Aceasta este o postare invitată de Dr. Naoki Okada, Lead Data Scientist la BrainPad Inc.
Fondată în 2004, BrainPad Inc. este un partener de pionier în domeniul utilizării datelor, ajutând companiile să creeze afaceri și să-și îmbunătățească managementul prin utilizarea datelor. Până în prezent, BrainPad a ajutat peste 1,300 de companii, în primul rând lideri din industrie. BrainPad are avantajul de a oferi un serviciu unic, de la formularea unei strategii de utilizare a datelor până la dovada conceptului și implementarea. Stilul unic al BrainPad este de a lucra împreună cu clienții pentru a rezolva problemele pe teren, cum ar fi datele care nu sunt colectate din cauza unei structuri organizaționale izolate sau date care există, dar nu sunt organizate.
Această postare discută cum să structurați schimbul intern de cunoștințe folosind Amazon Kendra și AWS Lambdas și modul în care Amazon Kendra rezolvă obstacolele din jurul schimbului de cunoștințe cu care se confruntă multe companii. Rezumăm eforturile BrainPad în patru domenii cheie:
- Care sunt problemele de schimb de cunoștințe cu care se confruntă multe companii?
- De ce am ales Amazon Kendra?
- Cum am implementat sistemul de partajare a cunoștințelor?
- Chiar dacă un instrument este util, nu are sens dacă nu este folosit. Cum am depășit bariera în calea adopției?
Probleme de schimb de cunoștințe cu care se confruntă multe companii
Multe companii își obțin rezultatele prin împărțirea activității lor în diferite domenii. Fiecare dintre aceste activități generează noi idei în fiecare zi. Aceste cunoștințe sunt acumulate în mod individual. Dacă aceste cunoștințe pot fi împărtășite între oameni și organizații, se pot crea sinergii în munca conexă, iar eficiența și calitatea muncii vor crește dramatic. Aceasta este puterea împărtășirii cunoștințelor.
Cu toate acestea, există multe bariere comune în calea schimbului de cunoștințe:
- Puțini oameni sunt implicați în mod proactiv, iar procesul nu poate fi susținut mult timp din cauza programelor încărcate.
- Cunoștințele sunt împrăștiate pe mai multe medii, cum ar fi wiki-uri interne și PDF-uri, ceea ce face dificilă găsirea informațiilor de care aveți nevoie.
- Nimeni nu introduce cunoștințe în sistemul de consolidare a cunoștințelor. Sistemul nu va fi utilizat pe scară largă din cauza capacității sale slabe de căutare.
Compania noastră s-a confruntat cu o situație similară. Problema fundamentală cu schimbul de cunoștințe este că, deși majoritatea angajaților au o nevoie puternică de a obține cunoștințe, ei au puțină motivație pentru a-și împărtăși propriile cunoștințe cu un cost. Schimbarea comportamentului angajaților în scopul unic de împărtășire a cunoștințelor nu este ușoară.
În plus, fiecare angajat sau departament are propria sa metodă preferată de acumulare a cunoștințelor, iar încercarea de a forța unificarea nu va duce la motivație sau performanță în partajarea cunoștințelor. Este o bătaie de cap pentru management, care vrea să consolideze cunoștințele, în timp ce cei din domeniu vor să aibă cunoștințe în mod descentralizat.
La compania noastră, Amazon Kendra este serviciul cloud care a rezolvat aceste probleme.
De ce am ales Amazon Kendra
Amazon Kendra este un serviciu cloud care ne permite să căutăm informații interne dintr-o interfață comună. Cu alte cuvinte, este un motor de căutare specializat în informații interne. În această secțiune, discutăm cele trei motive cheie pentru care am ales Amazon Kendra.
Agregare ușoară a cunoștințelor
După cum sa menționat în secțiunea anterioară, cunoștințele, chiar și atunci când există, tind să fie împrăștiate pe mai multe medii. În cazul nostru, a fost împrăștiat în wiki-ul nostru intern și în diferite fișiere de documente. Amazon Kendra oferă puternic conectori pentru aceasta situatie. Putem importa cu ușurință documente dintr-o varietate de medii, inclusiv groupware, wiki-uri, fișiere Microsoft PowerPoint, PDF-uri și multe altele, fără nicio bătaie de cap.
