為什麼企業需要導入以AI智能問答為基礎的知識管理？
知識是企業最寶貴的資源之一，它包括內部專業知識、流程和經驗，故建置完善的知識管理系統對於企業的長期發展相當重要。而意藍資訊AI Search for KM便提供了更先進、自動化程度更高，且使用者友好的知識管理系統，以AI賦能企業合作夥伴。
本期 AI 知識庫亮點
知識管理對企業的必要性是什麼？
新一代生成式AI知識管理系統(AISKM)是什麼？
企業如何有效整合現有資源到新一代知識管理系統？
知識管理對企業的必要性是什麼？
企業於知識管理上的常見痛點
2000年時期由Thomas H. Davenport教授發表關於知識工作者 (knowledge worker) 及知識社群 (knowledge community) 的一系列研究，加上Ikujiro Nonaka教授等人發表的顯性知識 (explicit knowledge) 及隱性知識 (tacit knowledge) 的轉換模型，帶動了企業對於知識管理的重視，進而投入知識管理系統，將企業知識留存累積起來，成為良好的基礎。然而二十多年過去了，在企業知識管理中，常見的痛點包括學習與內化企業知識的人力成本過高，以及知識庫的運作不夠自動化或不夠智能化、系統難以上手。
首先，學習企業知識庫並進一步內化所產生的人力成本過高，是許多企業在知識管理中所面臨的挑戰之一。傳統的知識管理可能會有資訊分散、版本過多的問題，需要員工自己進行彙整與吸收，因此對於需要調用企業知識庫來解決工作問題的員工而言，常會花很多時間搜尋、學習與內化，最後才能應用於工作上，導致企業相關人力成本偏高的痛點。
其次，知識的運用不夠自動化、搜尋不夠智能化也是另一個常見的問題。隨著企業資料量不斷增加，手動處理大量的知識資訊變得愈來愈困難，使用者可能在大量的文件中難以找到需要的資訊，或搜尋功能不夠智慧、精準，進而導致效率低下，無法即時應對快速變化的商業環境。
最後，系統不好上手也是一個普遍的問題。傳統知識管理系統通常缺乏互動性，且系統複雜難懂，需要員工接受長時間的培訓才能夠熟練使用。
導入新一代生成式AI知識管理系統的優勢
而要想解決上述企業知識管理上的問題，關鍵便在於找到可以有效降低人力成本、提高操作效率，同時確保員工能夠輕鬆上手，從而打破企業內的資訊孤島。故引入生成式AI知識管理系統，對於企業的優勢便在於提升知識管理的效率和效益，讓企業先前對於大量投入所累積的知識，能夠充分地活化運用。
新一代生成式AI知識管理系統，可以快速查找到與問題相關的檔案文件，並以簡單易懂的語句進行提問及回覆，協助使用者彙整、內化其中知識點，從而節省人力資源、加速知識內化過程。再加上生成式AI在自然語言處理能力上的強項，支援使用者口語化問答，讓使用者體驗 (User Experience) 更加自然與直觀，不僅易上手、減輕員工學習負擔，促進了更廣泛的系統應用。
新一代生成式AI知識管理系統(AI Search for KM)是什麼？
AI Search for KM 基本介紹
意藍資訊「新一代生成式AI知識管理（AI Search for KM）」不同於傳統知識管理系統，整合了生成式AI、搜尋引擎，和NLP技術（自然語言處理），讓使用者可以更輕鬆地檢索和應用企業有價值的知識。
就像在跟真人聊天一樣，只要企業把文件或資訊存入AI Search for KM 的資料庫中，當有問題或需要特定的知識時，只需要透過簡單易懂的白話文進行提問，使用者便可快速獲得所需的知識，避免繁瑣的搜尋或閱讀大量文件。此外AI Search for KM可專注於企業自身所建構的知識庫，並在提回覆使用者時顯示所引用的知識庫資料，確保回答能基於實際數據和企業內部知識，避免生成式AI因不實際資料而產生的錯誤或幻覺。
AI Search for KM 五大核心特點
意藍資訊所推出的「新一代生成式AI知識管理（AI Search for KM）」有五大核心特點：支援多種格式、權限控管機制、支援全文檢索、支援對話問答、支援地端/雲端。
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支援多種格式
支援企業常用的各種檔案格式，包含docx、PDF、xlsx、csv、OpenOffice 3.x 等格式，滿足企業檔案格式需求。
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權限控管機制
讓使用者僅能查詢到具有檢視權限的檔案文件資料，避免資料洩露，以滿足企業管控機敏資訊、劃分部門權限等需求。
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支援全文檢索
提供廣泛且彈性的資料檢索範圍，除了檔案文件的標題與內文之外，作者等資訊也在資料檢索範圍內，使用者可自行選擇欲檢索的範圍。
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支援對話問答
支援使用者以對話式問答，對文件知識點提問，系統會根據使用者提出的問題與相關參考資料，回傳彙整後的口語化回覆，讓使用者可以輕鬆上手。
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支援地端/雲端
可配合單位需求選擇地端或雲端服務。支援多種生成式AI的大語言模型 (Large Language Model，LLM)，從先進的OpenAI GPT、到開源的Meta Llama 2，或是意藍經由大量本地語料調校而成的地端模型，可以選擇性地部署在企業內部環境中，避免了知識外洩的安全疑慮，同時又能兼顧高效能及準確性。
企業如何有效整合現有資源到新一代知識管理系統？
2步驟輕鬆完成評估與整合設定
最後，企業又可以如何有效整合現有的知識庫到新一代生成式AI知識管理系統中呢？我們可以先採取以下步驟：
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評估現有知識庫
了解企業內部現有的知識庫，包括其結構、格式、內容和涵蓋範圍，以確定哪些部分的企業知識是重要，且應該被整合的。
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導入新一代知識管理系統
將企業現有知識庫與新一代生成式AI知識管理系統整合，並根據企業的要求和知識庫的內容，進行生成式AI模型的相關參數設定，確保使用者可以迅速且精確地檢索到相關知識，取得簡單易懂的正確內容，提升系統的實用性與使用者體驗。
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