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企業的知識正規化如何因生成式人工智慧而改變

生成式人工智慧: 改變企業中的知識管理與搜尋在企業級之上,跟蹤內部資料和訊息已經成為一個巨大的挑戰。企業從從海量的資料和訊息中採集始終如一的準確訊息成為一個困擾,工作人員也感到了這種壓力。但是生成式人工智慧在這些環境中創造了一個全新的知識管理正規化。企業搜尋的演變傳統的企業搜尋無法觸及組織內的所有知 .... (往下繼續閱讀)

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企業的知識正規化如何因生成式人工智慧而改變

生成式人工智慧: 改變企業中的知識管理與搜尋

在企業級之上,跟蹤內部資料和訊息已經成為一個巨大的挑戰。企業從從海量的資料和訊息中採集始終如一的準確訊息成為一個困擾,工作人員也感到了這種壓力。但是生成式人工智慧在這些環境中創造了一個全新的知識管理正規化。

企業搜尋的演變

傳統的企業搜尋無法觸及組織內的所有知識,因為知識分佈在多個系統中。它可以挖掘結構化知識,例如在 Jira,Confluence,內部網路和銷售門戶中發現的資料,但是非結構化知識-透過 IM,Teams,Slack 和電子郵件進行的訊息往往不易捕捉,很難提供有用的上下文提示,因此資料往往呈現片段化的狀態。

“知識管理的正規化已經發生了很大的變化,”Pure Storage 數位工作場所主管 Phu Nguyen 表示。“企業上有一個既能看到結構化資料和非結構化資料,又能為使用者提供他們最需要的知識答案的系統,這是一個很大的技術進步。 "

與多個系統整合並利用生成式 AI 可以解決這些挑戰,並幫助員工找到他們執行工作所需的訊息,不論該訊息在組織內任何位置。企業可以構建用於內部搜尋的搜尋,“更重要的是,它們建立在知識圖之上,可以返回與您的員工更相關的搜尋。這對我們來說非常令人興奮,因爲我們認爲這是我們員工的訊息中心戰略的一部分。”

企業如何利用生成式人工智慧

公司可以利用生成式人工智慧的好處,它們對企業知識和訊息的搜尋有了巨大的進展,並在增強產品體驗和企業搜尋方面實現了重大突破。

Generative AI 可以自動化重復性任務並簡化工作流程 - 例如,受到生成式人工智慧支援的聊天機器人可以處理客戶服務詢問,產品推薦或僅協助預約。它還可以以行業和案例特定的方式精確實現。

流程的第一步是確保企業的知識管理和上下文。未經正確連線公司的知識和資料的成品模型或系統將無法起作用。構建生成式人工智慧的系統要求知識模型,由三個要素組成。第二個要素是控制和管理資料,還要知道使用者與產品和系統互動時,他們應有的訊息和應該不能存取的訊息。第三個要素是可參考性。使用者需要在不斷改進的產品介面上與系統建立信任,並能夠取證系統從哪裏提取訊息。

生成式人工智慧的新前景

生成式 AI 意味着從問題到決策的轉化,電子搜尋工具和企業內的常用語言模型,可以提前給予你企業行程的一切訊息,會使得員工不再提出類似“我該怎麼做?”,“所有訊息都可以爲我綜合起來嗎?”這類問題。

隨着生成式 AI 和大型語言模型的引入,企業搜尋正在經歷新的變革。透過讓員工快速找到答案,生成式語言模型可以提高員工的生產效率和工作效率。此技術將使業務獲得最大的效益。

生成式人工智慧正在改變企業的知識管理和搜尋,釋放搜尋的完整潛能,助力企業追求更好地訊息管理。

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江塵

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大家好!我是江塵,一名熱愛科技的發展和創新,我一直都保持著濃厚的興趣和追求。在這個瞬息萬變的數位時代,科技已經深入到我們生活的方方面面,影響著我們的工作、學習和娛樂方式。因此,我希望透過我的部落格,與大家分享最新的科技資訊、趨勢和創新應用。