Establezca la base adecuada para sus sistemas de IA, agentes de IA y catálogos de datos.
Las herramientas genéricas de extracción de datos suelen eliminar el contexto esencial de la empresa y la industria, lo que compromete la precisión de la IA.
Knowledge Enrichment está diseñado para el contenido empresarial, manteniendo la estructura natural de sus datos. Sus sistemas de IA entonces reflejarán las prácticas del mundo real y ofrecerán resultados confiables y precisos.
La preparación de los datos suele ser la etapa más lenta y propensa a errores de un proyecto de IA.
Knowledge Enrichment elimina este cuello de botella al transformar el contenido en formatos que los sistemas de IA pueden utilizar de inmediato. Libere a sus equipos para que se concentren en la innovación, no en la limpieza de los datos.
Depender únicamente de los LLM para la preparación de contenido puede limitar la precisión y la escalabilidad.
Knowledge Enrichment combina IA avanzada con la tecnología probada de Hyland Document Filters. Este enfoque híbrido ofrece una calidad de extracción inigualable y preserva la estructura del documento.
Curación de datos
Enriquecimiento del contexto
Knowledge Enrichment extrae, normaliza y estructura su contenido manteniendo la estructura lógica y el significado del documento original. A continuación, aplica la IA para enriquecer los metadatos con vectores semánticos, jerarquías temáticas y reconocimiento de entidades de la empresa.
Este proceso crea datos estructurados y preparados para la IA que permiten a los sistemas de IA comprender el contexto de sus documentos, lo que conduce a conocimientos más profundos, una mejor capacidad de búsqueda y un mejor rendimiento de la IA.
Procese más de 600 formatos de archivo (incluidos PDF, multimedia, archivos heredados y repositorios de código) para lograr una cobertura total del ecosistema de datos de su organización.
Segmente los documentos en partes significativas conservando el contexto, la jerarquía y las referencias posicionales para optimizar la comprensión de la IA y preservar las relaciones entre los documentos.
Capture el significado semántico y las relaciones mediante vectores de alta dimensión para habilitar sistemas avanzados de búsqueda, agrupación y recomendación.
Permite a las organizaciones identificar y enmascarar información confidencial. Las políticas configurables permiten a los desarrolladores decidir qué detectar, censurar o conservar para su uso posterior con la IA y en análisis.
Genere automáticamente metadatos enriquecidos, desde temas hasta entidades comerciales, haciendo que el contenido no estructurado y desordenado sea apto para búsquedas y esté preparado para su uso.
Ahorre tiempo incorporando contenido estructurado y enriquecido que no requiere preparación adicional directamente en LLM, herramientas de análisis o bases de datos vectoriales.
A medida que las empresas adopten los agentes de IA, las decisiones autónomas dependerán de datos de alta calidad y bien gestionados. Knowledge Enrichment selecciona y enriquece datos de toda la empresa, proporcionando el contexto necesario para que los agentes de IA tomen decisiones informadas.
Knowledge Enrichment transforma los conocimientos no explotados anteriormente en el contenido empresarial en datos preparados para la IA.
Lo hace mientras conserva el contexto empresarial e industrial, de modo que sus sistemas de IA funcionen con información en la que puede confiar y sobre la que puede actuar.
Los datos estructurados permiten mejorar las predicciones de la IA, optimizar la toma de decisiones y acelerar los tiempos de procesamiento. Las organizaciones pueden confiar en que sus ideas se basan en datos de alta calidad, lo que reduce el riesgo de alucinaciones de la IA o de resultados inexactos.
Al enriquecer los datos en el punto de ingesta, Knowledge Enrichment convierte los documentos sin procesar en contenido estructurado y listo para la IA. Esto elimina pasos de preprocesamiento costosos y lentos. Los equipos pueden implementar proyectos de IA más rápidamente y con mayor confianza en su base de datos.
Transforme contenido previamente inaccesible en activos de información estructurada que puedan consultarse. La mejora de la accesibilidad permite a las empresas localizar rápidamente la información relevante, sacar a la luz información crítica y tomar decisiones basadas en los datos con mayor rapidez.
Knowledge Enrichment agiliza los flujos de trabajo de preparación de datos y libera recursos de ingeniería de datos para tareas de mayor valor. Los resultados listos para usar eliminan la necesidad de estructurar los datos manualmente y reducen los errores posteriores en los pipelines de IA.
A medida que aumentan los volúmenes de datos, Knowledge Enrichment ayuda a los equipos a procesar más contenido sin añadir complejidad. La arquitectura que prioriza las API se integra perfectamente en los flujos de trabajo actuales, lo que permite la adopción de la IA en toda la empresa.
Las empresas de venta minorista necesitan automatizar la generación de metadatos e identificar las entidades nombradas en los distintos catálogos de productos.
Knowledge Enrichment aplica un etiquetado coherente de los metadatos y crea descripciones contextualizadas, lo que permite obtener datos de productos más confiables, mejorar la relevancia de las búsquedas y personalizar mejor las recomendaciones.
