Це гостьовий пост доктора Наокі Окади, провідного спеціаліста з обробки даних BrainPad Inc.
Заснована в 2004, BrainPad Inc. є партнером-новатором у сфері використання даних, допомагаючи компаніям створювати бізнес і вдосконалювати управління за допомогою даних. На сьогоднішній день BrainPad допоміг понад 1,300 компаніям, переважно лідерам галузі. BrainPad має перевагу в тому, що надає комплексні послуги від формулювання стратегії використання даних до підтвердження концепції та реалізації. Унікальний стиль BrainPad полягає у співпраці з клієнтами для вирішення проблем на місці, наприклад даних, які не збираються через відокремлену організаційну структуру, або даних, які існують, але не впорядковані.
У цьому дописі обговорюється, як структурувати внутрішній обмін знаннями за допомогою Амазонка Кендра та AWS Lambda і як Amazon Kendra вирішує перешкоди, пов’язані з обміном знаннями, з якими стикаються багато компаній. Ми підсумовуємо зусилля BrainPad у чотирьох ключових сферах:
- З якими проблемами обміну знаннями стикаються багато компаній?
- Чому ми вибрали Amazon Kendra?
- Як ми впровадили систему обміну знаннями?
- Навіть якщо інструмент корисний, він безглуздий, якщо ним не користуватися. Як ми подолали бар’єр усиновлення?
Проблеми обміну знаннями, з якими стикаються багато компаній
Багато компаній досягають своїх результатів, розподіляючи свою роботу на різні напрямки. Кожен із цих видів діяльності щодня породжує нові ідеї. Ці знання накопичуються в індивідуальному порядку. Якщо цими знаннями можна поділитися між людьми та організаціями, можна створити взаємодію у пов’язаній роботі, а ефективність і якість роботи різко зростуть. Це сила обміну знаннями.
Однак існує багато спільних перешкод для обміну знаннями:
- Мало людей беруть активну участь, і процес не може тривати довго через напружений графік.
- Знання розкидані по багатьох носіях, наприклад внутрішніх вікіпедій і PDF-файлів, що ускладнює пошук потрібної інформації.
- Ніхто не заносить знання в систему закріплення знань. Система не матиме широкого використання через погану можливість пошуку.
Наша компанія зіткнулася з подібною ситуацією. Фундаментальна проблема обміну знаннями полягає в тому, що хоча більшість працівників мають сильну потребу в отриманні знань, у них мало мотивації ділитися власними знаннями за певну ціну. Змінити поведінку співробітників з єдиною метою обміну знаннями нелегко.
Крім того, у кожного співробітника або відділу є власний метод накопичення знань, і спроба примусової уніфікації не призведе до мотивації чи ефективності в обміні знаннями. Це головний біль для керівництва, яке хоче консолідувати знання, тоді як працівники сфери хочуть мати знання децентралізованим способом.
У нашій компанії хмарний сервіс Amazon Kendra вирішив ці проблеми.
Чому ми вибрали Amazon Kendra
Amazon Kendra — це хмарний сервіс, який дозволяє шукати внутрішню інформацію за допомогою загального інтерфейсу. Іншими словами, це пошукова система, яка спеціалізується на внутрішній інформації. У цьому розділі ми обговорюємо три основні причини, чому ми вибрали Amazon Kendra.
Легке накопичення знань
Як згадувалося в попередньому розділі, знання, навіть якщо вони існують, мають тенденцію бути розпорошеними на багатьох носіях. У нашому випадку він був розкиданий по нашій внутрішній вікі та різноманітним файлам документів. Amazon Kendra забезпечує потужний Роз'єми для цієї ситуації. Ми можемо легко імпортувати документи з різноманітних носіїв, включаючи групову програму, вікі, файли Microsoft PowerPoint, PDF-файли тощо, без будь-яких проблем.
Це означає, що співробітникам не потрібно змінювати спосіб зберігання знань, щоб поділитися ними. Хоча агрегування знань може бути досягнуто тимчасово, це дуже дорого підтримувати. Можливість автоматизувати це була для нас дуже бажаним фактором.
