AI-põhine teadmiste haldamise platvorm

Teadmustöötajad tegelevad sageli erinevate tööriistade ja platvormide vahel hajutatud teabega. See vähendab tootlikkust ja tekitab liigset tööd. Me oleme välja töötanud tehisintellekti kasutava teadmiste haldamise platvormi, mis muudab põhjalikult organisatsioonide teabe käitlemise ja otsimise viisi tänu loomuliku keele töötlemisele ja intelligentsele sisu haldamisele.

Teadmustöötajad tegelevad sageli erinevate tööriistade ja platvormide vahel hajutatud teabega. See vähendab tootlikkust ja tekitab liigset tööd.

Kaasaegset teadmistepõhist tööd takistab teabe hajutatus eri süsteemide vahel, mis suurendab koormust ja vähendab organisatsioonide üldist efektiivsust. Traditsioonilised teadmiste haldamise meetodid tuginevad sageli struktuuridele ja käsitsi sorteerimisprotsessidele, mis ei suuda sammu pidada tänapäeva teabe kasutamise muutuvate viisidega.

Praegused väljakutsed

Tööriistade laialdane kasutamine on irooniliselt keeruliseks muutnud teadmiste avastamise protsessi, kuna väärtuslik teave on hajutatud organisatsioonide siseste platvormide, nagu e-kirjade ahelate ja dokumentide hoidlate vahel, mis toob kaasa järgmised tagajärjed:

• •Duplikaatne uurimistöö
• •Raskused asjakohase asjatundlikkuse kiirel kättesaamisel
• •Konteksti vahetamise koormus (spetsialistid kasutavad keskmiselt 9 tööriista päevas)
• •Piiratud otsinguvõimalused, mis on piiratud märksõnade sobitamisega
• •Versioonihalduse probleemid ja juurdepääsu keerukus
• •67% väärtuslikust teabest ei jõua õigete sihtrühmadeni

Rakendatud lahendus hõlmas AI-põhist jaotatud arhitektuuri teadmiste haldamiseks. See kasutas loomuliku keele töötlemist koos funktsioonide ja intelligentsete sisu kuraatoritega.

Süsteemi arhitektuur

Süsteem kasutab mikroteenuste raamistikku, mis keskendub sisu töötlemisele ja tähenduse mõistmisele teatud tasemel, pöörates erilist tähelepanu järgmistele aspektidele:

• •Sisu vastuvõtmine ja töötlemine allikatest, kasutades standardseid API-sid
• •Transformaatoripõhised mudelid semantilise mõistmise jaoks
• •Koostööruumi haldamine
• •Reaalajas sünkroniseerimine ja täpne õiguste haldamine

Põhikomponendid

• •Dokumentide töötlemine: PDF-failide, veebilehtede ja e-kirjade töötlemine erinevates struktureeritud andmevormingutes
• •Päringute töötlemise teenus: loomuliku keele otsing ja kontekstipõhine järjestamine
• •Sisu sisestamine: API-d semantilise täiustamise jaoks NLP-töötlusega
• •Salvestamine: vektori- ja graafikandmebaasid parema otsingu jaoks
• •Turvalisus: läbiv krüpteerimine OAuth 2.0 autentimisega

Tulemuslikkuse mõõdikud

Süsteem suutis saavutada märkimisväärseid parandusi:

• •68% vähenemine teabe otsimise ajas
• •45% kasv teadmiste taaskasutamise määras
• •99,94% otsingu asjakohasuse täpsus
• •Platvorm töötleb igal kuul üle 2 300 000 infokogumit
• •Päringutele vastamine vähem kui 200 millisekundiga
• •99% töökindlus säilitatud

Mõju äritegevusele

Tõhususe parandamine

• •Säästeti 2–2,5 tundi päevas, mis varem kulus süsteemide läbivaatamisele
• •40+ tundi säästetud aega meeskonna kohta kuus tänu uurimistöö dubleerimise vähendamisele
• •45% vähem töötajate koolitusaega tänu AI-juhitud õppimisele

