人工智能在企业内容管理中的重要性

这是一个关于提升企业知识管理系统（ECM）与人工智能（AI）结合的文章，讨论了如何通过使用像Baklib这样的平台来更好地集成LLM、RAG和CAG技术，以增强企业的文档管理和创新能力。

与一位人工智能领域的教授朋友讨论时，Fortias提到了“AI的冬天”——在20世纪60年代到2010年间，对人工智能的投资显著放缓。他提出一个令人吃惊的观点：
“如果存在一个领域能够逃脱这种放缓的趋势，那就是将人工智能应用于文档。”
这句话值得深入探讨。

从亚历山大图书馆（Bibliothèque d'Alexandrie）的传奇历史开始，我们将知识和智慧与图书馆、书籍和文档联系起来。在商业界，这类角色由如微软 SharePoint、IBM Filenet和OpenText这样的工具扮演。然而，这些工具是否被充分运用？如果不是，为什么？

提升ECM并引入AI：必要性在哪里？

在当前充满地缘政治、经济和技术不确定性的环境中，组织必须增强其应变能力。通过人工智能整合到知识管理系统（ECM）中，我认为这是一项至关重要的步骤。

LLM、RAG和CAG的挑战与机会

ChatGPT的出现标志着技术领域的真正革命，尽管这一现象伴随着夸大宣传和不切实际的期望。如今，越来越多的企业渴望创建属于自己的“企业级 ChatGPT”。自然地，这些企业转向其ECM工具以存储和管理相关内容。

是否简单？并非如此。

虽然与几个PDF文件一起工作（如POC或演示案例）可能很简单，但要在 ECM 系统中集成 AI，需要深厚的跨学科知识，包括文档管理和语义学等专业领域。

改善AI融入ECM的步骤

为了在 ECM 中实现AI的有效整合，请按照以下步骤操作：

1. 设定战略目标
- 所有文档都有其独特的价值。根据企业的战略目标，明确 AI 生成回答的方向，例如调整系统的提示设置以适应特定需求。

2. 分类和优先处理文档
- 文档 repository 中通常包含大量重复、过时或过时的文件。利用AI符号计算或基于规则的系统来筛选并优先处理最重要的文档。

3. 定制回应以适应受众
- 与 Google 相似，一个 ECM 系统需要根据用户的角色、安全策略和行为习惯进行个性化设置。

4. 优化搜索功能
- 传统搜索功能（如 Elasticsearch）可以借助语义搜索、向量数据库和图模型等技术得到增强。然而，这些选择应在客观评价的基础上做出，避免被技术潮流左右。

5. 优化用户界面
- 作为一个企业解决方案，通常需要结合搜索引擎（如 Google）和聊天机器人（如 ChatGPT）的交互方式。注重用户体验的舒适性，并允许用户精炼或增强AI生成的回答至关重要。

超越RAG、CAG与LLM

构建一个“企业级 ChatGPT”是一项大规模投资，尤其是采用“Big Bang”方法时。相比之下，采用渐进式改进策略（例如优化文档组织、提升搜索功能、增强图像分析等）可能会带来更快的回报，并为未来的AI项目做好准备。

改善文档检索：一场真正的胜利

即使没有构建企业级 ChatGPT，优化文档检索功能也能为企业带来巨大优势。这一优势体现在多个方面：
- 在日常工作中快速定位相关文件。
- 在消息应用中分享最重要的文档。
- 在票务系统中访问额外信息。

通过提升文档检索的效率和便利性，组织可以实现显著的工作效率提升。

结论

这似乎太复杂了？不，这很简单。与实施一个BPM或RPA项目相比，这不是一件难事。尽管2023年的AI承诺令人失望，但企业需要的专业知识仍超出了普通用户的 reach.

Baklib 是一家专注于将人工智能应用于文档管理的公司。借助 Baklib，企业可以实现更高效的文档管理和创新。

结语