Detta är ett gästinlägg av Dr. Naoki Okada, Lead Data Scientist på BrainPad Inc.
Grundades 2004, BrainPad Inc. är en banbrytande partner inom datautnyttjande, som hjälper företag att skapa affärer och förbättra sin hantering genom användning av data. Hittills har BrainPad hjälpt mer än 1,300 XNUMX företag, främst branschledare. BrainPad har fördelen av att tillhandahålla en one-stop-tjänst från att formulera en strategi för dataanvändning till bevis på koncept och implementering. BrainPads unika stil är att arbeta tillsammans med kunder för att lösa problem på plats, till exempel data som inte samlas in på grund av en siled organisationsstruktur eller data som finns men inte är organiserad.
Det här inlägget diskuterar hur man strukturerar intern kunskapsdelning med hjälp av Amazon Kendra och AWS Lambda och hur Amazon Kendra löser de hinder kring kunskapsdelning som många företag möter. Vi sammanfattar BrainPads insatser inom fyra nyckelområden:
- Vilka är de kunskapsdelningsproblem som många företag står inför?
- Varför valde vi Amazon Kendra?
- Hur implementerade vi kunskapsdelningssystemet?
- Även om ett verktyg är användbart är det meningslöst om det inte används. Hur övervann vi barriären för adoption?
Kunskapsdelningsproblem som många företag står inför
Många företag når sina resultat genom att dela upp sitt arbete i olika områden. Var och en av dessa aktiviteter genererar nya idéer varje dag. Denna kunskap samlas på individuell basis. Om denna kunskap kan delas mellan människor och organisationer kan synergier i relaterat arbete skapas och effektiviteten och kvaliteten i arbetet kommer att öka dramatiskt. Detta är kraften i kunskapsdelning.
Det finns dock många vanliga hinder för kunskapsdelning:
- Få människor är proaktivt involverade, och processen kan inte hållas på länge på grund av fullspäckade scheman.
- Kunskapen är spridd över flera medier, såsom interna wikis och PDF-filer, vilket gör det svårt att hitta den information du behöver.
- Ingen för in kunskap i kunskapskonsolideringssystemet. Systemet kommer inte att användas i stor utsträckning på grund av dess dåliga sökbarhet.
Vårt företag stod inför en liknande situation. Det grundläggande problemet med kunskapsdelning är att även om de flesta anställda har ett stort behov av att skaffa kunskap, har de liten motivation att dela med sig av sin egen kunskap till en kostnad. Det är inte lätt att ändra anställdas beteende endast för kunskapsdelning.
Dessutom har varje anställd eller avdelning sin egen föredragna metod för att samla kunskap, och att försöka tvinga fram enande kommer inte att leda till motivation eller prestation i kunskapsdelning. Detta är en huvudvärk för ledningen, som vill konsolidera kunskap, medan de inom området vill ha kunskap på ett decentraliserat sätt.
Hos vårt företag är Amazon Kendra molntjänsten som har löst dessa problem.
Varför vi valde Amazon Kendra
Amazon Kendra är en molntjänst som låter oss söka intern information från ett gemensamt gränssnitt. Det är med andra ord en sökmotor som är specialiserad på intern information. I det här avsnittet diskuterar vi de tre viktigaste skälen till varför vi valde Amazon Kendra.
Enkel sammanställning av kunskap
Som nämnts i föregående avsnitt tenderar kunskap, även när den finns, att spridas över flera medier. I vårt fall var det utspridda över vår interna wiki och olika dokumentfiler. Amazon Kendra ger kraftfull kontakter för denna situation. Vi kan enkelt importera dokument från en mängd olika medier, inklusive gruppprogram, wikis, Microsoft PowerPoint-filer, PDF-filer och mer, utan krångel.
Detta innebär att anställda inte behöver ändra sättet de lagrar kunskap för att dela med sig av den. Även om kunskapsaggregation kan uppnås tillfälligt, är det mycket kostsamt att underhålla. Möjligheten att automatisera detta var en mycket önskvärd faktor för oss.
