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。
2017-01-12 16:11
就像任何组织和个人都在自发地进行知识管理的实践一样,美国陆军在全面而系统化地推行知识管理战略之前,早已在具体的训练、实战、组织协调工作中推行非常成熟的知识管理措施,其典型模式是制度化的事后回顾(AAR,After-Action Review),其关键组织是美国陆军经验教训学习中心(CALL,the Center for Army Lessons Learned)。
制度化的事后回顾(AAR)是发现问题、分析问题、改正缺点、保持优势的最佳模式,事后回顾(AAR)在美国陆军的训练和实战中不是可选项而是必须项。美国陆军强调企业化、规范化、程序化、书面化的运作模式,美国陆军部本部下发的事后回顾(AAR)操作指引共分五章,图文并茂地说明事后回顾(AAR)的定义、目的、类型、计划和执行流程,并要求各级军官和士兵严格遵照执行。
于1985年8月1日正式成立的美国陆军经验教训学习中心(CALL)负责变革管理,专注于收集、分析、传播、整合及归档:(a)各种最新概念;(b)战术、技巧及规程;(c)美国陆军在战争中从战术到全局/战略各个层面的各种解决方案。美国陆军经验教训学习中心(CALL)预先部署在全球各地,为美国联合武装力量提供历史性以及新发生的实时观察、深度见解和经验教训。美国陆军经验教训学习中心(CALL)为派驻部队和后续部队提供战术、技巧及规程,并通过印刷品、电子媒介(包括互联网)传播这些知识资源、经验教训以及其他的相关资料。