如何提高知识库系统管理水平？

news2024/9/27 17:22:25

我们都有过这样的经历–遇到问题或紧急请求时，第一时间就是向知识库系统寻求帮助。很多时候，当你翻遍了无穷无尽的文档，却发现没有任何东西能够摆脱此时的困境，这时，向服务台提交工单成了不可避免的解决方式，漫长的等待直到 IT 团队做出回应。而如果事先能够轻松获得相关解决方案，这一切都可以避免。

知识库系统

因此，有组织的知识管理战略可以迅速解决问题，也可以延长停机时间。然而，尽管知识管理的好处显而易见，但许多组织似乎仍未进行知识内容的归纳和收录。根据《2022 年 AXELOS ITSM 基准报告》，知识管理在 ITIL® 实践中的采用率排名第六，但自报告的成功率仅为 20%。

其中一个主要原因是，传统的知识管理系统往往是静态和单维的，因为它们依赖于人工整理和更新信息。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，使知识管理从记录和共享信息的活动，过渡到了更具互动性的智能方法。

在人工智能和机器学习的推动下，这些进步，尤其是以生成式人工智能工具为形式的进步，可以帮助组织以前所未有的效率生成和传播知识。

生成式人工智能只是科技巨头的专利吗？
如今，企业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、组织和传输知识的困难。大语言模型（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，由于其规模大、计算要求高，只有具备雄厚资金和技术实力的企业才能采用。

虽然 GPT-4 和 PaLM 2 等公开可用的 LLM 表现出了令人印象深刻的性能，但仅仅将这些模型应用于企业用例就会给企业使用带来一定的挑战。此外，规模较小的企业可能没有足够的资源来利用这些模型。

以下是一些企业发现自己在使用通用模型时束手无策的关键领域：

1、缺乏特定领域的数据和背景

通用模型能有效地回答一般问题，但在回答有关具体产品或服务的问题时，则效果不佳。这种知识差距使模型容易产生幻觉和偏差。

2、资源密集型培训和维护

培训和维护 LLM 需要大量资源和计算要求，这使得 LLM 成为资金雄厚的组织的专属。

3、缺乏数据安全性

组织专有数据的安全性和隐私性令人担忧。企业宁可自己控制这些数据，也不允许面向公众的 LLM 对其进行培训。

企业要想在知识管理战略中充分受益于生成式人工智能，就必须首先克服这些挑战。最近，人们逐渐意识到，要挖掘生成式人工智能的真正潜力，就必须转向更小、更特定领域的模型。这些小型语言模型通过在企业的数据语料库中进行训练，可以提供与大型模型类似的功能，但资源效率更高。这将使生成式人工智能更容易被广泛的受众所接受。

以下是推动小型语言模型发展的一些因素：

增强定制化水平

小语言模型在特定领域用例和企业内部数据的基础上进行培训后，可根据企业的独特需求进行更大程度的定制。

易于管理的培训和部署

这些模型的训练和部署更易于管理，所需的训练数据和强大硬件都要少得多。从长远来看，这将为企业节省大量成本。

数据控制

在受控环境中对经过策划的数据集进行模型训练，有助于保护敏感信息和维护隐私，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进入了一个关键时刻，它将帮助我们在企业知识管理中释放出无数用途。接下来，让我们探讨一下生成式人工智能如何帮助服务台应对在企业内部共享知识的固有挑战。

服务台团队利用生成式人工智能优化知识管理的3种方法

1. 知识创建：通过生成详细的解决方案文章来丰富知识库

将隐性知识转化为显性知识是知识管理成功的关键。这种转换需要不同技术人员和主题专家的详细输入。由于他们的工作已经排得满满的，可能没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。

幸好有了生成式人工智能功能，技术人员可以将各种信息（如工单备注、附件或工作日志中的数据）转换为综合文章，从而加快撰写过程。基于先前对工单数据和其他解决方案文章的培训，语言模型可以从先前获取的知识中提取信息。然后利用这些信息生成详细的解决方案文章。