Bra sökbarhet
Det finns många gruppprogram och wikis där ute som utmärker sig på informationsinmatning. De har dock ofta svagheter i informationsutmatning (sökbarhet). Detta gäller särskilt för japanska sökningar. Till exempel på engelska ger matchning på ordnivå en rimlig nivå av sökbarhet. På japanska är dock ordextraktion svårare, och det finns fall där matchning görs genom att ord separerar med ett lämpligt antal tecken. Om en sökning på "Tokyo-to (東京都)" separeras av två tecken, "Tokyo (東京)" och "Kyoto (京都)," blir det svårt att hitta den kunskap du letar efter.
Amazon Kendra erbjuder bra sökbarhet genom maskininlärning. Förutom traditionella nyckelordssökningar som "tekniktrender" kan naturliga språksökningar som "Jag vill ha information om nya teknikinitiativ" förbättra användarupplevelsen avsevärt. Möjligheten att söka på lämpligt sätt efter insamlad information är den andra anledningen till att vi valde Amazon Kendra.
Låg kostnad för ägande
IT-verktyg som är specialiserade på kunskapsaggregation och -hämtning kallas företagssöksystem. Ett problem med att implementera dessa system är kostnaden. För en organisation med flera hundra anställda kan driftskostnaderna överstiga 10 miljoner yen per år. Det här är inte ett billigt sätt att starta ett kunskapsdelningsinitiativ.
Amazon Kendra erbjuds på en mycket lägre kostnad än de flesta företagssöksystem. Som tidigare nämnts är kunskapsdelningsinitiativ inte lätta att genomföra. Vi ville börja i det små, och Amazon Kendras låga ägandekostnad var en nyckelfaktor i vårt beslut.
Dessutom är Amazon Kendras enkla implementering och flexibilitet också stora fördelar för oss. Nästa avsnitt sammanfattar ett exempel på vår implementering.
Hur vi implementerade kunskapsdelningssystemet
Implementering är inte en överdriven utvecklingsprocess; det kan göras utan kod genom att följa Amazon Kendras bearbetningsflöde. Här är fem nyckelpunkter i implementeringsprocessen:
- Datakälla (ackumulerar kunskap) – Varje avdelning och medarbetare på vårt företag höll ofta interna studietillfällen, och genom dessa aktiviteter samlades kunskap på flera medier, som wikis och olika typer av lagring. På den tiden var det lätt att se över informationen från studietillfällena senare. Men för att utvinna kunskap om ett specifikt område eller teknik var det nödvändigt att granska varje medium i detalj, vilket inte var särskilt bekvämt.
- Anslutningar (aggregerar kunskap) – Med kopplingsfunktionen i Amazon Kendra kunde vi länka kunskap spridd över hela företaget till Amazon Kendra och uppnå tvärsnittssökning. Dessutom laddas anslutningen via ett begränsat konto, vilket möjliggör en säkerhetsmedveten implementering.
- Sökmotor (hitta information) – Eftersom Amazon Kendra har en söksida för användbarhetstestning, kunde vi snabbt testa sökmotorns användbarhet direkt efter att ha laddat dokument för att se vilken typ av kunskap som kunde hittas. Detta var till stor hjälp för att befästa bilden av lanseringen.
- Sök UI (söksida för användare) – Amazon Kendra har en funktion som heter Erfarenhetsbyggare som exponerar sökskärmen för användare. Den här funktionen kan implementeras utan kod, vilket var till stor hjälp för att få feedback under testinstallationen. Förutom Experience Builder stöder Amazon Kendra även Python och React.js API-implementeringar, så vi kan så småningom tillhandahålla anpassade söksidor till våra anställda för att förbättra deras upplevelse.
- Analytics (övervakning av användningstrender) – Ett företagssöksystem är bara värdefullt om många människor använder det. Amazon Kendra har förmågan att övervaka hur många sökningar som görs och för vilka termer. Vi använder den här funktionen för att spåra användningstrender.
