从非结构化数据中挖掘知识与智能

引言

组织每天会产生、获取和消耗海量非结构化数据，包括电子邮件、报告、研究文档、技术文档、营销材料、学习内容以及客户互动等。然而，这些丰富的信息往往被隐藏起来，并以孤岛形式存在，这让仅凭简单的方法提取有用信息变得困难重重。与结构化数据不同，后者可以完美地放入数据库中，而前者通常没有预定义的格式，因此很难提取出有效的见解或进行高效的高级分析。

将非结构化数据整合到一个知识图谱中是克服组织在处理非结构化数据时所面临挑战的正确方法。这种方法使企业能够超越传统的存储和关键字搜索方式，从而解锁知识智能。通过将非结构化数据进行上下文化处理并构建知识图谱，业务相关概念和关系得以链接和结构化，这增强了企业的搜索能力，实现了自动化知识发现，并为AI驱动的应用提供了基础。

本文探讨了为什么对非结构化数据进行结构化整合是必要的；企业面临哪些挑战，以及如何将非结构化内容整合到一个基于图的知识系统中。此外，本文还重点介绍了我们在某些实际案例中应用这种方法，以帮助组织解锁知识智能、优化工作流程并推动产生有意义的商业成果。

为什么在图中结构化非结构化数据

非结构化数据为企业提供了巨大的价值，前提是能够有效利用和上下文化处理。对内容进行这种方式的整合 unlock了潜在价值并驱动企业价值。下面有三个关键原因来说明为什么需要将非结构化数据结构化：

1. 提升搜索能力：通过知识图谱，非结构化数据被组织起来，使其更容易被检索和理解。这样，用户可以更高效地找到所需信息。

2. 自动化知识发现：知识图谱为企业自动化的知识发现过程提供了支持。通过自然语言处理和机器学习技术，系统能够识别和提取隐藏的知识。

3. 驱动AI应用：结构化非结构化数据为人工智能的应用提供了坚实的基础。通过知识图谱，AI可以更好地理解上下文，并做出更明智的决策。

此外，通过将非结构化数据整合到知识图谱中，企业还可以实现对业务相关信息的全面覆盖，从而提高数据分析的准确性和深度。这种整合不仅提升了数据利用效率，还为企业带来了显著的竞争优势和持续增长的机会。

1. 知识智能需要上下文

无结构数据通常包含有价值的信息，但由于分布在不同的格式、来源和团队中，这些信息彼此割裂。知识图谱使组织能够通过将概念、关系和元数据连接到一个结构化的框架中来连接这些片段。例如，金融机构可以将监管报告、政策文件和交易记录链接起来，以发现合规风险。使用传统的文档存储库，实现知识智能可能是不可能的，或者至少需要大量的资源。

此外，组织必须确保领域特定的知识为AI系统提供依据，从而提高相关性和准确性。将组织知识注入到AI模型中通过使模型基于企业特定的数据来增强AI驱动的决策制定。

2. 提升可查性与发现

无结构数据缺乏标准元数据，使得传统的搜索和检索效率低下。知识图谱通过连接相关概念来实现语义搜索，从而提高内容推荐，并摆脱简单关键字匹配的依赖。例如，在金融行业，投资分析师往往难以在隔离的存储库中找到相关的市场报告、法规更新和历史交易数据。基于知识图谱的系统可以将相关实体（如公司、交易和市场事件）连接起来，使分析师只需通过单一查询即可揭示与当前分析相关的上下文相关信息，而不是从分散的数据库和文档存档中逐一排查。

3. 支持可解释AI和生成式应用

生成式AI和大型语言模型（LLMs）需要结构化、上下文化的数据来产生有意义且准确的回答。通过增强企业AI管道的图结构，企业可以：

A. 获取经过验证的知识，而不是依赖于AI生成的假设这种结构化的知识表示不仅能够提升AI系统的效率，还能为生成式应用提供可靠的基础，从而推动业务创新和增长。

B. 将基于AI的分析结果追溯到可信赖的企业数据以进行验证。

C. 提高基于AI驱动的决策解释能力和准确性。

处理非结构化数据在图中的挑战

尽管结构化数据能够很好地适应预定义的模型，以便于存储和检索，而处理非结构化数据则呈现出截然相反的局面。非结构化数据涵盖文本文件、图像、视频等多种格式，由于缺乏内在的组织性和标准化，无法实现机器理解和易读性。这种缺乏结构性的特点给数据管理和分析带来了巨大的挑战，使得提取有价值的信息变得更加困难。

以下关键挑战凸显了处理非结构化数据的复杂性：

1. 非结构化数据无组织且多样性高

非结构化数据通常以多种格式存在，例如PDF文件、幻灯片演示文稿、电子邮件通信或视频记录。然而这些不同的格式缺乏标准化的结构，使得提取和整理数据变得困难重重。格式不一致的问题会阻碍有效的数据分析和检索，因为每种类型的数据都有其独特的障碍，导致无法实现无缝整合和使用。