Чудова можливість пошуку
Існує багато групових програм і вікі, які чудово вводять інформацію. Однак вони часто мають недоліки у виведенні інформації (можливість пошуку). Особливо це стосується японського пошуку. Наприклад, в англійській мові зіставлення на рівні слів забезпечує прийнятний рівень пошуку. Однак у японській мові вилучення слів є складнішим, і є випадки, коли зіставлення здійснюється шляхом розділення слів відповідною кількістю символів. Якщо пошуковий запит «Токіо-до (東京都)» розділений двома символами, «Токіо (東京)» та «Кіото (京都)», буде важко знайти інформацію, яку ви шукаєте.
Amazon Kendra пропонує чудові пропозиції можливість пошуку за допомогою машинного навчання. Окрім традиційних пошукових запитів за ключовими словами, таких як «технологічні тенденції», пошук природною мовою, наприклад «Мені потрібна інформація про нові технологічні ініціативи», може значно покращити взаємодію з користувачем. Можливість відповідного пошуку зібраної інформації є другою причиною, чому ми вибрали Amazon Kendra.
Низька вартість володіння
ІТ-інструменти, які спеціалізуються на агрегації та пошуку знань, називаються корпоративними пошуковими системами. Однією з проблем впровадження цих систем є вартість. Для організації з кількома сотнями працівників операційні витрати можуть перевищувати 10 мільйонів ієн на рік. Це недешевий спосіб розпочати ініціативу з обміну знаннями.
Amazon Kendra пропонується в а значно нижча вартість ніж більшість корпоративних пошукових систем. Як згадувалося раніше, ініціативи з обміну знаннями непросто реалізувати. Ми хотіли почати з малого, і низька вартість володіння Amazon Kendra була ключовим фактором у нашому рішенні.
Крім того, простота впровадження та гнучкість Amazon Kendra також є для нас великими перевагами. У наступному розділі наведено приклад нашої реалізації.
Як ми впровадили систему обміну знаннями
Впровадження – це не перебільшений процес розробки; це можна зробити без коду, дотримуючись процесу обробки Amazon Kendra. Ось п’ять ключових моментів у процесі впровадження:
- Джерело даних (накопичення знань) – Кожен відділ і співробітник нашої компанії часто проводили внутрішні навчальні сесії, і завдяки цій діяльності накопичувалися знання в багатьох носіях, таких як вікі та різні типи сховищ. У той час було легко переглянути інформацію з навчальних занять пізніше. Однак, щоб отримати знання про конкретну область чи технологію, необхідно було детально розглядати кожен носій, що було не дуже зручно.
- Конектори (узагальнення знань) – Завдяки функції конектора в Amazon Kendra ми змогли об’єднати знання, розкидані по всій компанії, в Amazon Kendra та досягти можливостей міжсекційного пошуку. Крім того, з’єднувач завантажується через обліковий запис з обмеженим доступом, що дозволяє реалізацію з урахуванням безпеки.
- Пошукова система (пошук інформації) – Тому що у Amazon Kendra є сторінка пошуку для перевірки зручності використання, ми змогли швидко перевірити зручність використання пошукової системи відразу після завантаження документів, щоб побачити, які знання можна знайти. Це дуже допомогло зміцнити імідж запуску.
- Інтерфейс пошуку (сторінка пошуку користувачів) – Amazon Kendra має функцію під назвою Конструктор досвіду який показує користувачам екран пошуку. Цю функцію можна реалізувати без коду, що було дуже корисним для отримання відгуків під час тестового розгортання. Крім Experience Builder, Amazon Kendra також підтримує впровадження Python і React.js API, тож з часом ми можемо надати персоналізовані пошукові сторінки для наших співробітників, щоб покращити їхній досвід.
- Аналітика (моніторинг тенденцій використання) – Корпоративна пошукова система має цінність лише тоді, коли нею користується багато людей. Amazon Кендра має можливість моніторингу скільки пошуків проводиться і на які терміни. Ми використовуємо цю функцію, щоб відстежувати тенденції використання.
