سازمانهای دارای اسناد و دانش پراکنده
از اطلاعات پراکنده تا دانش قابل استفاده.
اگر اطلاعات سازمان شما پراکنده است، اولین قدم هوش مصنوعی نیست؛ ساختن یک زیرساخت دانشی قابل اعتماد است.
درخواست ارزیابی اولیهنشانههای این مسئله
- اطلاعات مهم در فایلها و سامانههای متعدد پخش شده است.
- اصطلاحات و طبقهبندیها میان واحدها یکسان نیست.
- یافتن ارتباط میان دادهها دشوار یا ناممکن است.
- مدلهای هوش مصنوعی به منبع معتبر و ساختاریافته دسترسی ندارند.
چه چیزی تغییر میکند؟
- نقشهٔ منابع داده و دانش سازمان
- واژگان مشترک و مدل مفهومی میان واحدها
- گراف دانش یا پایگاه دانش قابل پرسوجو
- لایهٔ دسترسی آمادهٔ اتصال به سامانههای هوشمند
دانش باید از فایل و پوشه فراتر برود.
دادهٔ خام یک آرشیو است؛ دادهٔ ساختاریافته میتواند به زیرساخت دانش تبدیل شود. ما از ممیزی منابع شروع میکنیم، واژگان مشترک و مدل داده را میسازیم و سپس آنتولوژی، گراف دانش و جستوجوی معنایی را روی همان پایه بنا میکنیم.
این رویکرد را در عمل ببینید
پروژه و راهکار مرتبط، همراه با نقش جیران و وضعیت واقعی آن.
بانک داده و نقشمایههای قالی ایرانیاز اینجا شروع میکنیم
- ۱ارزیابی اولیهٔ دانش و داده
- ۲طراحی Taxonomy و واژگان مشترک
- ۳مدل داده و آنتولوژی
- ۴ساخت گراف دانش و جستوجوی معنایی
- ۵تدوین حاکمیت داده و نگهداری دانش
سؤالات متداول
چرا نمیتوانیم مستقیم سراغ RAG برویم؟
میتوانید، اما کیفیت پاسخ تابع کیفیت بازیابی است و کیفیت بازیابی تابع ساختار منابع. بدون واژگان مشترک و مدل معنایی، پاسخها به سند اشتباه ارجاع میدهند یا از اتصال چند منبع ناتوان میمانند.
این پروژه چقدر طول میکشد؟
بستگی به دامنه دارد. رویکرد ما شروع از یک دامنهٔ محدود با ساختار درست است، نه ساخت گراف دانش کامل پیش از هر کاری.
ارزیابی اولیهٔ دانش و داده
وضعیت فعلی منابع و مسئلهای که دنبال حل آن هستید را توضیح دهید.