Cơ sở kiến thức AI có thể tương trợ cho nhóm hỗ trợ để người dùng có trải nghiệm tốt hơn. Tuy nhiên tính thành công của những kết quả tốt đẹp của nó lại phụ thuộc một tương tác giữa dịch vụ và nhà cung cấp để giải quyết vấn đề một cách toàn diện.

Điều này xảy ra vì AI đang là một trong những mảnh ghép đầu tiên được thay vào nền tảng công nghệ trong những những tiến bộ tri thức học tập trong thế giới vào thời điểm này.

Theo báo cáo mới gần đây, thị trường toàn cầu phục vụ cho việc sử dụng hệ thống quản lý kiến thức đang kéo theo và theo dự đoán của nhà nghiên cứu để tới năm 2030 con số này lớn được dự đoán sẽ cao đến 2.1 tỉ USD. 

In dịch? Hơn thế nữa nhiều hơn số lượng các công ty trong thế giới này đang dùng vào ứng dụng cơ sở kiến thức AI để đặt ra và lựa chọn cho mình một số nội dung mà sẽ gặp rất nhiều câu hỏi và câu trả lời khác nhau. Tuy nhiên để tối ưu hiệu quả, bạn cần phải có cho mình một công cụ đắc lực để mỗi bên có thể hỗ trợ cho nhau.

Làm sao để bạn có thể có được một kết quả như mong muốn! Mọi ý kiến về quy trình này đều được sẽ được phân tích chi tiết trong qua bài viết này.

Trong bài viết này người đọc sẽ có thể hiểu được rất nhiều điều khái niệm cơ bản về một Cơ Sở Kiến Thức Để Người Dùng.LearnWiki không còn là một từ ngữ khó nắm bắt.

Cơ Sở Kiến Thức AI (AI-based Knowledge Base) là gì?

Một cơ sở kiến thức AI là hệ thống trung tâm, lưu trữ, tổ chức và quản lý dữ liệu và thông tin của công ty bằng cách sử dụng các thuật toán xử lý thông tin nhân tạo và học máy.

Do nó động hơn so với cơ sở kiến thức truyền thống, nó có thể phản hồi các câu hỏi của khách hàng nhanh hơn bằng cách cung cấp thông tin chính xác và liên quan cho người dùng. 

Kết quả là, cơ sở kiến thức AI tăng cường sự hài lòng của khách hàng bằng cách cho phép người dùng tìm câu trả lời mà không cần sự can thiệp của con người và bằng cách sử dụng chatbot hoặc các trợ lý AI khác. 

Cơ sở kiến thức AI có thể có nhiều dạng:

• Câu hỏi thường gặp (frequently asked questions)
• Tài liệu PDF
• Tài liệu Word
• Bảng tính
• Cổng thông tin web
• Trung tâm trợ giúp

Nhưng chúng tôi sẽ nói thêm về các loại cơ sở kiến thức trong phần kế tiếp…

Các loại nội dung cơ sở kiến thức AI khác nhau là gì?

Cấu trúc: Loại cơ sở kiến thức AI này chơi với thông tin mà bạn có thể sắp xếp và định dạng, chẳng hạn như FAQs, hướng dẫn sử dụng, bài viết và hướng dẫn khắc phục sự cố.

