ChatGPT的爆火出圈吸引了多家科技公司纷纷下场“秀肌肉”,前有百度推出“文心一言”,后有阿里发布“通义千问”,京东、腾讯、360等大厂亦纷纷布局。人工智能等新兴技术的应用正变得越来越成熟及普及。

(资料图)

AI、大数据时代,企业知识管理智能化需求亦愈加迫切,知识图谱等技术的应用,提供了一种更好地组织、管理和理解海量信息的能力,能更好地支撑知识的学习应用,让知识的价值不断释放。在此形势下,蓝凌基于知识图谱的智能知识管理平台应时而生。

知识管理需求转变,蓝凌推出基于知识图谱的智能KM平台

数字化时代,组织的知识范围类型、构成形式、应用场景、服务模式、业务价值已发生巨大改变,传统知识管理已然难以满足组织的4大核心需求:

①知识沉淀:如何快速采集、加工文档、图片、视频等多模态知识?

②知识查找:如何更为精确且高效地查询到想要的知识,并呈现知识的关联关系?

③知识利用:如何在业务过程中及时地获取知识?

④智能问答:当遇到业务难题时,如何及时获取精准的答案?

▲DT时代,企业知识管理需求已发生巨变

为助力组织更好地进行知识管理,提升市场核心竞争力,蓝凌作为《知识管理国家标准》参编单位、China MIKE大奖联合主办方之一,结合在知识管理领域20多年的经验沉淀,推出基于知识图谱的智能知识管理平台,通过知识自动分类、语义搜索、辅助分析、智能推荐、智能问答等,减省人工繁琐操作,赋能组织提效降本,提升知识效益。

▲架构图

5大核心应用场景,助力组织提升知识效益

蓝凌基于知识图谱的智能知识管理平台,以行业知识图谱生命周期为视角,提供行业知识图谱生命周期各阶段的存储与构建、知识图谱分析、知识图谱的应用服务和能力。

① 知识自动分类,减轻人员入库压力

平台具有知识自动分类功能,当知识导入或上传时,可根据知识标题、摘要或附件内容自动进行归类,并自动抽取知识标签。系统支持pdf、doc、docx、xls、xlsx、ppt、pptx、txt等多种格式解析。

② 语义搜索,精准满足用户知识需求

基于自然语言处理技术的语义搜索,可从关键词、上下文、用户历史记录、用户反馈等多方面分析用户的搜索意图,以提供更多相关联的搜索结果和信息,更加准确地满足用户需求。

比如,用户搜索“XX市第一人民医院”,将会呈现出相应的知识图谱,包括手术刀、显微镜、供应商等相关联的信息。

③ 知识智能推荐,为用户提供更多信息参考

平台基于构建的知识图谱,可提供与主题模型相似的文档推荐。譬如,当用户查看设备缺陷文档时,系统则会按照厂家、部件、类型三个不同维度展示相关的文档推荐,以供用户参考,帮助用户找到更精准的信息。

④ 辅助分析,找准问题归因及解决方案

知识图谱可以整合不同来源的数据,并进行可视化展示,对不同实体之间的语义关系进行分析,辅助用户分析决策。譬如,某公司面向设备健康场景,通过设备故障、家族型缺陷、故障案例、缺陷记录等各类数据构建设备故障知识图谱,当该公司的RO反渗透纯水机出现“无法进水出水”这一故障,知识图谱可以将问题与解决措施进行动态关联,提供“调高增压泵参数”“忘记开低压开关”等原因分析及解决方案,帮助维修人员快速进行原因排查,找到解决方案。

⑤ 知识智能问答,打造企业专属“ChatGPT”

平台通过知识图谱技术,可让问答机器人更能理解用户问题,实现推送数据计算好的结果、实体的具体属性值、以及实体关联关系的具体结果。譬如,当用户提问“2017年主变设备缺陷数量统计及各自占比”,系统将会自动整合并进行计算,将计算好的结果推送给用户。

案例展示

某国有企业:基于设备缺陷知识图谱,提供更精准的智能知识检索与问答服务,提升设备缺陷的智能化管理水平,实现设备及故障维修信息的快速查询、故障影响的快速发现处理;提供可视化图分析模型,通过缺陷关联设备、厂商、部件、部位等信息,评估缺陷影响范围,辅助事前预防。

某建筑企业:以客户数据、项目数据、合同数据、流程数据、部门数据、供应商数据等各类数据作为数据源,构建项目主数据图谱,便于快速查询项目相关信息及其关联关系,为企业项目资产管理、项目知识成果推荐复用等提供支持,助力项目推进,助推目标达成。

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