Kulude vähendamine

• •34% vähenemine käsitsi teadmiste haldamise koormuses
• •Optimeeritud infrastruktuuri kulud
• •Automaatika abil vähendatud tugiteenuste vajadus

Kasutajate kaasamine

• •214% kasv meeskonna töökeskkonna kasutamises
• •91% soovituste täpsuse määr
• •Täiustatud koostööl põhinev teadmiste jagamine

Arendusprotsess

Arendamine toimus järgmise metoodika kohaselt:

• •Agile sprints spetsiaalse AI/ML-pipeliiniga
• •Infrastruktuur kui kood ühtsete keskkondade jaoks
• •Automaatne testimine, sealhulgas ühiku-, integratsiooni- ja jõudlusstsenaariumid
• •Funktsioonide lipusüsteem kontrollitud väljalaskete jaoks
• •A/B-testimine soovituste algoritmi parandamiseks

Kasutuselevõtu strateegia

• •Keskkonna haldus: arendus, testimine ja tootmine identseadete abil
• •CI/CD-torustik: automatiseeritud koostamis-, testimis- ja kasutuselevõtuprotsessid
• •Konteineri orkestreerimine: Kubernetes/Docker Swarm'i kasutamine
• •Järelevalve: jaotatud jälgimine, jõudlusnäitajad ja automatiseeritud intsidentidele reageerimine

Olulised järeldused

Kasutajate kasutusmustrid

• •Lihtsamad funktsioonid saavutavad suurema kasutusmäära
• •Järkjärguline funktsioonide kasutuselevõtt toimib paremini kui põhjalik koolitus
• •Tööriistad peavad sujuvalt integreeruma olemasolevatesse töövoogudesse

Tehnilised kaalutlused

• •Vektori sarnasuse otsingu efektiivsus väheneb andmebaasi suuruse kasvades
• •Sisu kvaliteedi hindamine on rakendamise algusest peale äärmiselt oluline
• •Reaalajas ühine redigeerimine nõuab hoolikat konfliktide lahendamist

Ületatud väljakutsed

Skaalautuvuse probleemid

• •Andmebaasi jõudluse optimeerimine päringute vahemällu salvestamise abil
• •Üleminek sünkroonselt arhitektuurilt sündmusepõhisele arhitektuurile
• •Kiiruse piiramise ja kaitselülitite rakendamine

Sisu kvaliteedi haldamine

• •Allika usaldusväärsuse alusel automatiseeritud sisu hindamine
• •Kasutajate tagasiside mehhanismid otsingu täpsuse tagamiseks
• •Tasakaalustage sisu maht ja kuraatorite kvaliteet

Platvorm hõlmab terviklikke riskide vähendamise strateegiaid:

• •Ajapunkti andmete varundamine ja taastamine
• •AI-teenuse rikkeid käsitlevad katastroofijärgsed taastamiskavad
• •Välise API sõltuvuste haldamine
• •Automatiseeritud intsidentidele reageerimise süsteemid
• •Põhjalik järelevalve tulemuslikkusel põhinevate tagasipööramisvõimalustega

Optimeerimisvaldkonnad

Jõudluse parandamine

• •Puhvri strateegia täiustamine reaalajas sisu vajaduste jaoks
• •Indeksi optimeerimine kasvavate andmekogumite jaoks
• •Koormuse tasakaalustamine samaaegsete kasutajate stsenaariumide jaoks

Integreerimise arhitektuur

• •Üleminek punkt-punkti arhitektuurilt veebipõhisele sündmuste arhitektuurile
• •Standardiseeritud andmeformaadid tööriistade integreerimiseks
• •Suurem usaldusväärsus tänu jaotatud süsteemi disainile

Selle tehisintellekti kasutava teadmiste haldamise platvormi edu näitab, et intelligentsel teabehaldusel ja sujuvale kasutajakogemuse disainil on märkimisväärne potentsiaal organisatsiooni tootlikkuse parandamiseks.