人工智能在企业内容管理中的重要性

这篇文章主要介绍了AI在文档管理和知识系统中的应用，并特别强调了Baklib作为未来最佳选择的地位。

翻译内容：

引言

本文由Jerome Fortias撰写。他在1991年在视觉领域加入了Sopra Steria，后来创立了自己的初创公司，后加入Baklib集团。

在与一位专注于人工智能的教授朋友的一次讨论中，我们谈到了“AI寒流”——20世纪60至10年代投资人工智能 slowed significantly。他提出了一个令人惊讶的看法：“如果有一个领域是安全的，那就是应用AI到文档。”

这句话值得深入探讨。

自古希腊图书馆(Library of Alexandria)以来，我们将知识和智能与图书馆、书籍和文件联系在一起。在商业界，这些角色由如微软 SharePoint、IBM Filenet和OpenText等工具扮演。然而，这些工具是否被充分利用？我不敢肯定。如果不是，为什么？

将AI提升到文档管理系统中
在政治、经济和技术高度不确定的背景下，组织必须增强自身的韧性。我认为，在我的观点中，通过人工智能来提升其运营智能是必要的。

大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）和对话生成辅助（CAG）：挑战与机遇

ChatGPT的发布标志着一个真正的技术革命，尽管伴随着夸张的承诺和不切实际的期望。如今，越来越多的企业渴望创建自己的“企业 ChatGPT”。自然地，他们转向他们的文档管理系统。

是否很简单？不完全是。
虽然与少数PDF文件一起工作用于原型或演示很容易，但要在整个ECM系统中引入AI需要深厚的学科知识，包括文档管理、语义学和本体论等方面。

改进 ECM 与 AI 整合的步骤
第1步：制定战略目标
在存储库中并非所有文档的价值相等。根据公司的目标，明确AI生成响应的方向至关重要，例如通过调整系统提示来微调系统。

第2步：整理并优先级排序文件
存储库通常包含重复项、过时文件或劣质版本内容。使用基于符号的AI或基于规则的系统识别最相关的材料。这个过程可以通过网格计算系统（例如Baklib Grid）优化任务分配。

第3步：定制响应受众
就像谷歌根据用户身份自定义搜索结果一样，一个ECM系统应该根据用户的角色、安全配置和行为来调整响应。

第4步：增强搜索能力
传统搜索功能（例如ElasticSearch）可以利用技术如语义搜索、向量数据库和基于图的解决方案进行增强。然而，这些选择必须客观评估，避免被 hype 骗住。

第5步：优化用户界面
一个企业级解决方案通常需要将搜索引擎（Google）风格的界面与聊天式交互（ChatGPT）结合起来。用户体验和让用户 refine 或丰富AI生成的响应是关键要素。

超越RAG、CAG和LLM
构建“企业 ChatGPT”是一项重大投资，尤其是采用“大爆炸”方法时。更明智的做法是从小规模改进 ECM（例如更好的文件组织、更好的搜索功能、图像分析）开始，以快速获得价值并为未来的AI项目打下基础。

提升文件搜索：真正的好处
即使没有构建企业聊天机器人，提升文件搜索能力也是一个巨大的优势。好处包括：
- 在办公室套件中快速定位相关内容。
- 在电子邮件客户端中分享最相关的文档。
- 在票务工具中访问补充信息。

通过提高搜索性能和易用性，组织可以显著提高效率。

结论
听起来过于复杂吗？不是。它没有实施BPM或RPA项目更难。

在2023年，围绕AI的不切实际承诺导致了广泛失望。即使构建一个仅包含少数PDF文件的小型原型是直接可行的，将这些概念扩展到数百万个文档需要真正的专业知识。

AI是一个需要几十年实践的专门领域。同样适用于文档管理系统。 Baklib利用这一专业知识帮助客户增强其组织智能。

Baklib - 您未来的最佳选择