Aceasta înseamnă că angajații nu trebuie să schimbe modul în care stochează cunoștințele pentru a le împărtăși. Deși agregarea cunoștințelor poate fi realizată temporar, este foarte costisitoare de întreținut. Capacitatea de a automatiza acest lucru a fost un factor foarte de dorit pentru noi.
Mare capacitate de căutare
Există o mulțime de programe de grup și wiki-uri care excelează la introducerea informațiilor. Cu toate acestea, ele au adesea deficiențe în ceea ce privește producția de informații (capacitatea de căutare). Acest lucru este valabil mai ales pentru căutarea japoneză. De exemplu, în engleză, potrivirea la nivel de cuvânt oferă un nivel rezonabil de căutare. În japoneză, totuși, extragerea cuvintelor este mai dificilă și există cazuri în care potrivirea se face prin separarea cuvintelor printr-un număr adecvat de caractere. Dacă o căutare pentru „Tokyo-to (東京都)” este separată de două caractere, „Tokyo (東京)” și „Kyoto (京都),” va fi dificil să găsești cunoștințele pe care le cauți.
Amazon Kendra oferă grozav căutarea prin învățarea automată. Pe lângă căutările tradiționale de cuvinte cheie, cum ar fi „tendințe tehnologice”, căutările în limbaj natural precum „Vreau informații despre inițiativele noi tehnologice” pot îmbunătăți considerabil experiența utilizatorului. Abilitatea de a căuta în mod corespunzător informațiile colectate este al doilea motiv pentru care am ales Amazon Kendra.
Cost redus de proprietate
Instrumentele IT specializate în agregarea și recuperarea cunoștințelor sunt numite sisteme de căutare pentru întreprinderi. O problemă cu implementarea acestor sisteme este costul. Pentru o organizație cu câteva sute de angajați, costurile operaționale pot depăși 10 milioane de yeni pe an. Aceasta nu este o modalitate ieftină de a începe o inițiativă de partajare a cunoștințelor.
Amazon Kendra este oferit la a cost mult mai mic decât majoritatea sistemelor de căutare pentru întreprinderi. După cum am menționat mai devreme, inițiativele de schimb de cunoștințe nu sunt ușor de implementat. Am vrut să începem cu mici, iar costul scăzut de proprietate al Amazon Kendra a fost un factor cheie în decizia noastră.
În plus, ușurința de implementare și flexibilitatea Amazon Kendra sunt, de asemenea, mari avantaje pentru noi. Următoarea secțiune rezumă un exemplu de implementare a noastră.
Cum am implementat sistemul de partajare a cunoștințelor
Implementarea nu este un proces de dezvoltare exagerat; se poate face fără cod urmând fluxul de procesare Amazon Kendra. Iată cinci puncte cheie în procesul de implementare:
- Sursa datelor (acumularea cunoștințelor) – Fiecare departament și angajat al companiei noastre a organizat frecvent sesiuni de studiu interne, iar prin aceste activități s-au acumulat cunoștințe pe mai multe medii, precum wiki-uri și diverse tipuri de stocare. La acel moment, era ușor să revizuim mai târziu informațiile din sesiunile de studiu. Cu toate acestea, pentru a extrage cunoștințe despre o anumită zonă sau tehnologie, a fost necesar să revizuim fiecare mediu în detaliu, ceea ce nu era foarte convenabil.
- Conectori (agregarea cunoștințelor) – Cu funcționalitatea conectorului din Amazon Kendra, am reușit să conectăm cunoștințele împrăștiate în întreaga companie în Amazon Kendra și să obținem posibilitatea de căutare transversală. În plus, conectorul este încărcat printr-un cont restricționat, permițând o implementare conștientă de securitate.
- Motor de căutare (găsește informații) – Pentru că Amazon Kendra are o pagina de căutare pentru testarea gradului de utilizare, am putut testa rapid capacitatea de utilizare a motorului de căutare imediat după încărcarea documentelor pentru a vedea ce fel de cunoștințe pot fi găsite. Acest lucru a fost foarte util în consolidarea imaginii lansării.
- Interfața de utilizare pentru căutare (pagina de căutare pentru utilizatori) – Amazon Kendra are o funcție numită Generator de experiență care expune ecranul de căutare utilizatorilor. Această caracteristică poate fi implementată fără cod, ceea ce a fost foarte util pentru a obține feedback în timpul implementării testului. Pe lângă Experience Builder, Amazon Kendra acceptă și implementările API-ului Python și React.js, astfel încât în cele din urmă putem oferi pagini de căutare personalizate angajaților noștri pentru a le îmbunătăți experiența.
