Schaffen Sie die richtige Grundlage für Ihre KI-Systeme, KI-Agenten und Datenkataloge.
Allgemeine Datenextraktion-Tools lassen häufig notwendigen Geschäfts- und Branchenkontext außer Acht, wodurch die Genauigkeit der KI beeinträchtigt wird.
Knowledge Enrichment wurde für Unternehmensinhalte entwickelt und erhält die natürliche Struktur Ihrer Daten. Ihre KI-Systeme spiegeln dann die Praxis wider und liefern zuverlässige, präzise Ergebnisse.
Datenaufbereitung ist häufig die zeitaufwändigste und fehleranfälligste Phase eines KI-Projekts.
Knowledge Enrichment beseitigt diesen Engpass durch die Umwandlung von Inhalten in Formate, die umgehend von KI-Systemen nutzbar sind. Geben Sie Ihren Teams die Möglichkeit, sich auf Innovationen zu konzentrieren, anstatt auf die Datenbereinigung.
Die ausschließliche Nutzung von LLMs für die Inhaltserstellung kann Präzision und Skalierbarkeit einschränken.
Knowledge Enrichment kombiniert erweiterte KI mit der bewährten Technologie von Hyland Document Filters. Dieser hybride Ansatz bietet eine unübertroffene Extraktionsqualität und erhält die Dokumentenstruktur.
Datenkuration
Kontextanreicherung
Knowledge Enrichment extrahiert, normalisiert und strukturiert Ihre Inhalte, während die logische Struktur und Bedeutung des Originaldokuments erhalten bleiben. Anschließend wendet es KI an, um Metadaten mit semantischen Vektoren, Themenhierarchien und der Erkennung von Geschäftsentitäten anzureichern.
Dieser Prozess schafft strukturierte, KI-fähige Daten, die es KI-Systemen ermöglichen, den Kontext Ihrer Dokumente zu verstehen, was zu tieferen Einblicken, verbesserter Durchsuchbarkeit und besserer KI-Leistung führt.
Verarbeiten Sie über 600 Dateiformate, einschließlich PDFs, Multimedia, Legacy-Dateien und Code-Repositorys, um eine vollständige Abdeckung des Datenökosystems Ihrer Organisation zu erreichen.
Segmentieren Sie Dokumente in sinnvolle Abschnitte und behalten Sie dabei den Kontext, die Hierarchie und die Positionsverweise bei, um das KI-Verständnis zu verbessern und die Beziehungen zwischen den Dokumenten zu erhalten.
Erfassen Sie semantische Bedeutung und Beziehungen durch hochdimensionale Vektoren, um erweiterte Suche, Clustering und Empfehlungssysteme zu ermöglichen.
Organisationen ermöglichen, sensible Informationen zu identifizieren und zu maskieren. Konfigurierbare Richtlinien ermöglichen es Entwicklern, zu entscheiden, was für nachgelagerte KI- und Analysezwecke erkannt, geschwärzt oder beibehalten wird.
Generieren Sie automatisch umfangreiche Metadaten, von Themen bis hin zu Geschäftsentitäten, so dass unstrukturierte, unübersichtliche Inhalte durchsuchbar und einsatzbereit sind.
Sparen Sie Zeit, indem Sie strukturierte, angereicherte Inhalte, die keinerlei zusätzliche Vorbereitung erfordern, direkt in LLMs, Analysetools oder Vektordatenbanken einfügen.
Wenn Unternehmen dann agentische KI basieren, werden autonome Entscheidungen auf hochwertigen, gut verwalteten Daten. Knowledge Enrichment kuratiert und bereichert Daten aus dem gesamten Unternehmen und liefert den nötigen Kontext, damit KI-Agenten fundierte Entscheidungen treffen können.
Knowledge Enrichment transformiert vorher ungenutztes Wissen in Unternehmensinhalten in KI-fähige Daten.
Dabei wird der Geschäfts- und Branchenkontext erhalten, so dass Ihre KI-Systeme mit Informationen arbeiten, denen Sie vertrauen und auf deren Grundlage Sie handeln können.
Strukturierte Daten führen zu verbesserten KI-Prognosen, besserer Entscheidungsfindung und schnelleren Bearbeitungszeiten. Unternehmen können sich darauf verlassen, dass ihre Einblicke auf qualitativ hochwertigen Eingaben, wodurch das Risiko von KI-Halluzinationen oder ungenauen Ausgaben verringert wird.
