Это гостевой пост доктора Наоки Окада, ведущего специалиста по данным в BrainPad Inc.
Основанный в 2004 году, БрэйнПэд Инк. является новаторским партнером в области использования данных, помогая компаниям создавать бизнес и улучшать управление за счет использования данных. На сегодняшний день BrainPad помог более чем 1,300 компаниям, в основном лидерам отрасли. Преимущество BrainPad в том, что он предоставляет комплексные услуги от разработки стратегии использования данных до проверки концепции и реализации. Уникальный стиль BrainPad заключается в совместной работе с клиентами для решения проблем на местах, таких как данные, которые не собираются из-за разрозненной организационной структуры, или данные, которые существуют, но не организованы.
В этом посте обсуждается, как структурировать внутренний обмен знаниями с помощью Амазон Кендра и AWS Lambda и как Amazon Kendra решает проблемы, связанные с обменом знаниями, с которыми сталкиваются многие компании. Мы суммируем усилия BrainPad в четырех ключевых областях:
- С какими проблемами обмена знаниями сталкиваются многие компании?
- Почему мы выбрали Amazon Kendra?
- Как мы внедрили систему обмена знаниями?
- Даже если инструмент полезен, он бесполезен, если им не пользуются. Как мы преодолели барьер на пути к усыновлению?
Проблемы обмена знаниями, с которыми сталкиваются многие компании
Многие компании достигают своих результатов, разделяя свою работу на разные области. Каждый из этих видов деятельности генерирует новые идеи каждый день. Эти знания накапливаются индивидуально. Если этими знаниями можно будет поделиться между людьми и организациями, можно добиться синергии в смежной работе, а эффективность и качество работы резко повысятся. В этом сила обмена знаниями.
Тем не менее, есть много общих барьеров для обмена знаниями:
- Активно вовлечено мало людей, и процесс не может продолжаться долго из-за плотного графика.
- Знания разбросаны по нескольким носителям, таким как внутренние вики и PDF-файлы, что затрудняет поиск необходимой информации.
- Никто не вводит знания в систему консолидации знаний. Система не будет широко использоваться из-за плохой поисковой способности.
Наша компания столкнулась с похожей ситуацией. Фундаментальная проблема с обменом знаниями заключается в том, что, хотя у большинства сотрудников есть острая потребность в получении знаний, у них мало мотивации делиться своими знаниями за плату. Изменить поведение сотрудников с единственной целью обмена знаниями непросто.
Кроме того, у каждого сотрудника или отдела есть свой предпочтительный метод накопления знаний, и попытка форсировать унификацию не приведет к мотивации или эффективности обмена знаниями. Это головная боль для руководства, которое хочет консолидировать знания, в то время как те, кто работает на местах, хотят иметь знания децентрализованным способом.
В нашей компании Amazon Kendra — это облачный сервис, который решил эти проблемы.
Почему мы выбрали Amazon Kendra
Amazon Kendra — это облачный сервис, который позволяет нам искать внутреннюю информацию из общего интерфейса. Другими словами, это поисковая система, которая специализируется на внутренней информации. В этом разделе мы обсудим три основные причины, по которым мы выбрали Amazon Kendra.
Легкая агрегация знаний
Как упоминалось в предыдущем разделе, знания, даже если они существуют, имеют тенденцию быть разбросанными по нескольким носителям. В нашем случае он был разбросан по нашей внутренней вики и различным файлам документов. Amazon Kendra предоставляет мощные Разъемы для этой ситуации. Мы можем легко импортировать документы из различных носителей, включая ПО для совместной работы, вики, файлы Microsoft PowerPoint, PDF-файлы и т. д., без каких-либо хлопот.
Это означает, что сотрудникам не нужно менять способ хранения знаний, чтобы делиться ими. Хотя временное агрегирование знаний может быть достигнуто, поддерживать его очень дорого. Возможность автоматизировать это была для нас очень желательным фактором.
