知识管理是借助信息平台与相关工具,对企业知识进行“生产、评审、发布、应用、互动、创新和退出”全流程管控,实现积累知识资产避免流失,提高组织运行效率,将知识作为组织的重要资本进行经营管理,固化和提高企业核心竞争力的手段。
能够处理复杂的语言结构和上下文关系,生成准确、连贯的文本。可以帮助人们提高工作效率,减轻写作负担,节省时间精力。可以为创造性的内容生成提供参考支持。
深蓝海域知识中台是一款领先的企业级知识内容及相关技术能力的复用知识管理平台,
通过智能化的技术和全面的功能模块,帮助企业高效管理、共享和应用知识。
智慧云搜索平台,可解决企业搜索需求的同时降低系统开发成本,统一各类数据呈现等。
有效的提升知识共享的内容质量。
全智能知识库构建了一套涵盖智能知识采集、加工、理解、应用全流程的智能知识库系统。
基于AI技术和算法,实现爬虫采集、模型萃取等5+智能化的知识采集工具,自动标签、抽取FAQ等10+智能知识加工能力,语义和图像识别等6+智能知识理解引擎,以及智能搜索、智能问答等7+知识智能应用场景和方案。
在知识库中,仅仅通过数据库检索,全文搜索,往往会出现搜索不到、搜索不准的情况。
深蓝海域运用人工智能技术,探索搜索引擎的智能化,让用户搜索知识变动更简单
如果您每天花大量的时间在指定的网站上查找各类知识信息,作为研究、内参,如果您正在苦恼这些信息需要人工下载,需要人工辨别分类,需要人工去重,去干扰,那您不能错过“包打听”。
基于爬虫和机器学习技术打造,自动采集、自动去重归类、个性化分发推荐、知识关联挖掘,为您打听您想了解的内容!
工单系统中具有海量数据的工单信息,通过构建和训练“工单知识萃取模型”,萃取出有效的工单知识,将其应用于工单的提出、处置等环节,从而减少重复工单的提出率、提升工单处置效率和解决准确率。
原子化智能搜索引擎是深蓝海域基于智能语义算法、原子化引擎技术开发的创新搜索技术。
对用户输入关键词自动进行语义算法处理,搜索更合理的结果,而非简单的词语匹配;搜索结果只显示最匹配的文章段落,而非将整篇文档呈现给用户。
篇章级内容通过原子化处理,可直接提供原子化知识给问答机器人,大大减少FAQ整理工作量。
2020-02-12 10:09
一曲“华为的冬天”吹响了华为变革的号角,那么“内容管理”是否意味着“企业的冬天”呢,而“知识管理的春天”还远吗?其实不管是“内容管理”还是“知识管理”,它们都还只是一个婴儿,“路满满其修远兮”,它们都还需要面对共同解决的问题:
1、一切都结构化吗?
曾有人探讨是“先分类后知识”还是“先知识后分类”?这里我不想来探讨这个问题。但是它至少揭示出了目前现有的知识分类,内容分类存在一定的局限性。内容管理通过将非结构化的内容即以不同的标识结构化,再辅助超强的搜索功能垂直整合来弥补分类的不足;而知识管理借助于知识地图等手段将非结构化/结构化/半结构化的知识整合在一起,两者孰轻孰重呢?从长远来看,为了寻找知识和内容的快速方便,知识关联和内容关联的有效,以及知识挖掘、内容挖掘的需要,结构化将成为一种必然。但一切都需要结构化吗?非也,结构化搜索带来的弊端将会是很多多余的内容和知识关联在一起,直至导致效率的低下。如何去把握一个有效的度,如何去有效结合不同的方式?将成为知识管理和内容管理共同面对的一个难题。
2、集成整合难题
内容管理面临着如何将内容创建,内容处理,内容交付等不同环节的整合,最终落脚点其实是如何把企业不同来源,不同用途,涉及不同环境的内容整合起来;它需要消除如生产管理部、营销部和采购部等部门墙妨碍内容应用的界线,也需要消除如ERP、SCM、CRM等信息化系统墙妨碍内容应用的界限,这也是同样困扰知识管理的一个问题。随着XML技术的发展和Portal应用技术的发展,这样的问题将会得到逐步的解决。
3、业务融合困境
不管是内容管理还是知识管理,最终都是为了提升企业的运营效率,提升企业的盈利能力。没有和企业业务结合的内容管理和知识管理将是“无本之木、无源之水”,如何理顺企业的资金流、物质流、工作流和内容流、知识流之间的关系,实现它们之间的结合,无疑将需要广大内容管理和知识管理的实践者和研究人员共同努力。“路漫漫其修远兮,吾将上下而求索”!