Platforma zarządzania wiedzą oparta na sztucznej inteligencji

Pracownicy umysłowi często mają do czynienia z informacjami rozproszonymi między różnymi narzędziami i platformami. Prowadzi to do spadku wydajności i powielania pracy. Opracowaliśmy opartą na sztucznej inteligencji platformę do zarządzania wiedzą, która rewolucjonizuje sposób, w jaki organizacje przetwarzają i wyszukują informacje dzięki przetwarzaniu języka naturalnego i inteligentnej kuracji treści.

Pracownicy wiedzy często mają do czynienia z informacjami rozproszonymi między różnymi narzędziami i platformami. Prowadzi to do spadku wydajności i powielania pracy. Współczesna rzeczywistość pracy opartej na wiedzy jest nękana przez rozproszony charakter informacji w różnych systemach, co powoduje dodatkowe obciążenie i zmniejsza ogólną efektywność organizacji. Konwencjonalne metody zarządzania wiedzą często opierają się na strukturach i ręcznych procesach sortowania, które z trudem nadążają za ewoluującymi sposobami wykorzystywania informacji w dzisiejszych czasach.

Aktualne wyzwania Powszechne stosowanie narzędzi paradoksalnie skomplikowało proces odkrywania wiedzy, ponieważ cenne informacje są rozproszone na różnych platformach, takich jak wątki e-mailowe i repozytoria dokumentów w organizacjach, co prowadzi do:

• Powielania wysiłków badawczych

• Trudności w szybkim uzyskaniu dostępu do odpowiedniej wiedzy specjalistycznej
• Obciążenie związane z przełączaniem się między kontekstami (specjaliści korzystają średnio z 9 narzędzi dziennie)
• Ograniczone możliwości wyszukiwania, ograniczone do dopasowywania słów kluczowych
• Problemy z kontrolą wersji i złożoność dostępu
• 67% cennych informacji nie dociera do odpowiednich odbiorców

Wdrożone rozwiązanie obejmowało architekturę rozproszoną do zarządzania wiedzą opartą na sztucznej inteligencji. Wykorzystywało ono przetwarzanie języka naturalnego wraz z funkcjami i inteligentną kuracją treści.

Architektura systemu System wykorzystuje framework mikrousług skoncentrowany na przetwarzaniu treści i rozumieniu znaczenia na poziomie, z naciskiem na:

• Pobieranie i przetwarzanie treści ze źródeł przy użyciu standardowych interfejsów API
• Modele oparte na transformatorach do rozumienia semantycznego

• Zarządzanie wspólną przestrzenią roboczą
• Synchronizacja w czasie rzeczywistym i precyzyjne zarządzanie uprawnieniami

Podstawowe komponenty

• Przetwarzanie dokumentów: obsługa plików PDF, stron internetowych, wiadomości e-mail w różnych formatach danych strukturalnych
• Usługa przetwarzania zapytań: wyszukiwanie w języku naturalnym i ranking kontekstowy

• Pobieranie treści: interfejsy API z przetwarzaniem NLP w celu ulepszenia semantycznego
• Przechowywanie: bazy danych wektorowych i graficznych w celu ulepszonego wyszukiwania
• Bezpieczeństwo: szyfrowanie typu end-to-end z uwierzytelnianiem OAuth 2.0

Wskaźniki wydajności Systemowi udało się osiągnąć znaczną poprawę:

• 68% skrócenie czasu wyszukiwania informacji
• 45% wzrost wskaźnika ponownego wykorzystania wiedzy
• 99,94% dokładność trafności wyszukiwania

• Platforma obsługuje ponad 2 300 000 informacji miesięcznie
• Odpowiedzi na zapytania w mniej niż 200 milisekund
• Utrzymanie 99% czasu sprawności