• Cấu trúc: Loại kiến thức AI này chơi với thông tin mà bạn có thể tổ chức và định dạng, như các Câu hỏi thường gặp, hướng dẫn người dùng, bài báo và hướng dẫn vấn đề. Vì nó cấu trúc thông tin theo cách phân cấp, khi người dùng tìm kiếm thông tin, cơ sở kiến thức sẽ cung cấp phần thông tin phù hợp nhất. 
• Không cấu trúc: Trái ngược với cấu trúc, loại cơ sở kiến thức này không tổ chức thông tin vào các danh mục và lĩnh vực cụ thể. Và dữ liệu thiếu một cấu trúc được xác định trước. Hãy nghĩ đến email của khách hàng, các cuộc trao đổi trên diễn đàn, bản trao đổi chat, tương tác trên mạng xã hội, v.v. Tuy nhiên, một cơ sở kiến thức AI tốt có thể rút trích thông tin giá trị từ dữ liệu này và đưa nó vào việc sử dụng tốt. 
• Tự động hóa: Ở đây, các thuật toán AI tạo ra nội dung dành riêng cho người dùng và phản hồi ngay lập tức trong thời gian thực qua chatbot hoặc các mô hình AI khác. Nó cũng liên tục học hỏi, có nghĩa là nó cập nhật và làm tinh chỉnh nội dung dựa trên phân tích dữ liệu và tương tác người dùng. Hơn nữa, nó nhận diện các câu hỏi phổ biến và khám phá các khoảng trắng kiến thức tiềm năng. 

Hiểu biết sự khác biệt giữa ba loại này sẽ giúp bạn chọn đúng loại. Tuy nhiên, trước khi chúng ta bàn về điều đó, hãy tìm hiểu cách cơ sở kiến thức AI hoạt động. 

Cách Một Cơ Sở Kiến Thức AI Hoạt Động?

Một cơ sở kiến thức AI giống như vậy — nhưng tốt hơn nhiều. 

Một cơ sở kiến thức AI giống như vậy — nhưng tốt hơn nhiều. 

Trong dịch, nó tự động hóa quản lý kiến thức bằng cách sử dụng hai yếu tố chính: 

• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Công nghệ này có thể diễn dịch ngôn ngữ con người và hiểu ngữ cảnh của câu hỏi, cho dù là văn bản hay giọng nói. 
• Học máy: Cơ sở kiến thức AI sử dụng các thuật toán ML để dự đoán, xác định mẫu, và làm cho kết quả tìm kiếm chính xác hơn. Về cơ bản, nó học từ dữ liệu đầu vào và tương tác của người dùng, từ đó cải thiện quyết định của bạn. 

Cả hai công nghệ này cải thiện hiệu suất cơ sở kiến thức của bạn và làm cho nó tốt hơn. 

Làm thế nào? 

Bằng cách tương tác với người dùng của bạn. Khi ai đó hỏi một câu hỏi hoặc muốn tìm kiếm điều gì đó, cơ sở kiến thức AI học từ sự tương tác, phản hồi, hoặc những sắc thái ngôn ngữ. 

Kết quả là, nó có thể cải thiện và cung cấp thậm chí là những phản hồi chính xác, liên quan, và hữu ích hơn trong tương lai. 

Nhưng liệu có lợi ích gì từ thời gian phản hồi nhanh hơn không? Hãy xem. 

Có những Lợi ích gì khi Sử dụng Một Cơ sở Kiến thức Được Hỗ trợ bởi AI?

Có rất nhiều lợi ích khi áp dụng sức mạnh của AI vào thương mại. 

Ví dụ,  9 trên 10 tổ chức tin rằng AI mang lại lợi thế cạnh tranh so với đối thủ của họ. Nhưng nó làm nhiều hơn thế.  Hãy xem xét những Ưu điểm chính của việc Sử dụng Các Cơ sở Kiến thức AI:  