Vi har också några frågor och svar relaterade till vår implementering:
- Vilka var några av utmaningarna med att samla intern kunskap? Vi fick börja med att samla den kunskap som varje avdelning och medarbetare hade, men inte nödvändigtvis på en plats som kunde kopplas direkt till Amazon Kendra.
- Hur hade vi nytta av Amazon Kendra? Vi hade försökt dela kunskap många gånger tidigare, men hade ofta misslyckats. Orsakerna var informationsaggregation, sökbarhet, driftskostnader och implementeringskostnader. Amazon Kendra har funktioner som löser dessa problem, och vi lanserade den framgångsrikt inom cirka 3 månader efter befruktningen. Nu kan vi använda Amazon Kendra för att hitta lösningar på uppgifter som tidigare krävde kunskaper hos individer eller avdelningar som hela organisationens samlade kunskap.
- Hur utvärderade du sökbarheten i systemet och vad gjorde du för att förbättra det? För det första fick vi många anställda att interagera med systemet och få feedback. Ett problem som uppstod i början av implementeringen var att det fanns en spridning av information som hade litet värde som kunskap. Detta berodde på att vissa av datakällorna innehöll information från till exempel interna blogginlägg. Vi arbetar ständigt med att förbättra användarupplevelsen genom att välja rätt datakällor.
Som tidigare nämnts, genom att använda Amazon Kendra, kunde vi övervinna många implementeringshinder till minimal kostnad. Den största utmaningen med denna typ av verktyg är dock adoptionsbarriären som kommer efter implementering. Nästa avsnitt ger ett exempel på hur vi övervann detta hinder.
Hur vi övervann barriären för adoption
Har du någonsin sett ett verktyg som du lagt ner mycket ansträngning, tid och pengar på att implementera bli föråldrat utan omfattande användning? Oavsett hur bra funktionaliteten är på att lösa problem kommer den inte att vara effektiv om folk inte använder den.
Ett av initiativen vi tog med lanseringen av Amazon Kendra var att tillhandahålla en chatbot. Med andra ord, när du ställer en fråga i ett chattverktyg får du ett svar med lämplig kunskap. Eftersom alla våra distansanställda använder ett chattverktyg dagligen är chatbotar mycket mer kompatibelt än att de öppnar en ny sökskärm i sina webbläsare.
För att implementera denna chatbot använder vi Lambda, en tjänst som låter oss köra serverlösa, händelsedrivna program. Specifikt implementeras följande arbetsflöde:
- En användare ställer en fråga till chatboten med ett omnämnande.
- Chatboten utfärdar en händelse till Lambda.
- En Lambda-funktion upptäcker händelsen och söker Amazon Kendra efter frågan.
- Lambdafunktionen lägger upp sökresultaten i chattverktyget.
- Användaren ser sökresultaten.
Denna process tar bara några sekunder och ger en högkvalitativ användarupplevelse för kunskapsupptäckt. Majoriteten av de anställda exponerades för kunskapsdelningsmekanismen genom chatboten, och det råder ingen tvekan om att chatboten bidrog till spridningen av mekanismen. Och eftersom det finns vissa områden som inte bara kan täckas av chatboten, har vi även bett dem att använda den anpassade sökskärmen tillsammans med chatboten för att ge en ännu bättre användarupplevelse.
Slutsats
I det här inlägget presenterade vi en fallstudie av Amazon Kendra för kunskapsdelning och ett exempel på en chatbotimplementering som använder Lambda för att sprida mekanismen. Vi ser fram emot att se Amazon Kendra ta ytterligare ett steg framåt när storskaliga språkmodeller fortsätter att utvecklas.
Om du är intresserad av att prova Amazon Kendra, kolla in Förbättra företagssökning med Amazon Kendra. BrainPad kan också hjälpa dig med intern kunskapsdelning och dokumentexploatering med hjälp av generativ AI. Kontakta oss för mer information.