Wpływ na działalność Poprawa wydajności

• Oszczędność 2–2,5 godziny dziennie, które wcześniej poświęcali Państwo na przeszukiwanie systemów
• Ponad 40 godzin oszczędności miesięcznie na zespół dzięki ograniczeniu powielania badań
• 45% redukcja czasu szkolenia pracowników dzięki nauce opartej na sztucznej inteligencji Redukcja kosztów
• 34% spadek kosztów związanych z ręcznym przetwarzaniem wiedzy
• Usprawnione koszty infrastruktury
• Zmniejszone wymagania dotyczące wsparcia dzięki automatyzacji Zaangażowanie użytkowników
• 214% wzrost wykorzystania przestrzeni roboczej zespołu
• 91% wskaźnik dokładności rekomendacji
• Ulepszona współpraca w zakresie dzielenia się wiedzą

Proces rozwoju Prace rozwojowe przebiegały zgodnie z metodologią obejmującą:

• zwinne sprinty z dedykowanym potokiem AI/ML
• infrastrukturę jako kod zapewniającą spójność środowisk
• automatyczne testowanie, w tym scenariusze jednostkowe, integracyjne i wydajnościowe
• system flag funkcji umożliwiający kontrolowane wydania

• Testy A/B w celu ulepszenia algorytmu rekomendacji

Strategia wdrażania

• Zarządzanie środowiskiem: Tworzenie, testowanie i produkcja z identycznymi ustawieniami

• Potok CI/CD: zautomatyzowane procesy kompilacji, testowania i wdrażania
• Koordynacja kontenerów: wykorzystanie Kubernetes/Docker Swarm
• Monitorowanie: rozproszone śledzenie, wskaźniki wydajności i zautomatyzowana reakcja na incydenty

Kluczowe spostrzeżenia Wzorce adopcji przez użytkowników

• Prostsze funkcje osiągają wyższe wskaźniki adopcji
• Stopniowe wprowadzanie funkcji działa lepiej niż kompleksowe szkolenia
• Narzędzia muszą płynnie integrować się z istniejącymi procesami pracy Kwestie techniczne

• Wydajność wyszukiwania podobieństw wektorowych spada wraz z rozmiarem bazy danych
• Ocena jakości treści ma kluczowe znaczenie od momentu wdrożenia
• Współpraca w zakresie edycji w czasie rzeczywistym wymaga starannego rozwiązywania konfliktów

Pokonane wyzwania Problemy ze skalowalnością

• Optymalizacja wydajności bazy danych poprzez buforowanie zapytań

• Przejście z architektury synchronicznej na architekturę opartą na zdarzeniach
• Wdrożenie ograniczeń szybkości i wyłączników awaryjnych Zarządzanie jakością treści
• Automatyczna ocena treści na podstawie wiarygodności źródła
• Mechanizmy informacji zwrotnej od użytkowników dotyczące dokładności wyszukiwania
• Równowaga między ilością treści a jakością selekcji

Platforma obejmuje kompleksowe strategie ograniczania ryzyka:

• Procesy tworzenia kopii zapasowych i odzyskiwania danych w określonym momencie
• Plany odzyskiwania danych po awarii usług AI
• Zarządzanie zależnościami zewnętrznych interfejsów API
• Zautomatyzowane systemy reagowania na incydenty
• Dokładne monitorowanie z możliwością przywrócenia stanu poprzedniego na podstawie wydajności

Obszary optymalizacji Poprawa wydajności

• Udoskonalenie strategii buforowania dla potrzeb treści w czasie rzeczywistym
• Optymalizacja indeksów dla rosnących zbiorów danych
• Równoważenie obciążenia dla scenariuszy równoczesnego korzystania przez wielu użytkowników Architektura integracji

• Przejście z architektury punkt-punkt na architekturę opartą na webhookach
• Standaryzacja formatów danych użytkowych w celu integracji narzędzi
• Zwiększona niezawodność dzięki projektowi systemu rozproszonego Sukces tej platformy zarządzania wiedzą opartej na sztucznej inteligencji pokazuje ogromny potencjał poprawy wydajności organizacji dzięki inteligentnemu przetwarzaniu informacji i płynnemu projektowaniu doświadczeń użytkownika.