• Kích hoạt dịch vụ tự phục vụ cho khách hàng: Lợi ích quan trọng nhất của một cơ sở kiến thức AI là nó cải thiện tương tác của khách hàng và đảm bảo họ có một trải nghiệm nhất quán. Tuy nhiên, điều này chỉ có khả thi nếu khách hàng của bạn có thể truy cập nhanh chóng vào thông tin liên quan mà họ tự chọn được và nhận được các gợi ý liên quan. 
• Cải thiện khám phá kiến thức: AI giúp việc tìm kiếm thông tin phù hợp trở nên rất dễ dàng. Nó hiểu những gì người dùng đang tìm kiếm và có thể cung cấp cho họ nhanh chóng bài viết, hướng dẫn, v.v. phù hợp nhất. 
• Tăng cường chất lượng nội dung: AI có thể bổ sung những khoảng trống kiến thức, nghĩa là nó phát hiện những gì thiếu từ cơ sở dữ liệu của bạn và đề xuất tạo nội dung, chẳng hạn như các bài viết cơ sở kiến thức, cho một chủ đề cụ thể. Hơn nữa, nó có thể phát hiện nội dung lỗi thời để bạn có thể tạo ra nội dung mới dựa trên phản hồi của người dùng. 
• Giảm chi phí vận hành: Với một cơ sở kiến thức AI, bạn giảm chi phí vì khách hàng của bạn hài lòng với hỗ trợ khách hàng của bạn mà không cần làm phiền một nhân viên dịch vụ khách hàng. Ít vé nghĩa là có thêm nhân viên rảnh rỗi. 
• Tăng tốc quá trình học và đào tạo: Việc đào tạo nhân viên mới sẽ dễ dàng hơn nhiều lần với một cơ sở kiến thức AI. Nó lưu trữ tất cả thông tin công ty trong một nơi duy nhất, vì vậy nhân viên mới của bạn có truy cập vào tất cả tài nguyên mọi lúc mọi nơi, giúp tăng tốc quá trình đào tạo. 

Nói chung, cơ sở kiến thức được cung cấp bởi AI rất quan trọng vì nó mang lại lợi thế so với đối thủ của bạn, giúp bạn hiểu rõ người dùng hơn, và nâng cao hỗ trợ khách hàng của bạn lên những tầm cao mới. 

Đến thời điểm này, bạn có thể quan tâm đến các lựa chọn cơ sở kiến thức AI của mình. 

Điều này tuyệt vời, vì chúng tôi có thể giới thiệu chúng cho bạn trong phần tiếp theo. 

10 Cơ sở Kiến thức AI hàng đầu để Cân nhắc

Đây có lẽ là phần bạn hào hứng nhất. Chúng tôi hiểu điều đó! 

Thành công kinh doanh của bạn phụ thuộc vào sự lựa chọn của bạn. Bạn sẽ chọn đúng không? Hoặc bạn sẽ thử một vài lựa chọn trước khi quyết định?

Hãy làm cho nó dễ dàng hơn bằng cách xem xét mười lựa chọn tốt nhất của chúng tôi. 

1. Guru

Guru là ba điều một lúc: một wiki, một trung tâm mạng nội bộ và một cơ sở tri thức. Mục đích chính của nó là tập trung thông tin thiết yếu của bạn bằng sức mạnh của Trí tuệ Nhân tạo — và tối ưu hóa việc chia sẻ tệp và dữ liệu. 

Guru hoạt động như thế nào? Nó lấy tất cả kiến thức chung của công ty của bạn và tạo ra một nguồn thông tin duy nhất. Khi nhóm của bạn cần cái gì đó, họ chỉ cần hỏi Trí tuệ Nhân tạo và nó sẽ mang đến câu trả lời hữu ích và kịp thời mà không cần họ phải chuyển sang các công cụ khác. 

Ngoài ra, Guru kết nối tất cả các luồng làm việc và hệ thống hiện có của bạn thông qua các tích hợp mạnh mẽ, chẳng hạn như Slack, Google Drive, Box và GitHub — bạn đặt tên, Guru đều có. 

Nhưng chúng tôi nghĩ rằng đoạn video theo yêu cầu này sẽ giải thích tại sao Guru tốt hơn. 

“Guru giúp mọi người trong công ty truy cập kiến thức tập trung dễ dàng hơn ” là cách một người dùng hài lòng mô tả.

2. Slite

Slite là một cơ sở tri thức được điều khiển bởi Trí tuệ Nhân tạo cung cấp nguồn thông tin duy nhất cho tất cả kiến thức của công ty bạn. Và nó giúp các nhóm của bạn nhận câu trả lời mà họ cần khi họ cần chúng.

Nguồn: G2

“Việc có mọi thứ đều ở một nơi là một điểm khởi đầu tuyệt vời [cho] bất kỳ hệ thống tài liệu nào, nhưng khả năng tìm kiếm với tính năng Hỏi đã là ước mơ.” 