У нас також є деякі запитання та відповіді, пов’язані з нашим впровадженням:
- Які труднощі виникали під час збору внутрішніх знань? Нам довелося почати зі збору знань, якими володіли кожен відділ і співробітник, але не обов’язково в місці, яке могло бути безпосередньо пов’язане з Amazon Kendra.
- Яку користь ми отримали від Amazon Kendra? Ми багато разів намагалися поділитися знаннями в минулому, але часто зазнавали невдачі. Причинами були агрегація інформації, можливість пошуку, операційні витрати та витрати на впровадження. У Amazon Kendra є функції, які вирішують ці проблеми, і ми успішно запустили їх приблизно через 3 місяці після зачаття. Тепер ми можемо використовувати Amazon Kendra для пошуку рішень для завдань, які раніше вимагали знань окремих осіб або відділів як колективних знань усієї організації.
- Як ви оцінили можливість пошуку в системі і що ви зробили для її покращення? По-перше, у нас було багато співробітників, які взаємодіяли з системою та отримували відгуки. Однією з проблем, яка виникла на початку впровадження, було розпорошення інформації, яка мало цінна як знання. Це сталося тому, що деякі джерела даних містили інформацію, наприклад, із внутрішніх дописів у блозі. Ми постійно працюємо над покращенням взаємодії з користувачем, вибираючи правильні джерела даних.
Як згадувалося раніше, використовуючи Amazon Kendra, ми змогли подолати багато перешкод впровадження за мінімальних витрат. Однак найбільшою проблемою з цим типом інструменту є бар’єр адаптації, який виникає після впровадження. У наступному розділі наведено приклад того, як ми подолали цю перешкоду.
Як ми подолали бар’єр усиновлення
Ви коли-небудь бачили, як інструмент, на впровадження якого ви витратили багато зусиль, часу та грошей, застарів без широкого використання? Незалежно від того, наскільки хороша ця функція для вирішення проблем, вона не буде ефективною, якщо люди нею не користуються.
Однією з ініціатив, які ми зробили під час запуску Amazon Kendra, було створення чат-бота. Іншими словами, коли ви ставите запитання в інструменті чату, ви отримуєте відповідь із відповідними знаннями. Оскільки всі наші співробітники, які займаються дистанційною роботою, щодня використовують інструменти чату, використання чат-ботів набагато сумісніше, ніж те, що вони відкривають новий екран пошуку у своїх браузерах.
Щоб реалізувати цей чат-бот, ми використовуємо Lambda, службу, яка дозволяє нам запускати безсерверні програми, керовані подіями. Зокрема, реалізовано такий робочий процес:
- Користувач публікує запитання до чат-бота зі згадкою.
- Чат-бот видає подію Lambda.
- Функція Lambda виявляє подію та шукає запитання Amazon Kendra.
- Функція Lambda публікує результати пошуку в інструменті чату.
- Користувач переглядає результати пошуку.
Цей процес займає лише кілька секунд і забезпечує високоякісний досвід користувача для відкриття знань. Більшість співробітників познайомилися з механізмом обміну знаннями через чат-бот, і немає сумніву, що чат-бот сприяв поширенню цього механізму. І оскільки є деякі сфери, які не можуть бути охоплені лише чат-ботом, ми також попросили їх використовувати налаштований екран пошуку разом із чат-ботом, щоб забезпечити ще кращу взаємодію з користувачем.
Висновок
У цьому дописі ми представили приклад використання Amazon Kendra для обміну знаннями та приклад реалізації чат-бота з використанням Lambda для поширення механізму. Ми з нетерпінням чекаємо, коли Amazon Kendra зробить ще один стрибок вперед, оскільки широкомасштабні мовні моделі продовжують розвиватися.
Якщо вам цікаво спробувати Amazon Kendra, перевірте Покращення корпоративного пошуку за допомогою Amazon Kendra. BrainPad також може допомогти вам із внутрішнім обміном знаннями та використанням документів за допомогою генеративного штучного інтелекту. Будь ласка, зв'яжіться з нами для отримання додаткової інформації.
