AIGC 如何为您的知识管理注入智慧动能

2025-08-25 11:21

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我们都经历过这样的情况——当遇到问题或紧急请求时，我们会向知识库寻求帮助。很多时候，我们搜索无穷无尽的文档，却发现没有什么能与我们的困境相匹配。与往常一样，不可避免的服务台门票成为我们最后的手段，让我们在 IT 团队做出响应之前玩等待游戏。如果预先可以轻松访问相关解决方案，所有这些都是可以避免的。

因此，有组织的知识管理策略可能是快速解决问题和长时间停机之间的区别。然而，尽管它有明显的好处，但许多组织似乎仍然在努力解决次优问题结果。知识管理是第六大采用的 ITIL 实践，但自我报告的成功水平仅为 20%。

一个主要原因是传统知识管理系统通常是静态的和一维的，因为它们依赖于信息的手动管理和更新。此外，知识是一个动态实体，需要不断发展才能保持其相关性。

值得庆幸的是，最近的技术进步帮助解决了这些差距，将知识管理定位为从记录和共享信息的管理活动过渡到更具交互性、智能的方法。

在人工智能和机器学习的支持下，这些进步，尤其是以生成式人工智能工具的形式，可以帮助组织以比以往更高的效率生成和传播知识。

生成式人工智能只适合科技巨头吗？

企业现在开始了解如何利用生成式人工智能来解决在整个企业中收集、组织和转移知识的困难。大型语言模型（LLM）为生成文本和理解语言等任务带来了一波创新浪潮。然而，它们的大规模和计算需求限制了它们仅适用于具有广泛财务和技术能力的组织。

虽然 GPT-4 和 PaLM 2 等公开可用的法学硕士表现出令人印象深刻的性能，但简单地将这些模型应用于企业用例可能会给企业使用带来一定的挑战。此外，较小的组织可能没有资源来利用它们。

以下是组织发现自己陷入通用模型困境的一些关键领域：

缺乏特定领域的数据和上下文	通用模型可以有效地响应通用问题，但在询问特定产品或服务时则不那么好。这种知识差距使得模型容易产生幻觉和偏见。
资源密集型培训和维护	培训和维护法学硕士涉及大量资源和计算要求，这使得法学硕士成为资金充足的组织所独有的。
缺乏数据安全性	人们对组织专有数据的安全和隐私感到担忧。组织宁愿将这些数据置于自己的控制之下，也不愿让面向公众的法学硕士对其进行培训。

企业要想在知识管理战略中充分获益于生成式人工智能，必须首先克服这些挑战。最近，人们意识到，挖掘生成式人工智能真正潜力的前进方向是转向更小、更特定领域的模型。这些小型语言模型通过在组织的数据语料库上进行训练，可以提供与大型语言模型类似的功能，但以更节省资源的方式。这将使生成式人工智能更容易被更广泛的受众所接受。

以下是推动小型语言模型开发的一些因素：

增强的定制	小型语言模型在针对特定领域的用例和内部企业数据进行训练时，可以根据组织的独特需求提供更高程度的定制。
可管理的培训和部署	这些模型的训练和部署更易于管理，需要更少的训练数据和更不强大的硬件。从长远来看，这可以为组织节省大量成本。
数据控制	在受控环境中使用精选数据集训练模型有助于保护敏感信息并维护隐私，从而降低未经授权访问企业数据的风险。

小型语言模型的出现标志着人工智能的关键时刻，帮助我们解锁企业知识管理中的无数用途。然后，让我们探讨生成式 AI 如何帮助服务台解决在整个企业内共享知识的固有挑战。

服务台团队利用生成式 AI 优化知识管理的 3 种方式

1. 知识创建：通过生成详细的解决方案文章来丰富您的知识库

将隐性知识转化为显性知识是知识管理成功的关键。这种转换需要各种技术人员和主题专家的详细意见。由于他们的盘子已经满了，他们可能并不总是有时间记录他们的解决过程并为知识库撰写解决方案文章。

值得庆幸的是，借助生成式人工智能功能，技术人员可以通过将各种信息（例如票据注释、附件或工作日志中的数据）转换为综合文章来加速写作过程。基于对工单数据和其他解决方案文章的先前训练，语言模型可以从以前捕获的知识中提取信息。然后，该信息用于生成详细的解决方案文章。

这简化了技术人员的编写过程，因为审查和修改生成的解决方案比从头开始起草解决方案要容易得多。随着时间的推移，为不同类型的工单创建复杂的知识文档可以帮助服务台增强其知识库。

2. 知识发现：通过填补语义空白来改进知识搜索

为了最大化您的知识库，您需要首先优化知识发现。考虑到员工每天花费3.6小时搜索信息，在知识发现过程中节省的每一刻都是一次胜利。

语义差距，即用户打算查找的内容与他们收到的搜索结果之间的鸿沟，一直是静态知识管理的一个显着缺点。依赖严格关键字重叠的传统系统往往无法理解用户意图和特定上下文。

这就是为什么拥有一个提供直观搜索功能以帮助用户找到特定于上下文的答案的知识管理系统非常重要的原因。借助生成式人工智能先进的自然语言处理能力，将搜索者的意图与相关响应相匹配成为可能。

由于语言模型旨在理解人类语言的细微差别，因此无论问题的措辞如何，它们都可以处理各种用户输入。因此，用户不再需要依赖特定的关键词或短语，使知识搜索和发现更加自然和轻松。

3. 知识消费：通过提供上下文和个性化的响应来促进自助服务

自助服务一直被视为成功知识管理的最终目标之一。通过从传统的信息冲浪方法转向更直观的问答方法，具有高级对话功能的知识管理系统可以重新定义最终用户体验。

当用户由于解决方案文章不清楚或太长而无法解决问题时，他们被迫向服务台提交工单。生成式 AI 可以在其响应中提供相关文章的摘录或摘要，而不是将用户定向到一堆知识文章并按原样提供它们。

这使得用户能够快速掌握信息的本质，而无需搜索大量内容。如果最终用户可以在这些生成的响应中找到答案，他们就更有可能避免联系服务台。

最后的思考

显然，生成式人工智能可以显着增强组织在整个企业内改进和共享知识的能力。从高级内容生成到自动知识提取，生成式人工智能技术正在为组织充分利用其数据的潜力铺平道路。

我们还没有正确探索生成式人工智能在企业用例中的所有可能性。但毫无疑问，通过将有价值的企业数据与人工智能的强大功能无缝融合，我们正处于一个新时代的边缘，知识将比以往任何时候都更加动态和容易获得！

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转载：Manage Engine