Om författaren
Dr Naoki Okada är en Lead Data Scientist på BrainPad Inc. Med sin tvärfunktionella erfarenhet av affärer, analys och ingenjörskonst stödjer han ett brett spektrum av kunder från att bygga upp DX-organisationer till att utnyttja data i outforskade områden.
- SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
- EVM Finans. Unified Interface for Decentralized Finance. Tillgång här.
- Quantum Media Group. IR/PR förstärkt. Tillgång här.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
- Källa: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-brainpad-fosters-internal-knowledge-sharing-with-amazon-kendra/
- : har
- :är
- :inte
- :var
- $ 10 miljoner
- $UPP
- 1
- 10
- 100
- 7
- a
- förmåga
- Able
- Om oss
- Konto
- ackumulerat
- Uppnå
- uppnås
- tvärs
- aktiviteter
- Dessutom
- Antagande
- Fördel
- fördelar
- Efter
- aggregerande
- aggregation
- AI
- Alla
- tillåta
- tillåter
- ensam
- också
- Även
- amason
- Amazon Kendra
- Amazon Web Services
- bland
- an
- analytics
- och
- Annan
- vilken som helst
- api
- lämpligt
- lämpligt
- ÄR
- OMRÅDE
- områden
- runt
- AS
- At
- automatisera
- AWS
- barriär
- barriärer
- grund
- BE
- därför att
- blir
- Börjar
- Där vi får lov att vara utan att konstant prestera,
- fördel
- Bättre
- störst
- Blogg
- Blogginlägg
- webbläsare
- byggare
- Byggnad
- företag
- upptagen
- men
- by
- kallas
- KAN
- Vid
- fallstudie
- fall
- utmanar
- utmaningar
- byta
- byte
- tecken
- chatbot
- chatbots
- billig
- ta
- Välja
- valde
- klienter
- cloud
- CO
- koda
- Samla
- Kollektiv
- kommer
- Gemensam
- Företag
- företag
- kompatibel
- begrepp
- befruktning
- förening
- anslutna
- konsolidera
- konsolidering
- kontakta
- innehöll
- kontinuerligt
- fortsätta
- bidrog
- Bekväm
- Pris
- kostsam
- Kostar
- kunde
- omfattas
- skapa
- skapas
- kundanpassad
- dagligen
- datum
- datavetare
- Datum
- dag
- decentraliserad
- Beslutet
- Avdelning
- avdelningar
- utplacering
- spridning. Dessutom
- detalj
- Utveckling
- DID
- olika
- svårt
- Diffusion
- direkt
- Upptäckten
- diskutera
- do
- dokumentera
- dokument
- gjort
- inte
- tvivlar
- dr
- dramatiskt
- grund
- under
- DX
- varje
- Tidigare
- lätta
- lätt
- lätt
- Effektiv
- effektivitet
- ansträngning
- ansträngningar
- Anställd
- anställda
- Motor
- Teknik
- Engelska
- förbättra
- Företag
- Går in
- Hela
- speciellt
- utvärdera
- Även
- händelse
- så småningom
- NÅGONSIN
- Varje
- varje dag
- utvecklas
- exempel
- överstiga
- excel
- finns
- erfarenhet
- utnyttjande
- utsatta
- extrahera
- Ansikte
- inför
- faktor
- Misslyckades
- Leverans
- Funktioner
- återkoppling
- få
- fält
- Filer
- hitta
- finna
- Förnamn
- Flexibilitet
- flöda
- efter
- För
- kraft
- formulering
- Framåt
- hittade
- fyra
- ofta
- från
- fungera
- funktionalitet
- grundläggande
- samla
- genererar
- generativ
- Generativ AI
- skaffa sig
- få
- god
- stor
- kraftigt
- Marken
- Gäst
- gäst inlägg
- hade
- Har
- har
- he
- Held
- hjälpa
- hjälpte
- hjälp
- hjälpa
- här.
- hög kvalitet
- hans
- Hur ser din drömresa ut
- How To
- Men
- html
- HTTPS
- hundra
- häck
- idéer
- if
- bild
- blir omedelbart
- genomföra
- genomförande
- genomföras
- genomföra
- importera
- förbättra
- in
- I andra
- Inc.