Отличная возможность поиска
Существует множество программ для групповой работы и вики, которые отлично подходят для ввода информации. Однако они часто имеют недостатки в выводе информации (возможности поиска). Это особенно верно для японского поиска. Например, в английском языке сопоставление на уровне слов обеспечивает приемлемый уровень возможностей поиска. Однако в японском языке извлечение слов более сложно, и в некоторых случаях сопоставление выполняется путем разделения слов на соответствующее количество символов. Если поисковый запрос «Токио (東京都)» разделен двумя символами: «Токио (東京)» и «Киото (京都)», вам будет сложно найти нужные знания.
Amazon Kendra предлагает отличные возможность поиска благодаря машинному обучению. В дополнение к традиционным поискам по ключевым словам, таким как «технологические тенденции», поиск на естественном языке, такой как «Мне нужна информация о новых технологических инициативах», может значительно улучшить взаимодействие с пользователем. Возможность надлежащего поиска собранной информации — вторая причина, по которой мы выбрали Amazon Kendra.
Низкая стоимость владения
ИТ-инструменты, которые специализируются на сборе и поиске знаний, называются поисковыми системами предприятия. Одной из проблем с внедрением этих систем является стоимость. Для организации с несколькими сотнями сотрудников операционные расходы могут превышать 10 миллионов иен в год. Это недешевый способ начать инициативу по обмену знаниями.
Amazon Kendra предлагается в намного более низкая стоимость чем большинство корпоративных поисковых систем. Как упоминалось ранее, инициативы по обмену знаниями реализовать непросто. Мы хотели начать с малого, и низкая стоимость владения Amazon Kendra стала ключевым фактором в нашем решении.
Кроме того, простота внедрения и гибкость Amazon Kendra также являются для нас большими преимуществами. В следующем разделе приводится пример нашей реализации.
Как мы внедрили систему обмена знаниями
Реализация — это не преувеличенный процесс разработки; это можно сделать без кода, следуя алгоритму обработки Amazon Kendra. Вот пять ключевых моментов в процессе внедрения:
- Источник данных (накопление знаний) – Каждый отдел и сотрудник нашей компании часто проводил внутренние учебные занятия, и благодаря этим мероприятиям знания накапливались на множестве носителей, таких как вики и различные типы хранилищ. В то время было легко просмотреть информацию с учебных сессий позже. Однако для извлечения знаний о конкретной области или технологии необходимо было детально рассмотреть каждый носитель, что было не очень удобно.
- Коннекторы (объединение знаний) – С помощью функции коннектора в Amazon Kendra мы смогли связать знания, разбросанные по всей компании, в Amazon Kendra и обеспечить возможность поиска по всем разделам. Кроме того, коннектор загружается через учетную запись с ограниченным доступом, что позволяет обеспечить безопасность.
- Поисковая система (поиск информации) – Потому что у амазонки Кендры есть страница поиска для юзабилити-тестирования, мы смогли быстро протестировать удобство использования поисковой системы сразу после загрузки документов, чтобы увидеть, какие знания можно найти. Это очень помогло укрепить имидж запуска.
- Интерфейс поиска (страница поиска для пользователей) – Amazon Kendra имеет функцию под названием Создатель опыта который предоставляет пользователям экран поиска. Эту функцию можно реализовать без кода, что очень помогло получить отзывы во время тестового развертывания. В дополнение к Experience Builder Amazon Kendra также поддерживает реализации API Python и React.js, поэтому мы можем в конечном итоге предоставить нашим сотрудникам настраиваемые страницы поиска, чтобы улучшить их работу.
- Аналитика (отслеживание тенденций использования) – Корпоративная поисковая система имеет ценность только в том случае, если ею пользуется большое количество людей. Амазонка Кендра имеет возможность контролировать сколько поисковых запросов выполняется и по каким терминам. Мы используем эту функцию для отслеживания тенденций использования.
У нас также есть несколько вопросов и ответов, связанных с нашей реализацией:
- Какие трудности возникали при сборе внутренних знаний? Нам пришлось начать со сбора знаний, которые были у каждого отдела и сотрудника, но не обязательно в месте, которое могло быть напрямую связано с Amazon Kendra.
