於網路公開資料。

>>詳細說明AI Search for KM與一般生成式AI差異,請見AI Search for KM 基本介紹7:29
AI Search for KM服務導入方式

想導入AI Search for KM服務,首先需要評估並整理組織內部的資料庫與知識文件,確定哪些內容是重要且需要被整合進系統的,下一步即可根據組織的需求選擇 Web Service API,或是線上可登入的服務平台等方式來導入服務,並進行生成式 AI 等參數設定,之後使用者便可以直接開始使用 AI Search for KM 來進行知識管理!

>>詳細說明AI Search for KM 服務導入方式,請見AI Search for KM 基本介紹8:18

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<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">2024/03/26</span></br>知識管理王者再臨!用生成式 AI 注入 KM 新動能

2024/03/26
知識管理王者再臨!用生成式 AI 注入 KM 新動能

「知識除了需要留存,也必須活化應用」
企業知識管理領導者–意藍資訊(6925)作為首屈一指的 AI 智能數據代表廠商,同時亦連續多年被票選為台灣最佳知識管理與搜尋引擎產品第一名
我們深知知識是企業最寶貴的資產,而生成式 AI 技術,將成為企業在這場知識管理變革創新中的強大盟友!
乘著 AI 趨勢,我們首度展示知識管理系統與生成式 AI 結合的落地應用–AI Search for KM,引領企業高效翻轉知識生態。非常感謝共襄盛舉的貴賓們!

⁕ 與會者回饋 ⁕

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消費品企劃人員

第一次知道有生成式AI管理工具,
不用擔心洩密風險!

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消費品企劃人員

第一次知道有生成式AI管理工具,不用擔心洩密風險!

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數位創新人員

非常有趣且有幫助,
很希望能有後續的交流。

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數位創新人員

非常有趣,會很希望能有後續的交流。

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企業產品管理人員

活動很有趣,產品Demo很酷!

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企業產品管理人員

活動很有趣,產品Demo很酷!

⁕ 精彩亮點節錄 ⁕

洞察報告》生成式AI落地應用 知識管理解決方案新變革

洞察報告》
生成式AI落地應用
知識管理解決方案新變革

意藍資訊團隊改寫活動議程中的「生成式AI趨勢與企業應用分享」,帶您了解現今生成式AI的機會與挑戰,以及未來發展趨勢,帶領企業將知識管理系統再升級,利用「新一代生成式AI知識管理系統:AI Search for KM」高效翻轉組織知識生態,有效協助組織減輕知識管理上的諸多人力成本,並提升整體數位轉型的成效。

AI知識庫》知識管理結合生成式AI?新一代知識管理系統的5大優勢

AI知識庫》
知識管理結合生成式AI?
新一代知識管理系統的5大優勢

圖片3

意藍資訊團隊針對議程當中「新一代生成式 AI 知識管理系統:AI Search for KM」,進一步分享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?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。

⁕ 精彩議程 ⁕

螢幕擷取畫面 2024-03-29 112353

意藍資訊將持續推出不同主題的研討會,深入淺出展示智能數據在商業當中的應用,能夠如何賦能合作夥伴。

錯過了本場沒關係,歡迎訂閱OpView電子報!

除了可以收到社群趨勢概覽週報,每雙週我們也會提供產業洞察報告,帶您從社群數據了解各品牌、議題,

更能夠在第一時間接收到我們的活動訊息,搶先預訂限量席次!

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<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。

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<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">精華文章</span> 生成式AI的商業機會與挑戰:意藍資訊在 AI 技術上的應用

精華文章 生成式AI的商業機會與挑戰:意藍資訊在 AI 技術上的應用

生成式AI的商業機會與挑戰:
意藍資訊在 AI 技術上的應用

生成式AI是一種人工智慧技術,主要特點是能夠生成新的內容,例如文字、圖像或音訊,來解決問題。而意藍資訊除了有自行研發的大語言模型eLAND GOAT外,也推出了許多的AI智能數據解決方案。

本期 AI 知識庫亮點

認識生成式AI

生成式AI的原理是什麼?
生成式AI是 基於深度學習,透過擁有大參數量的神經網絡來記憶學習大量的資料,並且在沒有明確標籤或指導之下,自行學習資料的分佈,來生成更多類似的資料。工作邏輯就好比文字接龍遊戲,使用者在輸入詞句後,生成式AI便會根據過往學習時曾看過的訓練資料,來評估該詞句接下來在高機率的情況下會產生的字詞為何,並進行相對應的文字生成。

