Платформа управления знаниями на базе искусственного интеллекта

Специалисты часто имеют дело с информацией, разбросанной по разным инструментам и платформам. Это снижает продуктивность и приводит к лишней работе. Мы разработали платформу управления знаниями на базе искусственного интеллекта, которая меняет подход организаций к обработке и поиску информации с помощью обработки естественного языка и интеллектуального курирования контента.

Знание работники часто имеют дело с информацией, разбросанной по разным инструментам и платформам. Это снижает продуктивность и приводит к лишней работе.

Современная интеллектуальная работа страдает от того, что информация разбросана по разным системам, что создает нагрузку и снижает общую эффективность организаций. Обычные методы управления знаниями часто зависят от структур и ручной сортировки, которые с трудом поспевают за тем, как сегодня используется информация.

Текущие проблемы

Широкое использование инструментов, как ни странно, усложнило процесс поиска знаний, поскольку ценная информация разбросана по разным платформам, таким как цепочки писем и хранилища документов внутри организаций, что приводит к следующим проблемам:

• Дублирование исследовательских усилий
• Трудности с быстрым доступом к нужным знаниям
• Нагрузка при переключении между контекстами (профессионалы в среднем используют 9 инструментов каждый день)
• Ограниченные возможности поиска, только по ключевым словам
• Проблемы с контролем версий и сложность доступа
• 67% важной информации не доходит до нужных людей

Решение, которое мы реализовали, включает в себя распределенную архитектуру для управления знаниями с помощью искусственного интеллекта. Оно использует обработку естественного языка, а также функции и интеллектуальную курацию контента.

Архитектура системы

Система использует фреймворк микросервисов, который фокусируется на обработке контента и понимании смысла на одном уровне, с основным акцентом на:

• Ввод и обработка контента из источников с помощью стандартных API
• Модели на основе трансформеров для семантического понимания
• Управление совместным рабочим пространством
• Синхронизация в реальном времени и точное управление правами доступа

Основные компоненты

• Обработка документов: работа с PDF-файлами, веб-страницами, электронными письмами в разных форматах структурированных данных
• Служба обработки запросов: поиск на естественном языке и контекстный рейтинг
• Ввод контента: API с обработкой NLP для улучшения семантики
• Хранение: векторные и графические базы данных для лучшего поиска
• Безопасность: сквозное шифрование с аутентификацией OAuth 2.0

Показатели эффективности

Система смогла добиться значительных улучшений:

• На 68% меньше времени на поиск информации
• На 45% больше использования знаний
• 99,94% точность релевантности поиска
• Платформа обрабатывает более 2 300 000 единиц информации в месяц
• Ответы на запросы за менее 200 миллисекунд
• 99% времени работы сохраняется

Влияние на бизнес

Повышение эффективности

• Экономия 2–2,5 часа в день, которые раньше уходили на поиск по системам
• Экономия более 40 часов в месяц на команду благодаря сокращению дублирования исследований
• сокращение времени обучения сотрудников на 45% благодаря обучению с помощью искусственного интеллекта

Сокращение затрат

• На 34% меньше ручной работы с информацией
• Оптимизированные затраты на инфраструктуру
• Меньше поддержки нужна благодаря автоматизации

Взаимодействие с пользователями

• 214% рост использования рабочего пространства команды
• 91% точность рекомендаций
• Улучшенный совместный обмен знаниями

Процесс разработки

Разработка шла по методологии с:

• Гибкие спринты с помощью специального конвейера AI/ML
• Инфраструктура как код для единообразных сред
• Автоматическое тестирование, включая модульные, интеграционные и производительные сценарии
• Система флагов функций для контролируемых релизов
• A/B-тестирование для улучшения алгоритма рекомендаций

Стратегия внедрения

• Управление средой: разработка, тестирование и производство с одинаковыми настройками
• CI/CD Pipeline: автоматические процессы сборки, тестирования и развертывания
• Управление контейнерами: используем Kubernetes/Docker Swarm
• Мониторинг: распределенное отслеживание, показатели производительности и автоматическое реагирование на инциденты

Ключевые выводы

Модели принятия пользователями

• Простые функции быстрее входят в обиход
• Постепенное внедрение новых функций работает лучше, чем всеобъемлющее обучение
• Инструменты должны легко встраиваться в то, как вы уже работаете

Технические моменты

• Эффективность векторного поиска по схожести падает с увеличением размера базы данных
• Оценка качества контента очень важна с самого начала
• Совместное редактирование в реальном времени требует аккуратного решения конфликтов

Преодоленные трудности

Проблемы с масштабируемостью

• Оптимизация работы базы данных с помощью кэширования запросов
• Переход от синхронной к событийно-ориентированной архитектуре
• Внедрение ограничения скорости и автоматических выключателей

Управление качеством контента

• Автоматическая оценка контента по тому, насколько надежен источник
• Как пользователи могут помочь с поиском
• Найди баланс между объемом контента и качеством его отбора

Платформа включает в себя комплексные стратегии снижения рисков:

• Процессы резервного копирования и восстановления данных на определенный момент времени
• Планы на случай сбоев в работе сервисов искусственного интеллекта
• Управление зависимостями внешнего API
• Автоматические системы реагирования на инциденты
• Внимательно следите за всем и можете вернуться к прежней версии, если что-то пойдет не так

Области оптимизации

Улучшение производительности

• Улучшение стратегии кэширования для контента в реальном времени
• Оптимизация индекса для растущих наборов данных
• Распределение нагрузки для одновременных пользователей

Архитектура интеграции

• Переход от архитектуры событий «точка-точка» к архитектуре на основе веб-хуков
• Стандартные форматы данных для интеграции инструментов
• Больше надежности благодаря распределенной системе

Успех этой платформы управления знаниями на базе искусственного интеллекта показывает, что есть большой потенциал для повышения продуктивности организации благодаря умной обработке информации и удобному дизайну пользовательского интерфейса.