Про автора
Доктор Наокі Окада є провідним спеціалістом з обробки даних у BrainPad Inc. Завдяки багатофункціональному досвіду в бізнесі, аналітиці та розробці він підтримує широкий спектр клієнтів, починаючи від створення організацій DX і закінчуючи використанням даних у незвіданих областях.
- Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
- EVM Фінанси. Уніфікований інтерфейс для децентралізованих фінансів. Доступ тут.
- Quantum Media Group. ІЧ/ПР посилений. Доступ тут.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
- джерело: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-brainpad-fosters-internal-knowledge-sharing-with-amazon-kendra/
- : має
- :є
- : ні
- :де
- $ 10 мільйонів
- $UP
- 1
- 10
- 100
- 7
- a
- здатність
- Здатний
- МЕНЮ
- рахунки
- Накопичений
- Achieve
- досягнутий
- через
- діяльності
- доповнення
- Прийняття
- Перевага
- Переваги
- після
- агрегуючий
- агрегація
- AI
- ВСІ
- Дозволити
- дозволяє
- тільки
- Також
- хоча
- Amazon
- Амазонка Кендра
- Amazon Web Services
- серед
- an
- аналітика
- та
- Інший
- будь-який
- API
- відповідний
- відповідним чином
- ЕСТЬ
- ПЛОЩА
- області
- навколо
- AS
- At
- автоматизувати
- AWS
- бар'єр
- бар'єри
- основа
- BE
- оскільки
- ставати
- початок
- буття
- користь
- Краще
- найбільший
- Блог
- Повідомлення в блозі
- браузери
- будівельник
- Створюємо
- бізнес
- зайнятий
- але
- by
- званий
- CAN
- випадок
- тематичне дослідження
- випадків
- виклик
- проблеми
- зміна
- заміна
- символи
- Chatbot
- chatbots
- дешево
- перевірка
- Вибирати
- вибрав
- клієнтів
- хмара
- CO
- код
- Збір
- Collective
- приходить
- загальний
- Компанії
- компанія
- сумісний
- концепція
- дизайн
- зв'язок
- підключений
- Консолідувати
- консолідація
- контакт
- містяться
- безперестанку
- продовжувати
- внесок
- Зручний
- Коштувати
- дорого
- витрати
- може
- покритий
- створювати
- створений
- налаштувати
- щодня
- дані
- вчений даних
- Дата
- день
- Децентралізований
- рішення
- відділ
- відомства
- розгортання
- розгортання. На додачу
- деталь
- розробка
- DID
- різний
- важкий
- радіомовлення
- безпосередньо
- відкриття
- обговорювати
- do
- документ
- документація
- зроблений
- Не знаю
- сумніваюся
- dr
- різко
- два
- під час
- DX
- кожен
- Раніше
- простота
- легко
- легко
- Ефективний
- ефективність
- зусилля
- зусилля
- Співробітник
- співробітників
- двигун
- Машинобудування
- англійська
- підвищувати
- підприємство
- Входить
- Весь
- особливо
- оцінювати
- Навіть
- Event
- врешті-решт
- НІКОЛИ
- Кожен
- кожен день
- еволюціонувати
- приклад
- перевищувати
- перевершувати
- існує
- досвід
- експлуатація
- піддаватися
- витяг
- Face
- стикаються
- фактор
- не вдалося
- особливість
- риси
- зворотний зв'язок
- кілька
- поле
- Файли
- знайти
- виявлення
- Перший
- Гнучкість
- потік
- після
- для
- Примусово
- формулювання
- Вперед
- знайдений
- чотири
- часто
- від
- функція
- функціональність
- фундаментальний
- збір
- генерує
- генеративний
- Генеративний ШІ
- отримати
- отримання
- добре
- великий
- значно
- Земля
- гість
- Guest Post
- було
- Мати
- має
- he
- Герой
- допомога
- допоміг
- корисний
- допомогу
- тут
- високоякісний
- його
- Як
- How To
- Однак
- HTML
- HTTPS
- сто
- Перешкоди
- ідеї
