Hyland Enterprise Context Engine™

Die Enterprise Context Engine ist eine Technologie von Hyland, die eine kontrollierte Kontextebene entwickelt und vertrauenswürdige KI im gesamten Unternehmen bereitstellt. Ihre Kuratierungs- und Anreicherungsfunktionen unterstützen Unternehmen dabei, ihre KI-Bereitschaft zu verbessern, indem sie unstrukturierte Inhalte für nachgelagerte Anwendungen nutzbar machen. Die Enterprise Context Engine umfasst Branchenontologien sowie einen kontextuellen Wissensgraphen, der geschäftliche Bedeutung und miteinander verknüpfte Beziehungen herstellt. Sie basiert auf einer Headless-Architektur, sodass Anwendungen und Agenten der Enterprise Context Engine diesen gemeinsamen Kontext und die dazugehörigen Belege nutzen, um Antworten und Entscheidungen fundiert zu begründen.

Nein, Sie müssen Ihre Inhalte nicht migrieren. Mit der Enterprise Context Engine können Ihre Teams Inhalte in den Repositories verwalten, in denen sie sich heute befinden. Die Enterprise Context Engine stellt eine Verbindung zu diesen Repositories her, sodass Sie Ihr System nicht an einem neuen Ort neu aufbauen oder die Art und Weise ändern müssen, wie Ihre Teams Inhalte verwalten.

Ja, die Enterprise Context Engine berücksichtigt die Berechtigungen Ihrer Repositories. Ingestion-Konnektoren übertragen Sicherheitsmetadaten aus Ihren Repositories – einschließlich Zugriffskontrolllisten – in die Enterprise Context Engine. Jeder Benutzer wird seinem Konto und seinen Gruppen im ursprünglichen Repository zugeordnet, sodass nachgelagerte Anwendungen und Agenten nur Inhalte verwenden, auf die der Benutzer Zugriff hat.

Ja, Nutzer der Enterprise Context Engine benötigen technisches Fachwissen. Die Enterprise Context Engine ist für Entwickler konzipiert, darunter App-Entwickler, Dateningenieure und Lösungsentwickler. Sie besteht aus APIs und einem MCP-Server, die sich in umfassendere Architekturen und Workflows integrieren. Geschäftsanwender arbeiten mit demselben Kontext, und zwar über Hyland Knowledge Discovery™, das auf die Enterprise Context Engine zurückgreift, um Antworten zu Unternehmensinhalten zu liefern.

Unstrukturierte Daten sind Daten, die nicht so strukturiert sind, dass sie für KI-Systeme lesbar sind. Das ist eine Herausforderung, weil es in einem Unternehmen so viele davon gibt (sie machen bis zu 80 % der Unternehmensinhalte aus, laut IBS) und weil es so über Repositories verstreut ist (durchschnittlich finden sich unstrukturierte Daten in 21 verschiedenen Repositories, laut Forrester). Unstrukturierte Daten umfassen Dokumente, E-Mails, Bilder, Audiodateien und mehr. Im Gegensatz zu strukturierten Daten in Datenbanken sind unstrukturierte Inhalte uneinheitlich und schwieriger zu durchsuchen, zu analysieren oder in Geschäftsprozessen und KI-Anwendungen zu verwenden.

Die Content Readiness von Inhalten spielt eine ebenso große oder sogar noch größere Rolle als die Wahl des KI-Modells. Die Wahl des KI-Modells ist wichtig, aber ebenso wichtig sind die Qualität, Zugänglichkeit und der Kontext der bereitgestellten Informationen. Die meisten Unternehmensinhalte wurden nicht so strukturiert, dass Maschinen sie lesen können, und die Bedeutung, die das Layout eines Dokuments vermittelt, geht bei einer generischen Extraktion verloren. Ein KI-Modell – selbst das beste KI-Modell – kann Inhalte, die ihm nie zur Verfügung gestellt wurden, nicht wiederherstellen und nutzen.

Die Funktionen für Kuratierung und Anreicherung, die zuvor als Wissensanreicherung angeboten wurden, sind jetzt Teil der Enterprise Context Engine. Diese Funktionen stellen strukturierte, angereicherte Inhalte für KI, Analysen und benutzerdefinierte Anwendungen bereit. Die Enterprise Context Engine umfasst außerdem Branchenontologien und einen kontextbezogenen Wissensgraphen, um Inhalte mit geschäftlicher Bedeutung und Beziehungen zu verknüpfen.

Eine Pipeline für Retrieval-Augmented Generation (RAG) kann Informationen aus mehreren Dokumenten suchen und kombinieren. Mit einer zusätzlichen Kontextebene wie der von Enterprise Context Engine erhalten Sie jedoch ein wiederverwendbares Geschäftsmodell: Branchenontologien definieren Geschäftskonzepte; ein kontextueller Wissensgraph verbindet Entitäten und Beziehungen mit Belegen aus den Quellen. Anwendungen können diesen organisierten Kontext für verschiedene Suchabfragen und Initiativen wiederverwenden, wodurch die Notwendigkeit sinkt, dieselben Beziehungen für jedes Projekt erneut zu rekonstruieren. Ihre vorhandene Pipeline kann diesen Kontext über APIs nutzen. 

Nein, Sie müssen keine proprietäre Ontologie erstellen, bevor Sie die Enterprise Context Engine verwenden. Eine Ontologie ist eine geschäftliche Definition dessen, was ein Begriff in Ihrem Unternehmen bedeutet und wie er mit anderen Begriffen zusammenhängt. Betrachten Sie beispielsweise das Wort „Hedge“. Für einen Devisenhändler ist es eine Strategie zur Risikominderung. Für einen Fondsmanager ist „Hedge“ ein Anlagevehikel. Wörter haben in Ihrem Unternehmen eine spezifische Bedeutung, die ein allgemeines Modell unmöglich korrekt und zuverlässig definieren kann. Enterprise Context Engine wird mit vorgefertigten Ontologien für Versicherungen, das Gesundheitswesen und Finanzdienstleistungen ausgeliefert, sodass Teams ein erstes Ergebnis erzielen, ohne ihre Terminologie von Grund auf neu definieren zu müssen. Die Ontologien von Enterprise Context Engine können erweitert werden, sodass Sie mehrere Sets haben können, z. B. für Kredite, Policen, Onboarding usw.