ความต่างอยู่ที่ Knowledge Layer และอยู่ที่ว่าเราวางมันไว้ตรงไหน
องค์กรส่วนใหญ่ต่อ AI เข้ากับกองเอกสาร/ความรู้ของตัวเองตรงๆ แล้วหวังผลดี โมเดลก็อ่านสิ่งที่มันได้รับ แล้วผลิตคำตอบที่ฟังดูสมเหตุสมผลที่สุดออกมา
ซึ่งโดยส่วนใหญ่ก็ใช้ได้ดี จนถึงวินาทีที่คำตอบนั้นสำคัญจริง
Modern Knowledge Management วางชั้น Knowledge Layer ไว้ตรงกลางระหว่างเอกสาร/ความรู้ขององค์กร (domain knowledge) เพื่ออธิบายแบบจำลองของความรู้ที่องค์กรทำงานด้วย และกราฟที่บอกว่าสิ่งเหล่านั้นเกี่ยวข้องกันอย่างไร โดยทุกข้อความมี “ที่มาที่ไป” กำกับ แล้วค่อยให้ AI ทำงานบนนั้น แทนที่จะปล่อยให้มันเดาจากรูปแบบตัวอักษรที่ไม่มีชั้นของความรู้ขององค์กรกำกับ
มีอะไรอยู่ในชั้น Knowledge Layer
มันคือแผนภาพที่ใครก็ตามจะวาดบนกระดาน เวลาจะอธิบายว่าสิ่งต่างๆ ในองค์กรเกี่ยวข้องกันอย่างไร เพียงแต่เขียนไว้ในรูปแบบที่ AI สามารถเดินตามได้
เก็บไว้ให้คนกลับมาค้นเจอ
คลังเอกสาร โครงสร้างโฟลเดอร์ ระบบค้นหา ออกแบบมาให้คนที่รู้คร่าวๆ อยู่แล้วว่ากำลังหาอะไร ค้นเจอ
ตอนนี้เครื่องจักรเป็นผู้ตอบก่อน
คนถาม AI ก่อนจะเปิดระบบไหนทั้งนั้น และอะไรที่มันตรวจสอบไม่ได้ มันก็แต่งขึ้นมา อย่างลื่นไหล และในนามขององค์กรคุณ
จัดโครงสร้างให้เครื่องจักรถูกบังคับให้ทำตาม
ความหมายชัด ความสัมพันธ์ชัด หลักฐานชัด สร้างมาให้คำตอบสาวกลับได้ ทำซ้ำได้ และยืนยันตัวเองได้
ถ้าเรื่องนี้ตรงกับที่คุณกำลังคิดอยู่ นัดเวลาคุยกันได้
90 นาที เชิญภัณฑารักษ์หรือบรรณารักษ์ของคุณมาด้วย พร้อมคำถามหนึ่งข้อที่องค์กรตอบไม่ได้
หรือติดต่อโดยตรงที่ hello@neogens.co