Durch die Anreicherung von Daten zum Zeitpunkt der Aufnahme wandelt Knowledge Enrichment Rohdokumente in strukturierte, KI-fähige Inhalte um. So entfallen kostspielige und zeitaufwändige Vorverarbeitungsschritte. Teams können KI-Projekte schneller und mit größerem Vertrauen in ihre Datengrundlage in Betrieb nehmen.
Wandeln Sie zuvor unzugängliche Inhalte in strukturierte Informationsressourcen um, die zur Suchabfrage verwendet werden können. Die erweiterte Zugänglichkeit ermöglicht es Unternehmen, schnell relevante Informationen finden, wichtige Einblicke zu gewinnen und schneller datengestützte Entscheidungen zu treffen.
Knowledge Enrichment optimiert die Workflows der Datenaufbereitung, so haben Data Engineering-Ressourcen Zeit für höherwertige Aufgaben. Sofort einsatzbereite Ausgaben beseitigen die Notwendigkeit manueller Datenstrukturierung und reduzieren Fehler in nachgelagerten KI-Pipelines.
Mit zunehmendem Datenvolumen unterstützt Knowledge Enrichment Teams dabei, mehr Inhalte ohne zusätzliche Komplexität zu verarbeiten. Die API-First-Architektur lässt sich nahtlos in bestehende Workflows integrieren und ermöglicht die Einführung von KI auf Unternehmensebene.
Einzelhandelsunternehmen müssen das Generieren von Metadaten automatisieren und benannte Entitäten in Produktkatalogen identifizieren.
Knowledge Enrichment verwendet einheitliches Metadaten-Tagging und erstellt kontextualisierte Beschreibungen, was zuverlässigere Produktdaten, verbesserte Suchrelevanz und eine bessere Personalisierung von Empfehlungen ermöglicht.
Die tägliche Bearbeitung und Validierung von Tausenden von Forderungen mit gemischt-strukturierten Formularen und unstrukturierten Dokumenten, wie medizinischen Berichten und Fotos, erfordert umfangreiche manuelle Arbeit.
Knowledge Enrichment identifiziert Schlüsselentitäten, Strukturen und reichert Inhalte an, während der Kontext beibehalten wird, um die Schadenbearbeitung zu beschleunigen, den manuellen Arbeitsaufwand zu reduzieren und die Genauigkeit bei der Betrugserkennung zu verbessern.
Leistungserbringer verwalten riesige Mengen unstrukturierter Patientendaten – Arztbriefe, Krankengeschichten, Verschreibungen und Testergebnisse –, deren manuelle Bearbeitung zeitaufwendig ist.
Durch die Umwandlung unstrukturierter Patientenakten in strukturierte, verwertbare Daten trägt Knowledge Enrichment zur operativen Effizient von Leistungserbringern bei, unterstützt bessere Patientenergebnisse und optimiert die Einhaltung regulatorischer Anforderungen.
Universitäten müssen vielfältige akademische Inhalte in KI-fähige Formate für Forschung und andere durch Suche erweiterte Generierung (RAG) -Lösungen umwandeln und standardisieren.
Knowledge Enrichment verwandelt unstrukturierte akademische Daten in KI-fähige Inhalte, die angereichert, strukturiert und zugänglich sind, und ermöglicht genauere und umfassendere Suchergebnisse in akademischen Ressourcen und Datenbanken.
Bieten Sie eine sichere, skalierbare Grundlage, die Ihren Data Lake, Ihren Datenkatalog und Ihre Governance-Systeme kontinuierlich mit hochwertigen, kontextualisierten Daten versorgt.
Sicherheit und Compliance auf Unternehmensniveau aufrechterhalten.
Verwenden Sie die API von Knowledge Enrichment, um strukturierte, mt Kontext angereicherte Daten in Ihre Anwendungen und Workflows zu integrieren.
Sparen Sie Zeit und Ressourcen, indem Sie sich auf die Optimierung von KI-Aufgaben konzentrieren, anstatt Daten zu ordnen oder zu bereinigen.
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Nutzen Sie Hyland Knowledge Enrichment, um sich von Datensilos zu befreien und das wahre Potenzial Ihrer Informationen auszuschöpfen, damit Ihr Unternehmen intelligenter, schneller und effizienter arbeiten kann.
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Das Versprechen und Potenzial der KI ist etwas, das jedes Unternehmen für sich nutzen möchte, jedoch wird ein wichtiger Aspekt bei der Implementierung häufig übersehen: die KI-Readiness. Bevor KI das leisten kann, was Sie von ihr erwarten, müssen Ihre Unternehmensinhalte KI-fähig sein. Hier ist das KI-Bereitschafts-Framework, das Sie in Betracht ziehen sollten.
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.
