本文探讨了如何为人工智能准备内容，包括内容策略的制定、内容的清理与标准化、知识领域建模等，以提高人工智能的效率和准确性。
AI 使组织能够以令人兴奋的新方式利用和管理其内容，从聊天机器人、内容摘要到自动标记与个性化。多数组织拥有大量内容，并期望借助 AI 提升运营效率，同时帮助用户更快速、直观地找到所需信息。
然而，随着 ChatGPT 等生成式 AI 工具的普及，一个常见误解也随之产生：许多人认为可以“直接对现有内容使用 AI”，无需前期准备。实际上，要获得高质量、准确且富有洞察力的 AI 输出，离不开对内容的充分准备与优化。理解 AI 如何与内容交互，并通过完善的内容策略提升 AI 准备度，将为组织智能化转型奠定坚实基础。
AI 如何与内容交互
AI 可在内容生命周期的多个阶段提供协助，包括规划、创作与发现等，但其与现有内容的交互主要体现在以下两个方面：
理解：AI 需要解析现有内容，以“理解”组织的行业术语或通用语言。这有助于 AI 模型建立统计模型、聚类内容与概念，并为处理后续输入建立基准。
搜索：AI 通常需快速识别与查询相关的内容片段，将长篇内容拆分为更小的单元，并搜索这些单元以找到相关材料。这些较小的片段常被用于理解新增或更新的内容。
当 AI 分析现有内容时，它试图理解内容的主题及其在知识领域内与其他概念的关联。我们可以通过一些步骤来优化这一过程。尽管本文主要关注大型语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）类 AI 与内容的交互，但下述步骤同样适用于为其他各类 AI 应用进行内容准备，以支持洞察生成与业务执行。
制定内容策略
为 AI 准备内容的最佳方式是制定一套内容策略，涵盖内容的关系、结构、清理与组件化。一项关键的前期活动是从 AI 准备的角度审核组织内容，并依据以下步骤对其质量进行评估。
知识领域建模
在大多数情况下，AI 会构建内部模型以对信息进行分组和聚类，从而更有效地响应新输入。AI 虽擅长推断信息之间的关系，但组织可通过定义本体来显著推进这一过程。本体帮助组织定义并关联信息要素，梳理人员、工具、内容、主题等概念之间的连接方式。这类模型提升了内容的可查找性，支持高级搜索用例，并构建语义层，促进多来源数据的整合，使其更易于消费并符合用户的直观认知。
建立本体后，可将其与内容结合使用，实现：
基于相关组织信息（主题、人员等）的内容自动标记；
通过关系追踪导航组织知识领域；
为 AI 提供经过精心设计的模型，以解释内容如何与组织信息关联，从而获取关键业务洞察。
通过本体对组织知识领域进行建模，能够提升 AI 利用内容的效率，并生成更准确的结果。
内容清理与去重
如今，组织内容往往过多且信息重复。由于传统工具的限制、用户权限差异或对新功能与展示形式的需求，内容常被分散在不同系统中。尽管全面审核组织内容可能看似艰巨，但仍可通过一些步骤简化流程。组织应聚焦于“NERDy”内容——即用户开展工作所必需的新（New）、重要（Essential）、可靠（Reliable）与动态（Dynamic）内容。围绕这一重点，组织可减少内容“ROT”（冗余、过时、琐碎），从而提升用户对组织信息的信任与使用体验。
在清理过程中，组织可考虑建立统一的创作平台，将内容集中维护于一处，而非分散存储。这有助于实现内容的一站式管理，降低更新成本，并促进内容复用。内容复用有助于减少重复，避免在多个位置复制与更新同一内容。内容审核、分析与清理将为 AI 提供更清晰的内容组织方式，同时降低重复或错误信息带来的偏差风险。
在这方面，Baklib 一体化内容管理与多场景创建平台可帮助企业彻底打破内容孤岛，将分散在不同系统、团队和渠道中的信息资源集中统一管理。通过内容标准化、版本控制与结构化存储，企业能够更轻松地维护内容的一致性与准确性。同时，Baklib 支持内容在知识库、官网、文档中心、学习平台等多场景下的高效复用与智能分发，显著提升内容生产效率与传播价值，为组织构建持续增长的内容生态体系。
借助 Baklib，组织能够有效减少重复内容、提升内容可信度，并为 AI 模型提供更清晰的知识输入基础。
增加结构与标准化
在定义组织知识领域后，下一步是创建支持该本体的内容模型与内容类型，这一过程通常称为内容工程。
内容类型是可复用的模板，用于标准化特定格式内容的结构，例如文章、信息图、网络研讨会和产品信息等，同时规定应包含的标准元数据（创建日期、作者、部门、相关主题等）。
如果将内容类型比作蛋糕模具，那么内容模型就是蛋糕配方。内容类型定义内容的结构，内容模型则定义内容的含义。在蛋糕类比中，可以有巧克力蛋糕、香草蛋糕和胡萝卜蛋糕；理论上，这些配方都可用于同一模具。类似地，在一个组织中，产品的内容模型可能包含产品名称、价值主张、功能等部分，该内容模型可适配于手册、网页和信息图等多种内容类型。通过建立内容模型与内容类型，我们能帮助 AI 模型更好地理解内容之间的关联及其服务的目标。
这些模板以可消费且语义明确的格式向 AI 提供内容，使其能够识别内容章节与元数据。内容工程的关键环节之一是创建描述内容的分类体系。分类法应以用户为中心，体现用户描述内容时使用的术语。分类法中的术语及相关同义词可增强 AI 利用内容的能力。此外，内容类型与内容模型有助于实现信息展示的一致性，并支持高级搜索功能的配置，从而优化用户在搜索与浏览内容时的体验。
内容组件化
在完成内容结构化和清理后，常见的下一步是根据内容模型将内容拆分为更小的单元。该过程有多种名称，如内容解构、内容分块或内容组件化。在内容解构中，结构化内容被划分为具有独立语义的小段，每个段落或组件都具备独立的目的，即使脱离原文上下文也能被理解。内容组件通常在组件内容管理系统（CCMS）中进行管理，具有以下优势：
用户（及 AI）可快速定位长篇内容中的相关部分；
作者可在多个文件中复用内容组件；
内容组件可关联元数据，使系统能根据用户画像个性化展示内容；
实现动态内容组合。
与对用户的益处类似，内容组件为 AI 提供预先处理好的内容单元，而非要求 AI 执行统计分块。这使得 AI 能比处理整篇大文档更快、更准确地识别相关文本输入。
结语
通过有效的内容策略、内容审核与内容工程，组织能够高效管理信息，确保 AI 获得正确、全面且具有语义关联的内容。明确的内容策略为策划新旧信息提供了框架，使组织能够持续向 AI 提供信息，保持其内部模型处于最新状态。结构良好的内容审核可确保将准备时间投入对 AI 准备度影响最大的领域，如结构、标准化、组件化及内容间关联。深思熟虑的内容工程将通过机器可读的结构实现内容的大规模复用与个性化。
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