Slite cũng có một trình soạn thảo linh hoạt với nhiều tùy chọn định dạng, chẳng hạn như video, liên kết, biểu tượng cảm xúc, tệp đính kèm và trích dẫn. Với công cụ này, bạn có thể truyền đạt ý tưởng của mình một cách dễ dàng và rõ ràng. 

3. Tettra

Tettra là một hệ thống cơ sở kiến thức Trí tuệ Nhân tạo cung cấp một kho thông tin có tổ chức cho kiến thức ngoài hoặc nội bộ của bạn.

Điều mà mọi người thích về Tettra là giao diện người dùng thân thiện của nó: “Các chức năng và bố cục không phức tạp, cho phép tất cả các thành viên trong nhóm làm quen với Tettra khá nhanh chóng.” 

Nguồn: G2

Nói một cách dễ hiểu, Tettra có thể trả lời câu hỏi lặp đi lặp lại của nhóm của bạn trong Slack, Microsoft Teams và hơn thế nữa. Điều đó có nghĩa là bạn có thể đào tạo nhân viên mới nhanh hơn. Tettra cũng có một chức năng tìm kiếm tiên tiến cung cấp câu trả lời ngay lập tức trong vài giây cho bất kỳ câu hỏi của người dùng nào. 

4. Korra

Korra là một công cụ tìm kiếm và nền tảng khám phá động bằng Trí tuệ Nhân tạo sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để cung cấp câu trả lời trực tiếp cho kết quả tìm kiếm.

Nguồn: Capterra

Korra là một giải pháp SaaS toàn diện với khả năng tìm kiếm và tự động hóa tiên tiến. Bạn có thể dễ dàng tìm kiếm tệp của bạn trong bất kỳ định dạng nào thông qua tính năng NLP tiên tiến. Và nhận thông tin liên quan chỉ từ nội dung của bạn.

“Sự dễ dàng của cài đặt để tạo công cụ tìm kiếm trực tuyến là tuyệt vời Trong thời gian không đến 10 phút, tôi đã bắt đầu sử dụng một loạt video, PDF và nội dung dựa trên tài liệu.

5. Năng lực

Năng lực cung cấp một cơ sở kiến thức AI an toàn tự động hóa hỗ trợ khách hàng với một cổng dịch vụ tự phục vụ.

Nguồn: G2

“Nếu bạn đang tìm kiếm Máy quản lý Trợ giúp có thể ngoan và dễ dàng làm việc [...] Đội năng lực cũng rất hỗ trợ khi cần. 

Năng lực cho phép chia sẻ kiến thức tốt hơn bằng cách lưu trữ tất cả thông tin của bạn trong một kho dự trữ tập trung. Công cụ này cũng có một trình tạo câu hỏi tự động cung cấp phạm vi câu hỏi mở rộng nhanh chóng, cho phép đội của bạn làm việc tốt hơn.

6. Starmind

Starmind cung cấp một thư mục chuyên môn trong thời gian thực được trang bị trí tuệ AI thông minh cho các công ty mọi kích cỡ.

Nó phân tích triệu lượng điểm dữ liệu mà đội của bạn tạo ra hàng ngày, học ai biết điều gì về chủ đề nào, và ai có thể giải quyết vấn đề tốt nhất. Nguồn: G2

Nguồn: G2

“Nhưng phần tốt nhất là, nó rất tốt khi bạn là một sinh viên mới trong công ty hoặc nếu bạn ở [a] vị trí mới và muốn biết thêm thông tin về kinh doanh của bạn. 

Hệ thống AI này cũng có StarGPT, một trí tuệ AI sinh sản tích hợp chuyên gia cho phép các công ty đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu tốt hơn và tối ưu hóa hoạt động của họ.

7. Genesys

Genesys là một giải pháp trung tâm liên hệ đáng tin cậy phù hợp cho doanh nghiệp nhỏ, vừa và lớn.