- Какую пользу мы получили от Amazon Kendra? В прошлом мы много раз пытались поделиться знаниями, но часто безуспешно. Причинами были агрегация информации, возможность поиска, эксплуатационные расходы и затраты на внедрение. В Amazon Kendra есть функции, которые решают эти проблемы, и мы успешно запустили его примерно через 3 месяца после зачатия. Теперь мы можем использовать Amazon Kendra для поиска решений задач, которые ранее требовали знаний отдельных лиц или отделов как коллективных знаний всей организации.
- Как вы оценивали возможности поиска в системе и что вы сделали для ее улучшения? Во-первых, у нас было много сотрудников, взаимодействующих с системой и получающих обратную связь. Одна проблема, возникшая в начале внедрения, заключалась в том, что имело место рассеяние информации, которая не имела большой ценности как знание. Это было связано с тем, что некоторые источники данных содержали информацию, например, из внутренних сообщений в блогах. Мы постоянно работаем над улучшением взаимодействия с пользователем, выбирая правильные источники данных.
Как упоминалось ранее, с помощью Amazon Kendra мы смогли преодолеть многие трудности внедрения с минимальными затратами. Тем не менее, самая большая проблема с этим типом инструментов — это барьер принятия, который возникает после внедрения. В следующем разделе приводится пример того, как мы преодолели это препятствие.
Как мы преодолели барьер на пути к усыновлению
Вы когда-нибудь видели, как инструмент, на внедрение которого вы потратили много сил, времени и денег, устаревает без широкого использования? Каким бы хорошим ни был функционал в решении проблем, он не будет эффективным, если люди его не используют.
Одной из инициатив, которую мы предприняли при запуске Amazon Kendra, было предоставление чат-бота. Другими словами, когда вы задаете вопрос в чате, вы получаете ответ с соответствующими знаниями. Поскольку все наши удаленные сотрудники ежедневно используют инструмент чата, использование чат-ботов гораздо более совместимо, чем открывать новый экран поиска в своих браузерах.
Для реализации этого чат-бота мы используем Lambda, сервис, который позволяет нам запускать бессерверные программы, управляемые событиями. В частности, реализован следующий рабочий процесс:
- Пользователь отправляет вопрос чат-боту с упоминанием.
- Чат-бот отправляет событие в Lambda.
- Функция Lambda обнаруживает событие и ищет вопрос в Amazon Kendra.
- Функция Lambda отправляет результаты поиска в инструмент чата.
- Пользователь просматривает результаты поиска.
Этот процесс занимает всего несколько секунд и обеспечивает высококачественный пользовательский интерфейс для поиска знаний. Большинство сотрудников были ознакомлены с механизмом обмена знаниями через чат-бота, и нет никаких сомнений в том, что чат-бот способствовал распространению этого механизма. И поскольку есть некоторые области, которые не могут быть охвачены одним чат-ботом, мы также попросили их использовать настраиваемый экран поиска в сочетании с чат-ботом, чтобы обеспечить еще лучший пользовательский опыт.
Заключение
В этом посте мы представили пример использования Amazon Kendra для обмена знаниями и пример реализации чат-бота с использованием Lambda для распространения этого механизма. Мы с нетерпением ждем, когда Amazon Kendra сделает еще один шаг вперед, поскольку крупномасштабные языковые модели продолжают развиваться.
Если вы хотите попробовать Amazon Kendra, ознакомьтесь с Усовершенствование поисковой системы предприятия с помощью Amazon Kendra. BrainPad также может помочь вам с внутренним обменом знаниями и использованием документов с использованием генеративного ИИ. Пожалуйста, свяжитесь с нами для получения дополнительной информации.
Об авторе
Доктор Наоки Окада является ведущим специалистом по данным в BrainPad Inc. Обладая многофункциональным опытом в области бизнеса, аналитики и проектирования, он поддерживает широкий круг клиентов от создания организаций DX до использования данных в неисследованных областях.
- SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
- ЭВМ Финанс. Единый интерфейс для децентрализованных финансов. Доступ здесь.
- Квантум Медиа Групп. ИК/PR усиление. Доступ здесь.
- ПлатонАйСтрим. Анализ данных Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
- Источник: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-brainpad-fosters-internal-knowledge-sharing-with-amazon-kendra/
- :имеет
- :является
- :нет
- :куда
- $ 10 миллионов
- $UP
- 1
- 10
- 100
- 7
- a
- способность
- в состоянии
- О нас
- Учетная запись
- накопленный
- Достигать
- достигнутый
- через
- активно
- дополнение
- Принятие
- плюс
- Преимущества
- После
- агрегирование
- агрегирование
- AI
- Все
- Позволяющий
- позволяет
- в одиночестве
- причислены
- Несмотря на то, что
- Amazon
- Амазон Кендра
- Amazon Web Services
- среди
- an
- аналитика
- и
- Другой
- любой
- API
- соответствующий
- надлежащим образом
- МЫ
- ПЛОЩАДЬ
- области
- около
- AS
- At
- автоматизировать
- AWS
- барьер
- барьеры
- основа
- BE
- , так как:
- становиться
- начало
- не являетесь
- польза
- Лучшая
- Крупнейшая
- Блог
- Сообщения в блоге
- браузеры
- строитель
- Строительство
- бизнес
- занятый
- но
- by
- под названием
- CAN
- случаев
- тематическое исследование
- случаев
- вызов
- проблемы
- изменение
- изменения
- символы
- Chatbot
- chatbots
- дешево
- проверка
- Выберите
- выбрал
- клиентов
- облако
- CO
- код
- Сбор
- собирательный
- выходит
- Общий
- Компании
- Компания
- совместим
- сама концепция
- концепция
- связь
- подключенный
- консолидировать
- консолидация
- обращайтесь
- содержащегося
- беспрестанно
- продолжать
- способствовало
- Удобно
- Цена
- дорогостоящий
- Расходы
- может
- покрытый
- Создайте
- создали
- подгонянный
- ежедневно
- данным
- ученый данных
- Время
- день
- децентрализованная
- решение
- Кафедра
- ведомства
- развертывание
- развертывание. Кроме того
- подробность
- Развитие
- DID
- различный
- трудный
- Вещание
- непосредственно
- открытие
- обсуждать
- do
- документ
- Документация
- сделанный
- Dont
- сомневаюсь
- dr
- драматично
- два
- в течение
- DX
- каждый
- Ранее
- простота
- легко
- легко
- Эффективный
- затрат
- усилие
- усилия
- Сотрудник
- сотрудников
- Двигатель
- Проект и
- Английский
- повышать
- Предприятие
- Вводит
- Весь
- особенно
- оценивать
- Даже
- События
- со временем
- НИКОГДА
- Каждая
- каждый день
- развивается
- пример
- превышать
- Excel
- существует
- опыт
- эксплуатация
- подвергаться
- извлечение
- Face
- сталкиваются
- фактор
- Oшибка
- Особенность
- Особенности
- Обратная связь
- несколько
- поле
- Файлы
- Найдите
- обнаружение
- Во-первых,
- Трансформируемость
- поток
- после
- Что касается
- Форс-мажор
- формулирование
- вперед
- найденный
- 4
- часто
- от
- функция
- функциональность
- фундаментальный
- сбор
- генерирует
- генеративный
- Генеративный ИИ
- получить
- получающий
- хорошо
- большой
- значительно
- земля
- GUEST
- Guest Post
- было
- Есть
- имеющий
- he
- Герой
- помощь
- помог
- полезный
- помощь
- здесь
- высококачественный
- его
- Как
- How To
- Однако
- HTML
- HTTPS
- сто
- барьерный бег
- идеи
- if
- изображение
- немедленно
- осуществлять
- реализация
- в XNUMX году
- Осуществляющий
- Импортировать
- улучшать
- in
- В других
- Инк
- В том числе
- Увеличение
- individual
- лиц
- промышленность
- информация
- Инициатива
- инициативы
- вход
- взаимодействовать
- заинтересованный
- Интерфейс
- в нашей внутренней среде,
- в
- вовлеченный
- вопросы
- IT
- ЕГО
- Японский
- Основные
- Ключевые области
- ключевой фактор
- Вид
- знания
- язык
- крупномасштабный
- новее
- запуск
- запустили
- вести
- Лидеры
- Leap
- уровень
- Используя
- LINK
- мало
- погрузка
- Длинное
- посмотреть
- искать
- серия
- Низкий
- ниже
- машина
- поддерживать
- Большинство
- Создание
- управление
- многих
- согласование
- Вопрос
- означает
- механизм
- Медиа
- средний
- упомянутый
- метод
- Microsoft
- миллиона
- минимальный
- Модели
- деньги
- Мониторинг
- месяцев
- БОЛЕЕ
- самых
- мотивация
- много
- с разными
- натуральный
- обязательно
- необходимо
- Необходимость
- Новые
- следующий
- нет
- сейчас
- номер
- устаревший
- препятствиями
- получать
- of
- предложенный
- Предложения
- .