- Inklusive
- Öka
- individuellt
- individer
- industrin
- informationen
- Initiativ
- initiativ
- ingång
- interagera
- intresserad
- Gränssnitt
- inre
- in
- involverade
- problem
- IT
- DESS
- japanska
- Nyckel
- Nyckelområden
- nyckelfaktor
- Snäll
- kunskap
- språk
- storskalig
- senare
- lansera
- lanserades
- leda
- ledare
- Språng
- Nivå
- hävstångs
- LINK
- liten
- läser in
- Lång
- se
- du letar
- Lot
- Låg
- lägre
- Maskinen
- bibehålla
- Majoritet
- Framställning
- ledning
- många
- matchande
- Materia
- betyder
- mekanism
- Media
- Medium
- nämnts
- metod
- Microsoft
- miljon
- minimum
- modeller
- pengar
- övervakning
- månader
- mer
- mest
- Motivation
- mycket
- multipel
- Natural
- nödvändigtvis
- nödvändigt för
- Behöver
- Nya
- Nästa
- Nej
- nu
- antal
- föråldrad
- hinder
- få
- of
- erbjuds
- Erbjudanden
- Ofta
- on
- ONE
- endast
- öppet
- drift
- operativa
- or
- beställa
- organisation
- organisatoriska
- organisationer
- Organiserad
- Övriga
- vår
- Vårt företag
- ut
- produktion
- Övervinna
- egen
- ägande
- sida
- partnern
- Tidigare
- Personer
- prestanda
- utfört
- Banbrytande
- Plats
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- snälla du
- poäng
- dålig
- Inlägg
- inlägg
- kraft
- den mäktigaste
- föredragen
- presenteras
- föregående
- tidigare
- primärt
- Problem
- problem
- process
- bearbetning
- Program
- bevis
- bevis på koncept
- ge
- ger
- tillhandahålla
- Syftet
- Python
- Frågor och svar
- kvalitet
- fråga
- snabbt
- område
- Reagera
- Anledningen
- rimlig
- skäl
- relaterad
- Obligatorisk
- respons
- begränsad
- Resultat
- översyn
- höger
- Körning
- spridda
- Forskare
- screen
- Sök
- sökmotor
- Andra
- sekunder
- §
- se
- se
- sett
- väljer
- separerande
- Server
- service
- Tjänster
- sessioner
- flera
- Dela
- delas
- delning
- liknande
- Situationen
- Small
- So
- Lösningar
- LÖSA
- Löser
- Lösa
- några
- Källa
- Källor
- specialisera
- specialiserat
- specifik
- specifikt
- spent
- starta
- förvaring
- lagra
- Strategi
- stark
- struktur
- Läsa på
- stil
- Framgångsrikt
- sådana
- sammanfatta
- Stöder
- system
- System
- Ta
- tar
- uppgifter
- Teknologi
- villkor
- testa
- än
- den där
- Smakämnen
- den information
- deras
- Dem
- Där.
- Dessa
- de
- detta
- de
- tre
- Genom
- hela
- tid
- gånger
- till
- tillsammans
- tog
- verktyg
- verktyg
- spår
- traditionell
- Trender
- försökte
- sann
- två
- Typ
- typer
- ui
- unika
- us
- användbarhet
- Användning
- användning
- Begagnade
- Användare
- Användarupplevelse
- användare
- med hjälp av
- Värdefulla
- värde
- mängd
- olika
- mycket
- visningar
- vill
- ville
- vill
- var
- Sätt..
- we
- webb
- webbservice
- były
- Vad
- när
- som
- medan
- VEM
- varför
- bred
- Brett utbud
- brett
- utbredd
- kommer
- med
- inom
- utan
- ord
- ord
- Arbete
- jobba tillsammans
- arbetsflöde
- arbetssätt
- år
- Yen
- Om er
- zephyrnet