Hyland Knowledge Enrichment

Unstrukturierte Daten machen bis zu 80 % der Unternehmensinhalte aus und sind über durchschnittlich 21 Repositorys verteilt. Unstrukturierte Daten beinhalten 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.

Knowledge Enrichment verwendet Techniken zum Kuratieren von Daten, um unstrukturierte Inhalte zu strukturieren und zu normalisieren, damit sie einheitlich und einsatzbereit sind. Unterstützt von Document Filters extrahiert und transformiert es Daten aus über 600 Dateiformaten, während der ursprüngliche Kontext und die logische Struktur erhalten bleiben. Dies ermöglicht es, dass Inhalte aussagekräftig bleiben und nutzbar in nachgelagerten KI-Anwendungen ebenso wie Analysen und Automatisierungsanwendungen.

Knowledge Enrichment verarbeitet über 600 Dateiformate, darunter gängige Geschäftsdokumente (PDF, Word, Excel), Multimediadateien (Bilder, Audio, Video), E-Mails, gescannte Dokumente, Code, Markup und Spezialformate wie CAD-Dateien (DWG, DGN, STEP, DWF). Die meisten dieser Formate werden über Document Filters bereitgestellt, mit einer Liste in der Dokumentation.

Im Gegensatz zu vielen Wettbewerbern verwendet Knowledge Enrichment eine Kombination aus LLMs und deterministischen Techniken wie Document Filters zur präzisen Extraktion. Dieser Ansatz bietet hervorragende Genauigkeit, da er die Dokumentenstruktur und den Positionskontext beibehält und gleichzeitig das Risiko von Halluzinationen reduziert. Tabellen bleiben Tabellen, Überschriften bleiben Überschriften, und Sie erhalten sofort einsatzbereite Ausgaben ohne zusätzliches Bereinigen oder Formatieren. Diese deterministische Extraktionsmethode ermöglicht einheitliche und zuverlässige Ergebnisse, denen Sie für Unternehmensanwendungen vertrauen können.

Knowledge Enrichment beinhaltet integrierte Fähigkeiten zur Maskierung personenbezogener Daten, die sensible Informationen (Namen, E-Mails, Adressen, Sozialversicherungsnummern, Kontonummern) in allen unterstützten Dateitypen identifizieren und schützen. Mit konfigurierbarer Richtlinien können Sie entscheiden, was basierend auf Ihren Compliance-Anforderungen maskiert oder beibehalten wird.

Nein. Knowledge Enrichment geht weit über traditionelles Metadaten-Tagging hinaus. Es führt kontextbezogenes Aufteilen von Text in Abschnitte durch, bewahrt positionsbezogene Informationen, generiert semantisches Einbetten, identifiziert Beziehungen zwischen Dokumenten und extrahiert sinnvolle Entitäten, während die Dokumentstruktur erhalten bleibt. Das Ergebnis sind Inhalte, die von KI-Systemen nicht nur getaggt, sondern auch wirklich verstanden werden. Dies ermöglicht erweiterte Fähigkeiten wie semantische Suche, intelligente Empfehlungen und Kontext-bewusste Automatisierung, die einfache Metadaten nicht unterstützen können.

Ja, Knowledge Enrichment ist für Entwickler konzipiert – App-Entwickler, Data Engineers und Lösungsentwickler. Es ist eine API-gesteuerte Lösung, die sich in umfassendere Architekturen und Workflows integrieren lässt, jedoch Optionen für unterschiedliche Anforderungen bietet.

• Die Fähigkeiten zum Kuratieren von Daten und Anreichern von Kontext über die API von Knowledge Enrichment bieten Unternehmen eine schnellere Wertschöpfungszeit, die angereicherte, kontextbezogene Ausgaben wünschen, ohne sich mit der Komplexität der Extraktion auseinandersetzen zu müssen.
• Document Filters, eine bewährte Hyland-Technologie, die das Kuratieren der Daten von Knowledge Enrichment unterstützt, ist perfekt für technische Teams und Organisationen, die vollständig kontrollieren möchten, wie Inhalte angereichert, strukturiert und für die nachgelagerte Verwendung bereitgestellt werden.