- on
- ONE
- только
- открытый
- операционный
- оперативный
- or
- заказ
- организация
- организационной
- организации
- Организованный
- Другое
- наши
- Наша компания
- внешний
- выходной
- Преодолеть
- собственный
- собственность
- страница
- партнер
- мимо
- Люди
- производительность
- выполнены
- Новаторская
- Часть
- Платон
- Платон Интеллектуальные данные
- ПлатонДанные
- пожалуйста
- пунктов
- состояния потока
- После
- Блог
- мощностью
- мощный
- привилегированный
- представлены
- предыдущий
- предварительно
- в первую очередь
- Проблема
- проблемам
- процесс
- обработка
- Программы
- доказательство
- доказательство концепции
- обеспечивать
- приводит
- обеспечение
- цель
- Питон
- Вопросы и ответы
- вопрос
- быстро
- ассортимент
- реагировать
- причина
- разумный
- причины
- Связанный
- обязательный
- ответ
- ограниченный
- Итоги
- обзоре
- правую
- Run
- рассеянный
- Ученый
- экран
- Поиск
- Поисковая система
- Во-вторых
- секунды
- Раздел
- посмотреть
- видя
- видел
- выбор
- отделяющий
- Serverless
- обслуживание
- Услуги
- сессиях
- несколько
- Поделиться
- общие
- разделение
- аналогичный
- ситуация
- небольшой
- So
- Решения
- РЕШАТЬ
- Решает
- Решение
- некоторые
- Источник
- Источники
- специализироваться
- специализируется
- конкретный
- конкретно
- потраченный
- Начало
- диск
- магазин
- Стратегия
- сильный
- Структура
- Кабинет
- стиль
- Успешно
- такие
- суммировать
- Поддержка
- система
- системы
- взять
- принимает
- задачи
- Технологии
- terms
- тестXNUMX
- чем
- который
- Ассоциация
- информация
- их
- Их
- Там.
- Эти
- они
- этой
- те
- три
- Через
- по всему
- время
- раз
- в
- вместе
- приняли
- инструментом
- инструменты
- трек
- традиционный
- Тенденции
- пыталась
- правда
- два
- напишите
- Типы
- ui
- созданного
- us
- юзабилити
- Применение
- использование
- используемый
- Информация о пользователе
- Пользовательский опыт
- пользователей
- через
- ценный
- ценностное
- разнообразие
- различный
- очень
- Просмотры
- хотеть
- стремятся
- хочет
- законопроект
- Путь..
- we
- Web
- веб-сервисы
- были
- Что
- когда
- который
- в то время как
- КТО
- зачем
- широкий
- Широкий диапазон
- широко
- широко распространена
- будете
- в
- без
- Word
- слова
- Работа
- работать вместе
- рабочий
- работает
- год
- Иена
- Ты
- зефирнет