HR
PrijavaZapočnite odmah
Pojmovnik

Inženjerstvo znanja

Što je Inženjerstvo znanja?

Inženjerstvo znanja obuhvaća prikupljanje, organiziranje i pripremu stručnog znanja tako da ga IT sustavi mogu koristiti. Izvorno se usredotočivalo na pravila za ekspertne sustave; danas je prioritet često dokumentirati raspršeno znanje iz priručnika, opisa procesa i ljudskih glava kako bi UI agenti na temelju njega mogli pouzdano odgovarati. To uključuje jasne strukture, ažurne izvore, definirane odgovornosti i popunjavanje utvrđenih praznina.

Kako KI.ordo pomaže

KI.ordo povezuje organizacijsko savjetovanje s priručnim asistentom i značajkom znanja, koja vodi i popis neodgovorenih pitanja kao pokazatelj praznina u znanju.

Saznajte više : Inženjerstvo znanja

Odgovarajući predlošci

Teme

  • Upravljanje znanjem
  • Savjetovanje
  • Dokumentacija

Isprobajte KI.ordo

Agenti, tijekovi rada i predlošci u jednom radnom prostoru – besplatna demo verzija na 24 sata.

Pokrenite demo
← Svi pojmovi

Srodni pojmovi

Ontologija

U informatici je ontologija formalni model nekog područja koji jasno definira pojmove, njihova svojstva i odnose među njima. Tako ljudi i strojevi mogu dosljedno tumačiti podatke i iz njih izvoditi zaključke. Ontologije su temelj mnogih grafova znanja, sustava semantičkog pretraživanja i projekata integracije podataka. Primjer: ontologija proizvoda kaže da je „e-bicikl“ „bicikl“ i da ima „bateriju“.

  • modeliranje znanja
  • semantika
  • +1

Ekspertni sustav

Ekspertni sustav je računalni program koji znanje ljudskih stručnjaka pohranjuje u obliku pravila i činjenica te iz njih izvodi zaključke. Tipično se sastoji od baze znanja i mehanizma zaključivanja koji primjenjuje pravila. Ekspertni sustavi oblikovali su UI 1970-ih i 1980-ih, primjerice u medicinskoj dijagnostici ili konfiguriranju tehničke opreme. Njihove ideje i danas žive u provjerama temeljenima na pravilima i grafovima znanja.

  • UI temeljena na pravilima
  • Baza znanja
  • +1

Odgovaranje na pitanja

Odgovaranje na pitanja (question answering, QA) područje je obrade prirodnog jezika u kojem sustav izravno odgovara na pitanja postavljena svakodnevnim jezikom, umjesto da vraća popis rezultata pretraživanja. Moderni sustavi traže relevantne odlomke u bazi znanja i iz njih sastavljaju odgovor, idealno s navođenjem izvora. Tipične primjene su korisnička podrška, interne baze znanja i priručnici – primjerice pitanje priručniku za zaposlenike: „Koliko dana godišnjeg odmora imam u prvoj godini?”

  • NLP
  • Upravljanje znanjem
  • +1
Predložak

Generiranje potpomognuto dohvaćanjem (RAG)

Generiranje potpomognuto dohvaćanjem povezuje pretraživanje i generiranje teksta: prije odgovaranja sustav u zbirci znanja – primjerice priručnicima, pravilnicima ili čestim pitanjima – traži relevantne odlomke i prosljeđuje ih jezičnom modelu kao kontekst. Odgovor se tako temelji na aktualnom sadržaju specifičnom za tvrtku, a ne samo na znanju stečenom treniranjem modela. To smanjuje izmišljene tvrdnje, omogućuje praćenje izvora i dopušta ažuriranja bez ponovnog treniranja.

  • RAG
  • pretraživanje znanja
  • +1