Nguồn: G2

Với công cụ AI này, bạn có thể cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa khiến khách hàng của bạn hài lòng, bất kể họ ở đâu. Nó cũng đơn giản hóa cách kết nối và tương tác với khách hàng của bạn, tự động hóa hành trình của họ và phân tích dữ liệu để tạo ra các kết quả tốt nhất.

“Mọi thứ hoạt động tốt và doanh nghiệp có thể làm việc của mình thay vì lo lắng về việc cuộc gọi có hoạt động hay không, cuộc gặp gỡ thường xuyên, v.v. 

8. Document360

Document360, một cơ sở kiến thức nguồn AI, giúp các tổ chức tạo cơ sở kiến thức, tài liệu API, hướng dẫn người dùng, wiki, v.v.

Nguồn: G2

“Giao diện người dùng rất trực quan, giúp quy trình tạo và quản lý nội dung của đội của tôi trở nên hiệu quả. Chức năng tìm kiếm nổi bật với khả năng của mình để nhanh chóng hiển thị những gì chúng tôi đang tìm kiếm, bất kể khối lượng nội dung của chúng tôi.” 

Tóm lại, công cụ này tối ưu hóa sự hợp tác thông qua một bảng điều khiển hấp dẫn mắt và trực quan cung cấp cái nhìn toàn diện về thông tin công ty của bạn. Nó cũng có phân tích tiên tiến sâu vào bản chất và cung cấp cái nhìn về hành vi của khách hàng, mẫu hấp dẫn, v.v. 

9. Zendesk

Zendesk là một nền tảng dịch vụ khách hàng vốn rất lõa lòng. Nhưng nó cũng cung cấp phần mềm cơ sở kiến thức giúp các nhân viên hỗ trợ quản lý nội dung trực tiếp từ một nơi tập trung. 

Nguồn: G2

“Tôi thích cách nó tích hợp email, chat, điện thoại, truyền thông xã hội và tùy chọn tự phục vụ trong  một không gian làm việc đồng nhất cho nhân viên. Nó cũng có các tính năng mạnh như tự động hóa, báo cáo và phân tích giúp tôi tối ưu hóa quy trình làm việc của mình.” 

Với Zendesk, bạn có thể xây dựng, xem xét, phê duyệt và xuất bản quy trình công việc với các khối nội dung (văn bản, hình ảnh và video). Chúng sẽ cập nhật tự động, vì vậy bất kỳ thay đổi bạn thực hiện sẽ xuất hiện ngay lập tức. 

10. Bloomfire

Bloomfire là phần mềm quản lý kiến thức dựa trên trí tuệ nhân tạo có thể tùy chỉnh dễ dàng và phù hợp với mọi nhu cầu doanh nghiệp. 

Cổng thông tin tìm kiếm an toàn này giúp các nhóm tìm thông tin liên quan tốt hơn và nhanh hơn và loại bỏ các câu hỏi lặp đi lặp lại, luồng email không ngừng và gián đoạn liên tục. 

Nguồn: G2

“Tôi thực sự thích khả năng tìm kiếm tốt của nó chỉ cho phép người dùng tìm kiếm từ khóa cụ thể trong bài viết mà không cần nhập trang đầy đủ.” 

Bất kể vị trí hoặc vai trò, mọi nhân viên đều có thể nhanh chóng tìm kiếm và truy cập nội dung, giúp đội và bộ phận của bạn hợp tác tốt hơn và luôn được thông báo. 

Làm thế nào để Chọn Phần Mềm Cơ Sở Kiến Thức AI

Bạn có biết rằng khoảng 4 trên 10 tổ chức có kế hoạch sử dụng AI trong tương lai? Chẳng có gì ngạc nhiên — như chúng ta đã thấy trước đó, AI có tiềm năng để tự động hóa tất cả các công việc nhàm chán, thủ công. Và cải thiện cách doanh nghiệp vận hành hoạt động của mình. 