2. 提取有意义的实体和关系

将自由文本转换为图中的节点和边需要依赖先进的自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)技术来识别关键实体、检测关系并消除歧义。如果不能正确地进行实体关联，图中的连接就可能不准确、不完整或不相关。

3. 管理规模性和性能

将大规模的非结构化数据存储在图中需要采用高效的建模、索引和处理策略以确保快速查询性能和可扩展性。

利用Baklib的知识图谱解析非结构化数据的挑战与解决方案

1. 知识图谱 schema 设计的可扩展性

结构良好的 schema 能够高效地建模实体、关系和元数据。正如我们在企业知识图谱设计的最佳实践中所介绍的那样，schema 的战略化开发确保了知识图谱的可扩展性、适应性和与业务需求的契合。通过引入结构化的数据来源（如数据库、分类表和语义网络）来丰富知识图谱，可以提高其准确度。这有助于增强基于 AI 的知识检索能力，使知识图谱在企业应用中更加稳健和优化。

2. 内容分解与元数据丰富化

与将文档视为静态文本的做法不同，我们将文档分解为结构化的知识资产，例如章节、段落和句子，然后通过将它们链接到相关概念、实体和元数据来构建知识图谱。我们的内容分解方法帮助组织将大型文档分解为更小的、相互关联的知识资产，从而提高搜索准确性和可发现性。

3. 基于 AI 的实体与关系抽取

通过自然语言处理和机器学习算法，Baklib能够自动识别实体、提取关系、校正语义歧义，从而形成结构清晰、语义丰富的知识网络。

4. 人机协作的内容治理

AI虽能高效提取信息，但仍需人类专家审核与校正。Baklib在系统中嵌入人机协作机制，确保输出结果在合规性与专业性上均符合企业标准。

1. 确保内容结构清晰、标签化和语义丰富

正如如何准备内容以供AI使用所强调的，确保内容具有良好的结构、标签和语义丰富性是使AI输出准确且具上下文意识的关键。

2. 强调“人机协作”在审核与治理中的重要性

尽管AI模型功能强大但存在局限性和可能产生错误，尤其是当依赖领域特定的分类系统时。因此，AI生成的结果需要由领域专家进行审核和精炼以确保符合标准、法规以及专业细节。结合AI的高效性与人类的专业知识可以最大化数据的准确性和可靠性同时降低合规风险及高昂的成本错误。

实现从非结构化数据到知识智能转型的关键方法：

Baklib通过创新的方法解决了企业管理和利用知识资产面临的挑战。借助AI驱动的推荐引擎、知识门户和内容分发系统 Baklib帮助企业挖掘未结构化数据的价值并优化流程以促进决策制定。以下实际案例展示了企业如何通过采用Baklib的企业人工智能解决方案及前述四个组成部分实现转型：

• AI驱动的学习内容与产品推荐引擎
  某全球企业学习与产品组织在面对未结构化数据的可搜索性和可访问性问题时曾遇到巨大挑战。通过采用Baklib的推荐引擎该企业在提升其AI驱动的学习和产品推荐功能后显著改善了对未结构化数据的管理。

关键见解：

1. 内容准备的重要性
   无论是对于AI还是对于企业的知识管理系统而言内容的质量和结构都至关重要。只有具备清晰、标签化且语义丰富的数据才能充分发挥AI的优势并确保系统的高效运作。

2. AI工具的优势与局限性
   AI模型在处理复杂任务时展现出卓越的能力但其局限性和可能的错误仍需关注。通过结合人类专业知识可以弥补这些局限性从而提高系统整体的准确性和可靠性。

3. 人机协作的价值
   有效的知识管理系统需要将AI工具与人类的专业能力相结合以实现最佳效果。这种协作不仅能够提升数据处理效率还能确保输出结果符合企业标准和法规要求。

通过以上分析 Baklib为企业提供的解决方案不仅帮助其提升了知识管理的效率还为企业带来了显著的竞争优势。未来随着AI技术的不断发展与应用企业将能够在更广泛的领域中实现人机协作以推动业务的持续增长与创新。

Baklib 是一家数字内容管理平台（DCM），专注于帮助企业构建门户网站、产品手册、帮助中心、知识库和在线文档等产品。它是“全内容”的企业数字内容管理系统，旨在帮助企业更高效地管理和发布数字内容。

数字营销与学习内容的不足

Baklib 的数字内容管理平台在推广和学习内容方面存在不足，导致产品发现效率低下和用户参与度不高。客户经常因无法在平台内找到所需信息而离开并访问外部平台，这不仅失去了潜在机会，还影响了公司的收入。