- if
- зображення
- негайно
- здійснювати
- реалізація
- реалізовані
- реалізації
- імпорт
- удосконалювати
- in
- В інших
- Инк
- У тому числі
- Augmenter
- індивідуальний
- осіб
- промисловість
- інформація
- Ініціатива
- ініціативи
- вхід
- взаємодіяти
- зацікавлений
- інтерфейс
- внутрішній
- в
- залучений
- питання
- IT
- ЙОГО
- японський
- ключ
- Ключові сфери
- ключовий фактор
- Дитина
- знання
- мова
- масштабний
- пізніше
- запуск
- запущений
- вести
- Лідери
- Стрибок
- рівень
- використання
- LINK
- трохи
- погрузка
- Довго
- подивитися
- шукати
- серія
- низький
- знизити
- машина
- підтримувати
- Більшість
- Робить
- управління
- багато
- узгодження
- Матерія
- засоби
- механізм
- Медіа
- середа
- згаданий
- метод
- Microsoft
- мільйона
- мінімальний
- Моделі
- гроші
- моніторинг
- місяців
- більше
- найбільш
- мотивація
- багато
- множинний
- Природний
- обов'язково
- необхідно
- Необхідність
- Нові
- наступний
- немає
- зараз
- номер
- застарілий
- перешкодами
- отримувати
- of
- запропонований
- Пропозиції
- часто
- on
- ONE
- тільки
- відкрити
- операційний
- оперативний
- or
- порядок
- організація
- організаційної
- організації
- Організований
- Інше
- наші
- Наша компанія
- з
- вихід
- Подолати
- власний
- власність
- сторінка
- партнер
- Минуле
- Люди
- продуктивність
- виконується
- Піонерський
- місце
- plato
- Інформація про дані Платона
- PlatoData
- будь ласка
- точок
- бідні
- пошта
- Пости
- влада
- потужний
- переважним
- представлений
- попередній
- раніше
- в першу чергу
- Проблема
- проблеми
- процес
- обробка
- програми
- доказ
- доказ концепції
- забезпечувати
- забезпечує
- забезпечення
- мета
- Python
- Питання та відповіді
- якість
- питання
- швидко
- діапазон
- Реагувати
- причина
- розумний
- Причини
- пов'язаний
- вимагається
- відповідь
- обмежений
- результати
- огляд
- право
- прогін
- розсіяний
- вчений
- Екран
- Пошук
- Пошукова система
- другий
- seconds
- розділ
- побачити
- бачачи
- бачив
- вибирає
- розділення
- Без сервера
- обслуговування
- Послуги
- сесіях
- кілька
- Поділитись
- загальні
- поділ
- аналогічний
- ситуація
- невеликий
- So
- Рішення
- ВИРІШИТИ
- Вирішує
- Розв’язування
- деякі
- Source
- Джерела
- спеціалізуватися
- спеціалізується
- конкретний
- конкретно
- відпрацьований
- старт
- зберігання
- зберігати
- Стратегія
- сильний
- структура
- Вивчення
- стиль
- Успішно
- такі
- підсумовувати
- Опори
- система
- Systems
- Приймати
- приймає
- завдання
- Технологія
- terms
- тест
- ніж
- Що
- Команда
- інформація
- їх
- Їх
- Там.
- Ці
- вони
- це
- ті
- три
- через
- по всьому
- час
- times
- до
- разом
- прийняли
- інструмент
- інструменти
- трек
- традиційний
- Тенденції
- намагався
- правда
- два
- тип
- Типи
- ui
- створеного
- us
- юзабіліті
- Використання
- використання
- використовуваний
- користувач
- User Experience
- користувачі
- використання
- Цінний
- значення
- різноманітність
- різний
- дуже
- думки
- хотіти
- хотів
- хоче
- було
- шлях..
- we
- Web
- веб-сервіси
- були
- Що
- коли
- який
- в той час як
- ВООЗ
- чому
- широкий
- Широкий діапазон
- широко
- широко поширений
- волі
- з
- в
- без
- слово
- слова
- Work
- працювати разом
- робочий
- робочий
- рік
- Ієна
- Ти
- зефірнет