- Analytics (monitorizarea tendințelor de utilizare) – Un sistem de căutare pentru întreprinderi este valoros doar dacă o mulțime de oameni îl folosesc. Amazon Kendra are capacitatea de a monitoriza câte căutări se efectuează și pentru ce termeni. Folosim această funcție pentru a urmări tendințele de utilizare.
Avem și câteva întrebări și răspunsuri legate de implementarea noastră:
- Care au fost unele dintre provocările în culegerea de cunoștințe interne? A trebuit să începem prin a colecta cunoștințele pe care le avea fiecare departament și angajat, dar nu neapărat într-un loc care ar putea fi conectat direct la Amazon Kendra.
- Cum am beneficiat de Amazon Kendra? Am încercat să împărtășim cunoștințele de multe ori în trecut, dar de multe ori am eșuat. Motivele au fost agregarea informațiilor, capacitatea de căutare, costurile operaționale și costurile de implementare. Amazon Kendra are funcții care rezolvă aceste probleme și l-am lansat cu succes în aproximativ 3 luni de la concepție. Acum putem folosi Amazon Kendra pentru a găsi soluții la sarcini care anterior necesitau cunoștințele persoanelor sau departamentelor ca cunoștințe colective ale întregii organizații.
- Cum ați evaluat capacitatea de căutare a sistemului și ce ați făcut pentru a-l îmbunătăți? În primul rând, am avut mulți angajați să interacționeze cu sistemul și să primească feedback. O problemă care a apărut la începutul implementării a fost că a existat o împrăștiere a informațiilor care aveau o valoare mică ca cunoștințe. Acest lucru se datorează faptului că unele dintre sursele de date conțineau informații din postări interne de blog, de exemplu. Lucrăm continuu pentru a îmbunătăți experiența utilizatorului prin selectarea surselor de date potrivite.
După cum am menționat mai devreme, folosind Amazon Kendra, am reușit să depășim multe obstacole de implementare la costuri minime. Cu toate acestea, cea mai mare provocare cu acest tip de instrument este bariera de adoptare care vine după implementare. Următoarea secțiune oferă un exemplu despre cum am depășit acest obstacol.
Cum am depășit bariera în calea adopției
Ați văzut vreodată un instrument pe care ați cheltuit mult efort, timp și bani implementând devenind învechit fără a fi utilizat pe scară largă? Indiferent cât de bună este funcționalitatea în rezolvarea problemelor, nu va fi eficientă dacă oamenii nu o folosesc.
Una dintre inițiativele pe care le-am luat odată cu lansarea Amazon Kendra a fost să oferim un chatbot. Cu alte cuvinte, atunci când pui o întrebare într-un instrument de chat, primești un răspuns cu cunoștințele adecvate. Deoarece toți angajații noștri de telecommuting folosesc zilnic un instrument de chat, utilizarea chatbot-urilor este mult mai compatibilă decât a le deschide un nou ecran de căutare în browserele lor.
Pentru a implementa acest chatbot, folosim Lambda, un serviciu care ne permite să rulăm programe fără server, bazate pe evenimente. Mai exact, este implementat următorul flux de lucru:
- Un utilizator postează o întrebare pe chatbot cu o mențiune.
- Chatbot-ul emite un eveniment pentru Lambda.
- O funcție Lambda detectează evenimentul și caută întrebarea în Amazon Kendra.
- Funcția Lambda postează rezultatele căutării în instrumentul de chat.
- Utilizatorul vede rezultatele căutării.
Acest proces durează doar câteva secunde și oferă utilizatorului o experiență de înaltă calitate pentru descoperirea cunoștințelor. Majoritatea angajaților au fost expuși mecanismului de partajare a cunoștințelor prin chatbot și nu există nicio îndoială că chatbot-ul a contribuit la difuzarea mecanismului. Și pentru că există anumite zone care nu pot fi acoperite doar de chatbot, le-am cerut, de asemenea, să folosească ecranul de căutare personalizat împreună cu chatbot pentru a oferi o experiență și mai bună pentru utilizator.
Concluzie
În această postare, am prezentat un studiu de caz al Amazon Kendra pentru partajarea cunoștințelor și un exemplu de implementare a unui chatbot folosind Lambda pentru a propaga mecanismul. Așteptăm cu nerăbdare să vedem Amazon Kendra făcând un alt salt înainte, pe măsură ce modelele lingvistice la scară largă continuă să evolueze.