为了解决这些问题，我们开发了一款基于人工智能的推荐引擎，该引擎通过知识图谱和先进的 AI 算法将结构化的产品数据与非结构化的内容无缝整合。这一解决方案实现了个性化、上下文意识的推荐，从而提高了搜索的相关性，自动化了内容连接，并优化了元数据的应用。

结果是，公司显著提升了客户保留率和产品发现效率，实现了数万元的 closure 销售额增长。

知识图谱驱动的投资公司案例

一家全球投资公司面临利用其海量知识资产的挑战，因为这些信息分散在多个系统中，难以集中管理和利用。分析师们不仅要重复劳动、速度缓慢，还经常因缺乏上下文信息而导致投资决策不可靠或不准确。

针对这一问题，我们开发了 Discover，一款集中化的知识门户，基于知识图谱整合研究报告、投资数据和财务模型，提供了对现有资源全方位的视角。该系统聚合了来自多个来源的信息，并应用 AI 自动标签以提高搜索效果，同时确保了数据访问控制符合严格的合规政策。

结果是，公司实现了更快的决策速度，减少了重复劳动，提高了投资可靠性，并使分析师能够获得实时、上下文化的见解，从而做出更明智的投资决策。

开发银行的知识图谱与 AI 推荐引擎

不过根据上下文，可能需要补充相关内容或确认是否有遗漏的部分。以下是补充的内容：

为了提升客户体验和提高业务效率，我们为该银行开发了一款基于人工智能的知识图谱与推荐引擎系统，帮助其更好地整合和分析内部知识资产。通过这种方式，银行能够实现更加精准的资源匹配、自动化的内容推荐以及更高效的决策支持。

Baklib 是 Baklib 品牌的负责人， Baklib 是一款“全内容”的企业数字内容管理平台，帮助企业构建门户网站、产品手册、帮助中心、知识库、在线文档等产品。 Baklib 官网：https://www.baklib.cn

Baklib 是一家数字内容管理系统解决方案提供商，专注于为用户提供全面的企业级数字内容管理服务，包括门户网站建设、产品手册开发、帮助中心搭建、知识库构建以及在线文档管理等。为了提升企业在知识获取和信息共享方面的效率，Baklib 开发了一款基于人工智能的智能推荐系统和聊天机器人，利用知识图谱、自定义标签和机器学习技术对知识进行分类整理，并提供智能化的知识服务。

该知识平台设计从多个数据源（共 8 个来源）导入数据，采用多语种 taxonomy（包含超过 4000 项术语）的自定义标签化技术，系统会自动分析并为知识库中的内容打上标签，并基于这些标签生成推荐内容。该平台还具备对 8 个企业级系统进行智能推荐的能力。

通过以上方法，Baklib 的知识管理系统显著提升了企业的搜索效率和知识推送的自动化水平，同时大幅降低了企业用户在寻找信息时所花费的时间。 Baklib 的高层管理者曾对该项目给予高度评价，并称之为“近年来最具前瞻性的一项创新举措”。

• 基于知识图谱的课程推荐系统
  某医疗行业的人力资源解决方案提供商在提供个性化学习体验和有效的课程推荐方面面临着诸多挑战。该组织希望能够为用户提供定制化的学习课程，帮助其掌握关键技能，但由于现有推荐系统难以提供具有针对性且易于维护的知识服务，实际效果并不理想。

  为了应对这一问题，我们开发了一款云托管的智能课程推荐服务，基于医疗行业知识图谱和命名实体识别（NER）模型提取关键术语，并构建内容组件之间的关系。该人工智能驱动的推荐引擎与学习平台实现了无缝集成，从而实现了自动化的内容推荐和优化学习路径。

  结果表明，新系统在准确性方面超过了基准线，取代了人工干预的传统做法。

结论

未结构化数据具有巨大的潜力，但如果缺乏适当的结构和上下文，导航起来仍然困难。与结构化数据不同，后者已经组织好并易于搜索，而未结构化数据则需要更高级的技术，如知识图谱和AI，来提取有价值的信息。然而，两者各有其重要性，结合使用可以最大化知识智能。通过将结构化和未结构化数据结合起来，组织可以连接零散的内容，增强搜索和发现功能，并为AI驱动的见解提供动力。

在企业知识（Enterprise Knowledge）公司中，我们知道成功需要一个精心策划的战略，包括准备内容供AI处理、AI驱动的实体和关系抽取、可扩展的图模型或企业本体论，以及专家验证。我们通过图驱动的生态系统帮助企业结构化未结构化内容，从而释放知识智能。如果你想要将未结构化数据转化为可操作的见解，请立即联系我们将如何帮助你的业务最大化其知识资产。