<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。

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>為什麼企業需要導入以AI智能問答為基礎的知識管理?

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?

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。

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