Dacă sunteți interesat să încercați Amazon Kendra, verificați Îmbunătățirea căutării pentru întreprinderi cu Amazon Kendra. BrainPad vă poate ajuta, de asemenea, cu partajarea internă a cunoștințelor și exploatarea documentelor folosind AI generativă. Vă rugăm să ne contactați pentru mai multe informații.
Despre autor
Dr. Naoki Okada este Lead Data Scientist la BrainPad Inc. Cu experiența sa interfuncțională în afaceri, analiză și inginerie, el sprijină o gamă largă de clienți, de la construirea de organizații DX până la valorificarea datelor în zone neexplorate.
- Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
- EVM Finance. Interfață unificată pentru finanțare descentralizată. Accesați Aici.
- Grupul Quantum Media. IR/PR amplificat. Accesați Aici.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
- Sursa: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-brainpad-fosters-internal-knowledge-sharing-with-amazon-kendra/
- :are
- :este
- :nu
- :Unde
- $ 10 de milioane de
- $UP
- 1
- 10
- 100
- 7
- a
- capacitate
- Capabil
- Despre Noi
- Cont
- acumulate
- Obține
- realizat
- peste
- activităţi de
- plus
- Adoptare
- Avantaj
- Avantajele
- După
- agregare
- agregare
- AI
- TOATE
- Permiterea
- permite
- singur
- de asemenea
- Cu toate ca
- Amazon
- Amazon Kendra
- Amazon Web Services
- printre
- an
- Google Analytics
- și
- O alta
- Orice
- api
- adecvat
- în mod corespunzător
- SUNT
- ZONĂ
- domenii
- în jurul
- AS
- At
- automatizarea
- AWS
- barieră
- bariere
- bază
- BE
- deoarece
- deveni
- Început
- fiind
- beneficia
- Mai bine
- Cea mai mare
- Blog
- Blog
- browsere
- constructor
- Clădire
- afaceri
- ocupat
- dar
- by
- denumit
- CAN
- caz
- studiu de caz
- cazuri
- contesta
- provocări
- Schimbare
- schimbarea
- caractere
- chatbot
- chatbots
- ieftin
- verifica
- Alege
- a ales
- clientii
- Cloud
- CO
- cod
- Colectare
- Colectiv
- vine
- Comun
- Companii
- companie
- compatibil
- concept
- desen
- conjuncție
- legat
- consolida
- consolidare
- contactați-ne
- conținute
- continuu
- continua
- Contribuit
- Convenabil
- A costat
- costisitor
- Cheltuieli
- ar putea
- acoperit
- crea
- a creat
- personalizate
- zilnic
- de date
- om de știință de date
- Data
- zi
- descentralizată
- decizie
- Departament
- departamente
- desfășurarea
- implementare. în plus
- detaliu
- Dezvoltare
- FĂCUT
- diferit
- dificil
- difuziune
- direct
- descoperire
- discuta
- do
- document
- documente
- făcut
- Dont
- îndoială
- dr
- dramatic
- două
- în timpul
- DX
- fiecare
- Mai devreme
- uşura
- cu ușurință
- uşor
- Eficace
- eficiență
- efort
- Eforturile
- Angajat
- de angajați
- Motor
- Inginerie
- Engleză
- spori
- Afacere
- intră
- Întreg
- mai ales
- evalua
- Chiar
- eveniment
- în cele din urmă
- EVER
- Fiecare
- in fiecare zi
- evolua
- exemplu
- depăși
- Excel
- există
- experienţă
- exploatare
- expus
- extrage
- Față
- cu care se confruntă
- factor
- A eșuat
- Caracteristică
- DESCRIERE
- feedback-ul
- puțini
- camp
- Fişiere
- Găsi
- descoperire
- First
- Flexibilitate
- debit
- următor
- Pentru
- Forţarea
- formulând
- Înainte
- găsit
- patru
- frecvent
- din
- funcţie
- funcționalitate
- fundamental
- culegere
- generează
- generativ
- AI generativă
- obține
- obtinerea
- bine
- mare
- foarte mult
- Teren
- Oaspete
- Vizitator Mesaj
- HAD
- Avea