Hyland bietet Angebote für KI-Bereitschaft, die den Anforderungen und technischen Ressourcen Ihrer Organisation entsprechen.

• Unternehmen, die eine angereicherte, kontextbezogene Ausgabe wünschen, ohne eine komplexe Extraktion zu verwalten, bietet die API von Knowledge Enrichment sowohl Fähigkeiten zum Kuratieren von Daten als auch zur Anreicherung von Kontext. Das ist die perfekte Lösung für Organisationen, die Anwendungsfälle rund um KI-fähige Daten, Domain-spezifische Verknüpfungen oder Konzepte für Verbindungen in Dokumenten haben.
• Für Organisationen und Lösungsentwickler, die während der Extraktion von strukturiertem Text und Metadaten aus einer Vielzahl von Dateitypen die vollständige Kontrolle behalten möchten, ist Document Filters die richtige Wahl. Das gibt Ihnen die Möglichkeit, das Kuratieren von Daten in Ihrer eigenen Infrastruktur durchzuführen und Sie können angepasste Workflows erstellen, für die normalisierte Inhalte erforderlich sind.

Die Einfachheit der Implementierung hängt von den Anforderungen Ihres Unternehmens ab.

Die APIs von Knowledge Enrichment ermöglichen es Organisationen, den Fokus auf die Vorbereitung von Inhalten für Wissensdiagramme, intelligente Suche, RAG-Pipelines oder branchenspezifische LLM-Workflows zu legen ohne sich mit der Komplexität der Extraktion auseinanderzusetzen.

Document Filters ermöglichen es Unternehmen, die volle Kontrolle darüber zu haben, wie die Extraktion durchgeführt wird und wie die Daten in ihre eigene Infrastruktur integriert werden, einschließlich der On-Premise- oder Offline-Systeme. Dieser Prozess kann zusätzlichen Arbeitsaufwand mit sich bringen.

Knowledge Enrichment ist zurzeit als Cloud-native API verfügbar, die für die nahtlose Integration in moderne Datenpipelines und Unternehmensarchitekturen konzipiert ist. Für Unternehmen, die eine On-Premise-Bereitstellung benötigen, bietet Document Filters die vollständige Kontrolle über die Extraktion und ermöglicht die Bereitstellung in Ihrer eigenen Infrastruktur, einschließlich On-Premise- oder Offline-Systemen.

Ja. Knowledge Enrichment liefert KI-fähige Ausgaben in standardisierten Formaten (wie JSON), die sich nahtlos in jedes KI-System, jede Analyselösung, jeden Data Lake oder jedes Drittanbieter-Tool integrieren lassen. Das API-First-Design stellt sicher, dass Sie angereicherte Inhalte überall dort verwenden können, wo Sie diese benötigen – ob zum Einspeisen externer LLMs, zum Befüllen von Datenkatalogen, zum Betrieb von RAG-Pipelines oder zur Integration in kundenspezifische Anwendungen.

Knowledge Enrichment und Knowledge Discovery arbeiten zusammen, um zu transformieren, wie Sie auf Unternehmensinhalte zugreifen und sie verwenden. Knowledge Enrichment bereitet Ihre Inhalte auf, indem unstrukturierte Daten in strukturierte, kontextualisierte, KI-fähige Daten umgewandelt werden. Knowledge Discovery nutzt dann diese KI-fähigen Daten, um die KI-gestützte Suche und die Beantwortung von Fragen in natürlicher Sprache zu ermöglichen und schnellere und genauere Antworten zu liefern. Wenn sie zusammen verwendet werden, verbessert Knowledge Enrichment die Qualität der Suchergebnisse und KI-generierten Antworten in Knowledge Discovery.