02 — Modern Knowledge Management หมายถึงอะไร

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

วิธีที่คนส่วนใหญ่ทำกัน
เอกสารและระบบต่าง ๆ ทะเบียน · รายงาน · แฟ้ม · ตาราง · อีเมล โมเดล AI อ่าน · ทำนาย · เขียน คำตอบที่ลื่นไหลและมั่นใจ ไม่มีร่องรอยย้อนกลับ · ทำซ้ำไม่ได้
Modern Knowledge Management
เอกสารและระบบต่าง ๆ วัตถุดิบชุดเดิมที่คุณมีอยู่แล้ว ชั้นความรู้ · องค์กรเป็นเจ้าของ Ontology + Knowledge Graph สิ่งที่รู้ — และรู้ได้อย่างไร โมเดล AI อ่านกราฟ · ประกอบคำตอบ คำตอบ + หลักฐาน · ทำซ้ำได้
ข้อโต้แย้งทั้งหมดอยู่ในภาพเดียว เอกสารชุดเดียวกัน โมเดลตัวเดียวกัน ต่างกันแค่ว่าความรู้ขององค์กรอยู่ในชั้นที่องค์กรดูแลเอง หรืออยู่แค่ในการเดาของโมเดล

มีอะไรอยู่ในชั้น Knowledge Layer

มันคือแผนภาพที่ใครก็ตามจะวาดบนกระดาน เวลาจะอธิบายว่าสิ่งต่างๆ ในองค์กรเกี่ยวข้องกันอย่างไร เพียงแต่เขียนไว้ในรูปแบบที่ AI สามารถเดินตามได้

กายวิภาค — สามส่วน และคุณคิดแบบนี้อยู่แล้ว
ชาม วัตถุ ส. วัฒนา บุคคล คณะสำรวจ เหตุการณ์ ถูกเก็บมาโดย ร่วมอยู่ใน คุณสมบัติของตัวสิ่งของ วัสดุ · ขนาด · ที่จัดเก็บ เลขทะเบียน · สภาพ คุณสมบัติของตัวความสัมพันธ์ แหล่งที่มา: จดหมายผู้บริจาค สถานะ: ยืนยันแล้ว · ผู้ระบุ: จ.พ. และต่อไปได้ไม่จำกัด สิ่งชนิดใหม่เกาะเข้ากับของเดิม โดยไม่ต้องรื้อสร้างใหม่ สิ่งของกลายเป็นโหนด · ความสัมพันธ์กลายเป็นเส้นที่มีชื่อ · หลักฐานติดอยู่บนตัวเส้น กล่องที่สองคือส่วนที่ไม่ธรรมดา — ระบบส่วนใหญ่บันทึกว่าสองสิ่งเกี่ยวข้องกัน แต่ไม่บันทึกว่ารู้ได้อย่างไร
หลักฐานติดอยู่บนตัวความสัมพันธ์ การออกแบบลักษณะนี้ที่ทำให้ทั้งระบบตรวจสอบย้อนหลังได้ และเป็นส่วนที่แบบจำลองข้อมูลเกือบทุกแบบตัดทิ้ง
และมันจำสามอย่าง ไม่ใช่อย่างเดียว
01 · สิ่งที่กำลังถามอยู่ตอนนี้ คำถามที่มีชีวิต บทสนทนาที่กำลังดำเนินอยู่ — สิ่งที่ผู้ชมหรือนักวิจัย ได้รับฟังไปแล้ววันนี้ 02 · สิ่งที่องค์กรรู้ บันทึกที่ตกลงแล้ว วัตถุ บุคคล สถานที่ เหตุการณ์ — จัดระเบียบด้วย ontology ของคุณ ทุกข้อความมีแหล่งที่มากำกับ 03 · ทำไมจึงสรุปเช่นนั้น บันทึกเหตุผล ชั่งน้ำหนักหลักฐานใดบ้าง ปัดตกอะไรทิ้งไป เพราะอะไร ใครเป็นคนตัดสิน และเมื่อไร บรรทัดฐานที่ค้นหาได้ — กรณีคล้ายกันครั้งหน้าเริ่มจากสิ่งที่ตัดสินไว้แล้ว ระบบส่วนใหญ่เก็บแค่กล่องกลาง — เก็บข้อสรุปไว้ แต่ทิ้งเหตุผล กล่องที่สามคือกล่องที่มักเกษียณไปพร้อมกับคนที่ถือมันไว้
กล่องที่สามคือความสูญเสียที่เงียบที่สุด วันที่มีคนกลับมาทบทวนข้อสันนิษฐานนี้อีกครั้งในอีกยี่สิบปี สิ่งที่มีประโยชน์ไม่ใช่ข้อสรุป แต่คือการได้รู้ว่าเคยชั่งหลักฐานอะไรไปบ้าง ปัดตกอะไร และเพราะอะไร
การจัดการความรู้แบบเดิม

เก็บไว้ให้คนกลับมาค้นเจอ

คลังเอกสาร โครงสร้างโฟลเดอร์ ระบบค้นหา ออกแบบมาให้คนที่รู้คร่าวๆ อยู่แล้วว่ากำลังหาอะไร ค้นเจอ

สิ่งที่เปลี่ยนไป

ตอนนี้เครื่องจักรเป็นผู้ตอบก่อน

คนถาม AI ก่อนจะเปิดระบบไหนทั้งนั้น และอะไรที่มันตรวจสอบไม่ได้ มันก็แต่งขึ้นมา อย่างลื่นไหล และในนามขององค์กรคุณ

การจัดการความรู้สมัยใหม่

จัดโครงสร้างให้เครื่องจักรถูกบังคับให้ทำตาม

ความหมายชัด ความสัมพันธ์ชัด หลักฐานชัด สร้างมาให้คำตอบสาวกลับได้ ทำซ้ำได้ และยืนยันตัวเองได้

08 — เริ่มต้นบทสนทนา

ถ้าเรื่องนี้ตรงกับที่คุณกำลังคิดอยู่ นัดเวลาคุยกันได้

90 นาที เชิญภัณฑารักษ์หรือบรรณารักษ์ของคุณมาด้วย พร้อมคำถามหนึ่งข้อที่องค์กรตอบไม่ได้

ได้รับคำขอของคุณแล้ว เราจะติดต่อกลับภายในสองวันทำการเพื่อนัดหมายเวลา

หรือติดต่อโดยตรงที่ hello@neogens.co

ก่อนหน้า
ปัญหา
ถัดไป
ทำไมมันถึงได้ผล