- având în
- he
- Held
- ajutor
- a ajutat
- util
- ajutor
- aici
- de înaltă calitate
- lui
- Cum
- Cum Pentru a
- Totuși
- HTML
- HTTPS
- sută
- obstacole
- idei
- if
- imagine
- imediat
- punerea în aplicare a
- implementarea
- implementat
- Punere în aplicare a
- import
- îmbunătăţi
- in
- În altele
- Inc
- Inclusiv
- Crește
- individ
- persoane fizice
- industrie
- informații
- Inițiativă
- inițiative
- intrare
- interacţiona
- interesat
- interfaţă
- intern
- în
- implicat
- probleme de
- IT
- ESTE
- Japonez
- Cheie
- Domenii-cheie
- factorul cheie
- Copil
- cunoştinţe
- limbă
- pe scară largă
- mai tarziu
- lansa
- a lansat
- conduce
- Liderii
- Salt
- Nivel
- efectului de pârghie
- LINK
- mic
- încărcare
- Lung
- Uite
- cautati
- Lot
- Jos
- LOWER
- maşină
- menține
- Majoritate
- Efectuarea
- administrare
- multe
- potrivire
- materie
- mijloace
- mecanism
- Mass-media
- mediu
- menționat
- metodă
- Microsoft
- milion
- minim
- Modele
- bani
- Monitorizarea
- luni
- mai mult
- cele mai multe
- motivaţia
- mult
- multiplu
- Natural
- în mod necesar
- necesar
- Nevoie
- Nou
- următor
- Nu.
- acum
- număr
- învechit
- obstacole
- obține
- of
- oferit
- promoții
- de multe ori
- on
- ONE
- afară
- deschide
- de operare
- operațional
- or
- comandă
- organizație
- de organizare
- organizații
- Organizat
- Altele
- al nostru
- Compania noastra
- afară
- producție
- Învinge
- propriu
- proprietate
- pagină
- partener
- trecut
- oameni
- performanță
- efectuată
- pionierat
- Loc
- Plato
- Informații despre date Platon
- PlatoData
- "vă rog"
- puncte
- sărac
- Post
- postări
- putere
- puternic
- preferat
- prezentat
- precedent
- în prealabil
- în primul rând
- Problemă
- probleme
- proces
- prelucrare
- Programe
- dovadă
- dovada de concept
- furniza
- furnizează
- furnizarea
- scop
- Piton
- Q & A
- calitate
- întrebare
- repede
- gamă
- Reacţiona
- motiv
- rezonabil
- motive
- legate de
- necesar
- răspuns
- limitat
- REZULTATE
- revizuiască
- dreapta
- Alerga
- risipit
- Om de stiinta
- Ecran
- Caută
- motor de cautare
- Al doilea
- secunde
- Secțiune
- vedea
- vedere
- văzut
- selectarea
- separând
- serverless
- serviciu
- Servicii
- Sesiunile
- câteva
- Distribuie
- comun
- partajarea
- asemănător
- situație
- mic
- So
- soluţii
- REZOLVAREA
- rezolvă
- Rezolvarea
- unele
- Sursă
- Surse
- specializa
- specializată
- specific
- specific
- uzat
- Începe
- depozitare
- stoca
- Strategie
- puternic
- structura
- Studiu
- stil
- Reușit
- astfel de
- rezuma
- Sprijină
- sistem
- sisteme
- Lua
- ia
- sarcini
- Tehnologia
- termeni
- test
- decât
- acea
- informațiile
- lor
- Lor
- Acolo.
- Acestea
- ei
- acest
- aceste
- trei
- Prin
- de-a lungul
- timp
- ori
- la
- împreună
- a luat
- instrument
- Unelte
- urmări
- tradiţional
- Tendinţe
- încercat
- adevărat
- Două
- tip
- Tipuri
- ui
- unic
- us
- uzabilitate
- Folosire
- utilizare
- utilizat
- Utilizator
- Experiența de utilizare
- utilizatorii
- folosind
- Valoros
- valoare
- varietate
- diverse
- foarte
- vizualizari
- vrea
- dorit
- vrea
- a fost
- Cale..
- we
- web
- servicii web
- au fost
- Ce
- cand
- care
- în timp ce
- OMS
- de ce
- larg
- Gamă largă
- pe larg
- pe scară largă
- voi
- cu
- în
- fără
- Cuvânt
- cuvinte
- Apartamente
- lucram impreuna
- flux de lucru
- de lucru
- an
- Yen
- Tu
- zephyrnet