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知识管理聚焦:生成式人工智能的开发与部署.pdf

上传人: 淘*** 编号:709914 2025-05-18 31页 6.40MB

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本文探讨了知识(Knowledge)及其管理(Knowledge Management,KM)在AI领域的应用与挑战。作者Daniel W. Rasmus是Serious Insights LLC的分析师,文中提出了关于知识及其在AI中的合成与使用的见解。 关键点包括: 1. 知识被定义为数据、信息、洞察、智慧以及知识合成。 2. 知识管理涉及多种类型的知识,包括AI与知识管理的关系,以及AI带来的机遇与挑战。 3. 文章讨论了AI模型管理中的“护栏”(Guardrails)问题,指出护栏可能过于透明或过于谨慎,导致错误和信息审查,并且可能被绕过。 4. 文章提到了AI模型发现(LLM Discoverability)的问题,如非标准化元数据和模型描述,以及模型质量和性能信息的不一致性。 5. 文中还涉及了AI模型管理、协作与共享,以及模型退役的问题,包括模型透明度、知识截止日期、成本变化等。 6. 知识图谱(Knowledge Graphs)和RAG(Reinforcement and Adaptation Graphs)的配置可能存在透明度不足、准确性问题、偏见和许可问题。 7. 文章讨论了AI如何创造新工作以及如何浪费时间,并强调了在充满不确定性的世界中,采用敏捷思维和工作坊方法来提高创新成果、发展更有弹性的计划、成为更灵活的领导者、推动思想领导、减轻风险和识别新机会的重要性。 本文提供了对知识在AI领域中作用与管理的深入见解,并指出了当前面临的主要挑战。
如何有效整合人工智能技术与知识管理,以发掘潜在机遇并提升工作效率? 如何确保知识图谱的透明度和准确性,并使其在组织内部得到有效应用? 在人工智能时代,如何平衡多任务处理与数据科学,避免项目失败并提高工作成效?
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