目前的生成式AI通常會配合兩種建立模型的技術,第一個是預訓練 (pre-train),也就是先在沒有特定任務目標的情況下先進行模型的訓練,之後再將該訓練好的模型投入到實際應用中。打一個比方,就像預先訓練AI的基本語文能力,之後在克漏字測驗、改錯、造句、摘要、閱讀理解等任務上都會用到這些能力;另一個是大模型 (large model),包括不斷推升神經網路模型的參數量規模,以及給予更多的訓練資料,都是希望讓生成式AI的能力及適用狀況可以更加地擴大。

生成式AI的應用場域與未來發展

生成式AI的應用實例
生成式AI可以在文書生成、摘要、提供方法推論、回答知識題等方面提供協助,並且也能在行銷、廣告、政治社會等領域,甚至是學術研究、政府單位當中扮演探索或發想性質的角色。不過需要注意的是,若是要針對如計算題這種有標準答案的內容時,生成式AI有時可能無法完全正確的回應,這時就會需要仰賴使用者再多留意與求證。
生成式AI的挑戰與未來趨勢
2023年劍橋字典選出的年度代表字:Hallucination (幻想),其便反應了人工智慧的可信賴性會是一大挑戰,尤其生成式AI有杜撰、編造消息來源的不可控性。因為生成式AI的能力一大部分是仰賴過往曾經看過的訓練資料再經過類似機率選擇的過程來生成內容,因此存在不確定性,以及拼湊內容、無中生有的可能。另外,生成式AI還有資安風險的隱憂,例如提供的資訊被模型業者拿去做為訓練模型之用,而近來也有許多例子都能證實,即使在訓練模型時設了重重關卡,訓練出來的模型還是可能會在無意之間把公司內的機敏資料洩漏出去。

而要克服這些問題,首先我們要能讓AI產出的答案變成是載明參考資料出處且可驗證的。在未來,生成式AI模型一定會不斷推陳出新,成為繼30年前圖形化界面 (Graphical User Interface) 之後,最大的一個人機界面革命,可以理解使用者的口語表達並完成各項任務的自然介面 (Natural User Interface)。目前已有利用生成式AI的自動化框架,能夠將一個任務的所有工作流程進行拆解的案例,使得生成式AI可以去完成每一個環節相應的步驟,成為生成式AI發展的趨勢方向。

意藍資訊的AI服務應用

意藍大語言模型eLAND GOAT 與 OpenAI的差異
而為了解決生成式AI在應用上的幻想杜撰、資安等問題,以及台灣本土大語言模型缺乏繁體 (正體) 中文語料等情況,意藍資訊也在AI領域持續追求成長與卓越。相較於OpenAI的GPT模型,由意藍所自行研發出的大語言模型eLAND GOAT,即是以大量台灣社群網站、網路媒體的繁體中文語料進行訓練,具備了更好的繁體中文理解、生成能力,在使用上能夠提供更為在地化的體驗。此外,相較於OpenAI僅提供放在公有雲上的模型,eLAND GOAT能夠提供企業小型化、特式化 (specialized) 的地端模型,可以運行在企業內部環境中,依循企業組織的權限設定,滿足企業對於資安上的需求。
意藍AI智能數據解決方案

除了大語言模型eLAND GOAT,意藍資訊也致力於發展各式AI智能數據解決方案,來滿足客戶在不同場域的各種需求,如:

  1. 輿情GPT

    結合全台最大的社群口碑資料庫OpView,讓使用者能夠在輸入簡單的關鍵詞後,快速找出最相關的資料,並藉由生成式AI來生成口語化、條列重點的輿情精華摘要,解決過去在解讀社群輿情時,需要人工對話題逐篇檢視、理解的時間。

  2. AI Search for EC 新一代智能貼標與搜尋推薦系統

    以AI語意分析技術,自動解析商品中所帶有的各式資訊文本,生成能代表商品的重點標籤,再綜合評估聲量、搜量、銷量等多元指標,能有效解決電商品牌在商品曝光、推薦、搜尋引擎優化上的各項痛點,讓消費者可以更精準的找所需的商品。

  3. AI Search for KM 新一代生成式AI知識管理系統

    整合了生成式AI、搜尋引擎,和NLP(自然語言處理)技術,讓企業員工只要上傳知識文件後,就可以輕鬆地檢索和提問,且AI Search for KM專注於企業自身所建構的知識庫,確保回答乃基於實際數據和企業內部知識,並提供地端運算方案,避免內部資料外洩風險。

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