Dalam era digital, banyak syarikat telah mengumpulkan sejumlah besar dokumen, seperti minit mesyuarat, manual produk, laporan penyelidikan, kontrak pelanggan dan banyak lagi. Tetapi pernahkah anda terfikir bahawa "sekumpulan fail" yang bertaburan dalam cakera keras atau folder awan ini sebenarnya tidak bersamaan dengan "asas pengetahuan" yang benar-benar boleh membawa nilai? Tanpa penyepaduan, ringkasan dan aplikasi, fail ini hanya boleh terletak secara senyap dalam folder dan tidak boleh berfungsi. Artikel ini akan membawa anda memahami sebab kami perlu berubah daripada "fail" kepada "pangkalan pengetahuan" dan meneroka secara mendalam perbezaan antara pangkalan data dan pangkalan pengetahuan, supaya syarikat boleh menggunakan sumber mereka sendiri dengan lebih berkesan.

1. Pertama faham tiga konsep: pangkalan data, pangkalan pengetahuan dan arkib

1. Pangkalan Data

Pangkalan data biasanya merupakan sistem yang diseragamkan dan berstruktur dengan baik yang digunakan untuk menyimpan data yang "tersusun dan jelas", seperti resume pekerja, maklumat sewa, pengurusan pesanan dan sebagainya. Data ini selalunya boleh disimpan menggunakan pangkalan data hubungan (seperti MySQL dan PostgreSQL) atau pangkalan data NoSQL (seperti MongoDB), menjadikannya mudah untuk mendapatkan, mengemas kini dan menyelenggara dengan cepat menggunakan SQL atau bahasa pertanyaan.

• ciri: Struktur medan yang jelas dan perolehan semula yang cekap
• Skop permohonan: Sistem perdagangan, pengurusan bahagian belakang, aplikasi yang memerlukan penulisan dan pertanyaan segera

2. Pangkalan Pengetahuan

Pangkalan pengetahuan terutamanya digunakan untuk menyimpan maklumat yang agak tidak berstruktur atau separa berstruktur seperti "kandungan, proses dan kaedah," termasuk Soalan Lazim, kertas putih teknikal, proses pengajaran, manual reka bentuk dan dokumen kerja.

• ciri: Maklumat adalah agak bebas dan memerlukan anotasi tambahan atau alat vektorisasi untuk mendapatkannya pada tahap semantik.
• Pelaksanaan biasa: "Pangkalan data vektor" yang menjadi popular sejak beberapa tahun kebelakangan ini boleh menukar dokumen kepada vektor terbenam (benam) dan mencari kandungan yang paling berkaitan melalui carian persamaan.

Perlu diingatkan bahawa pangkalan data vektor tidak semestinya memerlukan GPU untuk pencarian semula, tetapi untuk data berskala besar yang memerlukan pertanyaan masa nyata, GPU meningkatkan prestasi pengiraan dengan ketara. Dalam erti kata lain, proses membina pangkalan pengetahuan selalunya merangkumi langkah-langkah seperti pembersihan data, segmentasi semantik dan vektorisasi untuk mencapai pengurusan pengetahuan yang benar-benar "boleh dicari dan boleh digunakan". Penggunaan ejen AI termasuk dalam kategori ini.

3. Fail

Arkib boleh dianggap sebagai pembawa data paling asas, iaitu semua dokumen, laporan, foto, video, fail reka bentuk, dan sebagainya yang pada mulanya dikumpulkan oleh sesebuah perusahaan dikelaskan sebagai "arkib". Jika arkib ini tidak pernah disusun atau diringkaskan, tetapi hanya berselerak dalam pelbagai folder atau ruang awan, ia tidak boleh dirujuk dan diambil secara langsung oleh pangkalan data atau pangkalan pengetahuan.

• ciri: Kebanyakannya hanya digunakan untuk penyimpanan.
• Tahap permohonan: Tanpa penstrukturan atau pemprosesan semantik, tahap aplikasi adalah rendah dan sukar untuk mencapai perolehan semula yang cekap.

2. Mengapakah "timbunan fail" tidak boleh dianggap sebagai "asas pengetahuan"?

Walaupun perusahaan boleh menyimpan sejumlah besar fail, tanpa proses dan pengurusan yang sistematik, fail ini akan menjadi fail statik sahaja. Untuk benar-benar merealisasikan nilai mereka, sekurang-kurangnya langkah berikut diperlukan:

1. Pengelasan dan pelabelan: Kategorikan dokumen mengikut subjek atau tujuannya, dan tandakannya dengan kata kunci dan teg, atau tukarkannya ke dalam format yang boleh dibaca oleh mesin.
2. Pembersihan dan pemotongan: Potong fail yang panjang kepada kepingan bersaiz yang sesuai untuk mendapatkan semula yang lebih mudah dan tidak termasuk kandungan pendua atau tidak berguna.
3. vektorisasi: Gunakan model atau alat bahasa untuk mengekstrak vektor ciri teks atau imej untuk memudahkan penubuhan pangkalan data vektor.
4. Sepadukan ke dalam aliran kerja: Benarkan pengetahuan dalam fail ini berjaya diambil dan disebut oleh pasukan dalam kerja harian, contohnya:
   • Cari spesifikasi syarikat atau kertas putih teknikal
   • Tanya tentang amalan atau pengalaman projek yang lalu
   • Dapatkan penyelesaian terbaik serta-merta

Hanya dengan melengkapkan proses di atas dan bekerjasama dengan pengemaskinian dan penyelenggaraan berterusan fail dan dokumen boleh "asas pengetahuan" yang benar-benar boleh digunakan, bukannya hanya timbunan fail yang berselerak.

3. Data berstruktur vs. data tidak berstruktur?

1. Pangkalan data (data berstruktur): Pangkalan data perhubungan tradisional menggunakan SQL untuk membuat pertanyaan, yang sangat bergantung pada kuasa pengkomputeran CPU, kerana pertanyaan dan perolehan indeks selalunya merupakan perbandingan atau perkaitan berasaskan lajur atau baris.
2. Pangkalan pengetahuan (data vektor): Kebanyakan mereka menggunakan pangkalan data vektor, kerana kandungan dokumen kebanyakannya tidak berstruktur dan perlu ditukar kepada vektor sebelum "carian persamaan semantik" boleh dilakukan.
   • Keperluan berskala kecil atau tidak segera: boleh dikendalikan dengan CPU sahaja.
   • Keperluan berskala besar atau berkelajuan tinggi: GPU boleh memberikan prestasi pengkomputeran selari yang lebih baik dan mempercepatkan pengambilan vektor dimensi tinggi dengan ketara.

4. Bagaimana untuk menaik taraf "Fail" kepada "Pangkalan Pengetahuan"?

1. Membangunkan proses pengurusan dokumen: Membangunkan piawaian untuk jenis fail, kawalan versi, proses semakan dan pengurusan kebenaran.
2. Import alatan untuk pembersihan dan pembahagian: Contohnya, menggunakan teknologi pemprosesan bahasa semula jadi untuk membahagikan dokumen besar kepada entri atau perenggan dan menghapuskan maklumat pendua atau tidak berguna.
3. Buat pangkalan data vektor: Tukar kandungan dokumen atau media penting kepada vektor yang boleh dicari secara semantik dan simpannya dalam pangkalan data vektor.
4. Digabungkan dengan aplikasi bahagian hadapan: Robot perkhidmatan pelanggan atau fungsi carian pintar boleh disediakan dalam syarikat atau pada platform laman web untuk memudahkan pekerja atau pengguna mencari pengetahuan yang diperlukan dengan cepat.
5. Penyelenggaraan dan kemas kini yang kerap: Kebolehgunaan pangkalan pengetahuan mesti sentiasa dikemas kini dan diselenggara untuk memastikan fail baharu dan tamat tempoh dapat diproses dengan betul untuk mengekalkan kualiti pengetahuan. (Kemas kini dinamikpameran)

5. Kesimpulan: Hanya meletakkan fail mempunyai nilai terhad; membina pangkalan pengetahuan mempunyai nilai yang tidak terhingga.

Dalam era yang tepu maklumat ini, jumlah data dan fail yang banyak yang dikumpulkan oleh syarikat tidak semestinya bersamaan dengan kekuatan. Hanya membuang semua dokumen ke dalam awan, sambil menyediakan akses asas, tidak akan diterjemahkan kepada aplikasi praktikal dalam proses harian atau membuat keputusan. Untuk benar-benar memanfaatkan potensi dokumen ini, kita perlu menggunakan langkah-langkah seperti pengelasan, anotasi dan vektorisasi , memanfaatkan dua kaedah penyimpanan yang berbeza tetapi berfaedah: pangkalan data dan pangkalan pengetahuan , untuk membina "dunia AI baharu" untuk perusahaan. Hanya apabila pengetahuan boleh diambil, dirujuk dan dipelajari, ia boleh menjadi aset tidak ketara syarikat yang paling berharga.

Jika anda menghadapi masalah dengan timbunan dokumen atau ingin menaik taraf sistem pengurusan data sedia ada anda, pertimbangkan untuk melaksanakan mekanisme " pengurusan pengetahuan " yang komprehensif untuk berubah daripada "arkib" kepada "pangkalan pengetahuan." Melalui pengurusan pangkalan pengetahuan yang berkesan, syarikat anda boleh melangkaui sekadar memiliki timbunan dokumen dan sebaliknya memiliki banyak sumber intelektual yang boleh diakses dengan mudah dan memberikan manfaat ketara kepada perniagaan anda.

Masih tak faham? Mari belajar!