Nhưng làm thế nào để bạn chọn phần mềm cơ sở kiến thức AI đúng? Siêu dễ dàng! Bằng cách tuân thủ hướng dẫn từng bước. 

1. Xem xét các tính năng của nó

Bạn có thể nghĩ, “Thôi, một cơ sở kiến thức AI chỉ nên có trí tuệ nhân tạo. Đúng?” 

Nhưng bạn không hoàn toàn sai. Nhưng giải pháp bạn chọn nên cung cấp hơn là một công cụ tìm kiếm AI phức tạp. 

Một cơ sở kiến thức AI tốt nên tích hợp các công nghệ khác vào đó, chẳng hạn như học máy và NLP. Như vậy, bạn có thể đáp ứng tốt hơn các câu hỏi của người dùng, điền vào những khoảng cách kiến thức và tăng cường sự hài lòng của khách hàng.

Hơn nữa, nó nên có một cách để quản lý kiến thức và tổ chức nó theo cách phân cấp. Nó làm cho việc truy xuất thông tin dễ dàng hơn khi có người thực hiện một truy vấn tìm kiếm.

Nhưng chúng ta có thể trò chuyện thêm về các tính năng sau này — hãy theo dõi!

2. Xem xét việc tích hợp của nó

Tích hợp là một khía cạnh quan trọng của cơ sở kiến thức AI. Tại sao?

Vì tích hợp với các công cụ và quy trình hiện tại của bạn sẽ tăng cường năng suất và cộng tác chung của bạn. Nhưng nó cũng sẽ cải thiện luồng dữ liệu của bạn. 

Điều này có nghĩa là bạn sẽ ngừng luôn luôn chuyển đổi giữa các ứng dụng và làm gián đoạn luồng làm việc của bạn. Thông qua tích hợp, bạn sẽ nhận được câu trả lời mà bạn cần trực tiếp trong công cụ mà bạn đang sử dụng.

Guru, ví dụ, có thể tích hợp với hầu hết các công cụ quen thuộc trên thị trường. 

Nó có tích hợp tìm kiếm với các ứng dụng như Slack, Microsoft Teams và Dropbox. Nhưng nó cũng có thể tích hợp với các công cụ để đơn giản hóa quy trình làm việc của bạn, chẳng hạn như Workday, Rippling, Salesforce và Asana.

Đó chưa phải tất cả — Guru cũng tích hợp với hệ thống thông tin nhân sự của bạn như BambooHR, Sage và HiBob.

3. Xem xét về an ninh và quyền riêng tư

Một cơ sở kiến thức AI xử lý thông tin nhạy cảm. Tự nhiên, nó nên có các biện pháp bảo mật và quyền riêng tư để ngăn chặn các cuộc tấn công mạng không mong muốn hoặc các sự cố khác.

Các phương pháp bảo mật tốt này có thể bao gồm mã hóa dữ liệu, các quyền hạn và kiểm soát truy cập, nhưng cũng phải tuân thủ các tiêu chuẩn của ngành, chẳng hạn như GDPR hoặc HIPAA.

Khi đánh giá một số nhà cung cấp cụ thể, hỏi họ về cách họ dự định giữ an toàn dữ liệu của bạn. Nếu họ không có kế hoạch nào, hãy tiến lên phía trước. Nếu không, bạn đang đe dọa làm hỏng danh tiếng của mình. 

4. Xem xét về tính sử dụng của giải pháp

Nếu hệ thống cơ sở kiến thức AI quá khó hiểu, nó sẽ làm trở ngại cho bạn.

Hãy tưởng tượng cố gắng đơn giản hóa cuộc sống của nhân viên của bạn, nhưng thay vào đó, bạn chỉ làm cho họ phức tạp hơn vì họ đơn giản không thể hiểu họ đang làm gì. Mặt khác, họ có thể am hiểu tốt, nhưng mất rất nhiều thời gian để họ đến đó, làm mất thời gian quý báu mà bạn có thể đã bỏ ra nơi khác. 

Kết luận, tìm kiếm một công cụ với giao diện thân thiện với người dùng và dễ hiểu mà mọi người có thể dễ dàng học và sử dụng. Điều này sẽ giúp bạn tạo ra một phương pháp hỗ trợ khách hàng hiệu quả hơn. 

5. Đảm bảo giải pháp có khả năng mở rộng được

Dĩ nhiên, việc cuối cùng bạn cần thực hiện là đảm bảo giải pháp cơ sở kiến thức AI có thể mở rộng cùng với công ty của bạn. Công cụ bạn chọn nên xử lý khối lượng dữ liệu lớn như một chuyên gia khi tổ chức của bạn phát triển. 

Khả năng mở rộng có nghĩa là công cụ cần phải thích nghi với nhu cầu phát triển của bạn, dù đó là xử lý dữ liệu phức tạp hơn, phục vụ một đối tượng lớn hơn hoặc tích hợp với các công cụ khác. bsp;

Và nó phải làm điều đó mà không ảnh hưởng đến hiệu suất hoặc thời gian phản hồi. bsp;

***

Chúng tôi đã đề cập đến các tính năng một chút trước đó; bây giờ là thời điểm để đi sâu hơn vào chúng. bsp;

Những Tính Năng Bạn Nên Tìm Kiếm Trong Phần Mềm Kiến Thức AI?

Có một số tính năng mà phần mềm kiến thức AI phải bao gồm, như: 

• Khả năng NLP: Cơ sở kiến thức AI của bạn phải có khả năng diễn dịch và hiểu các truy vấn của người dùng. Điều này có nghĩa là nó cần phải trích xuất ý nghĩa từ văn bản dễ dàng và hỗ trợ các nhiệm vụ ngôn ngữ tiên tiến, chẳng hạn như phân tích cảm xúc và tìm kiếm ngữ cảnh.
• Tìm kiếm tiên tiến: Tìm kiếm các công cụ có một công cụ tìm kiếm hiệu quả giúp truy xuất thông tin dễ dàng và hiểu các truy vấn của người dùng. Ví dụ, nó nên có các tính năng như tìm kiếm nhận biết ngữ cảnh, khớp từ khóa và xếp hạng liên quan. 
• Thuật toán học máy: Bằng cách sử dụng ML, phần mềm cơ sở kiến thức AI của bạn có thể xác định mẫu và tạo ra các đề xuất cải thiện độ chính xác và tính phù hợp tổng thể của mô hình AI. 
• Phản hồi người dùng: Để giúp AI cải thiện các gợi ý của mình, công cụ cần có cách để thu thập ấn tượng của người dùng và theo dõi tương tác. Kết quả, bạn tăng cường hiệu suất của cơ sở kiến thức AI và duy trì nó được cập nhật.
• Cấu trúc dữ liệu: Cố gắng tìm kiếm giải pháp có cách để cấu trúc, đánh dấu và phân loại dữ liệu của bạn, ưu tiên một cách hợp lý và theo cấp độ logic. Việc phát hiện thông tin liên quan trở nên dễ dàng hơn. 

Chuyển qua bạn

Vậy, chúng ta đã phải hỏi: bạn sẽ chọn cơ sở kiến thức AI nào? bsp;

Có quá nhiều lựa chọn tốt mà không thể quyết định chọn một. Tuy nhiên, chúng tôi hy vọng rằng hướng dẫn này sẽ giúp bạn làm quy trình lựa chọn dễ dàng hơn để xử lý. 

Và, hẳn là bạn sẽ chọn Guru.🤞

Bởi vì nó là một giải pháp tốt xem. Nó thay thế wiki của công ty bằng một nền tảng kiến thức đa dạng được dẫn dắt bởi AI thu thập kiến thức đã tích luỹ của bạn vào một nguồn thông tin đáng tin cậy duy nhất. Khi bạn cần thông tin, bạn có thể truy xuất nó ngay lập tức! 

Vậy, bạn nghĩ sao? Muốn thử Guru không? Sau đó đăng ký tại đây miễn phí.

‍