El procesamiento y la validación de miles de solicitudes diariamente con formularios de estructura mixta y documentos no estructurados (como informes médicos y fotografías) requieren un extenso trabajo manual.
Knowledge Enrichment identifica entidades clave, organiza y enriquece el contenido mientras mantiene el contexto para acelerar el procesamiento de reclamaciones, reducir la carga de trabajo manual y mejorar la precisión en la detección de fraudes.
Los proveedores de atención médica gestionan enormes cantidades de datos no estructurados de los pacientes (notas de los médicos, historiales médicos, recetas y resultados de pruebas), cuyo procesamiento manual lleva mucho tiempo.
Al transformar los registros no estructurados de los pacientes en datos estructurados y que pueden ponerse en práctica, Knowledge Enrichment ayuda a los proveedores de atención médica a mejorar la eficiencia operativa, promover mejores resultados para los pacientes y optimizar el cumplimiento de los requisitos normativos.
Las universidades necesitan convertir y estandarizar los diversos contenidos académicos en formatos listos para la IA para la investigación y otras soluciones de recuperación y generación aumentada (RAG).
Knowledge Enrichment transforma datos académicos no estructurados en contenido listo para la IA, enriquecido, estructurado y accesible, permitiendo resultados de búsqueda más precisos y completos en recursos académicos y bases de datos de investigación.
Utilice la API de Knowledge Enrichment para entregar datos estructurados y enriquecidos en contexto a sus aplicaciones y flujos de trabajo.
Ahorre tiempo y recursos enfocándose en optimizar las tareas de la IA en lugar de organizar o limpiar datos.
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Aproveche Hyland Knowledge Enrichment para liberarse de los silos de datos y liberar el verdadero potencial de su información, lo que permite a su organización trabajar de manera más inteligente, rápida y eficiente.
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La promesa y el potencial de la IA es algo con lo que todas las organizaciones quieren alinearse, pero a menudo se pasa por alto una parte importante de su implementación: la preparación para la IA. Antes de que la IA pueda lograr lo que usted espera, el contenido de su empresa debe estar habilitado para la IA. Aquí está el marco de preparación para la IA que se debe considerar.
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Las herramientas de Hyland que están redefiniendo la gestión de contenidos con IA.
Los datos no estructurados constituyen hasta el 80 % del contenido empresarial y están dispersos en un promedio de 21 repositorios. Los datos no estructurados incluyen documentos, correos electrónicos, imágenes, archivos de audio y más. A diferencia de los datos estructurados en las bases de datos, el contenido no estructurado es no uniforme y más difícil de buscar, analizar o utilizar en los procesos del negocio y aplicaciones de IA.
Knowledge Enrichment utiliza técnicas de curación de datos para estructurar y normalizar el contenido no estructurado, haciéndolo uniforme y listo para su uso. Impulsado por Document Filters, extrae y transforma datos de más de 600 formatos de archivo mientras preserva el contexto y la estructura lógica original. Esto permite que el contenido siga siendo significativo y utilizable en aplicaciones de IA, análisis y automatizaciones que se utilizan posteriormente.
Knowledge Enrichment procesa más de 600 formatos de archivo, incluidos documentos comunes en las empresas (PDF, Word, Excel), archivos multimedia (imágenes, audio, video), correos electrónicos, documentos escaneados, código, marcado y formatos especializados como archivos CAD (DWG, DGN, STEP, DWF). La mayoría de estos formatos se proporcionan mediante Document Filters, con una lista en la documentación.
A diferencia de muchos competidores, Knowledge Enrichment utiliza una combinación de LLM y técnicas deterministas, como Document Filters, para una extracción precisa. Este enfoque ofrece una precisión superior porque preserva la estructura del documento y el contexto posicional y reduce el riesgo de alucinaciones. Las tablas siguen siendo tablas, los encabezados siguen siendo encabezados, y usted obtiene resultados listos para usar sin necesidad de limpieza o formateo adicional. Este método de extracción determinista permite resultados coherentes y fiables en los que usted puede confiar para aplicaciones en su empresa.
Knowledge Enrichment incluye funciones integradas de enmascaramiento de PII que identifican y protegen la información confidencial (nombres, correos electrónicos, direcciones, números de seguridad social, números de cuentas) en todos los tipos de archivos compatibles. Las políticas configurables le permiten decidir qué enmascarar o preservar según sus requisitos de cumplimiento.
No. Knowledge Enrichment va mucho más allá del etiquetado tradicional de metadatos. Hace una fragmentación contextual de texto, preserva información posicional, genera incrustaciones semánticas, identifica relaciones entre documentos y extrae entidades significativas mientras mantiene la estructura del documento. El resultado es contenido que los sistemas de IA no solo etiquetan, sino que realmente entienden. Esto permite capacidades avanzadas como la búsqueda semántica, las recomendaciones inteligentes y la automatización consciente del contexto que los simples metadatos no pueden habilitar.
Sí, Knowledge Enrichment está diseñado para creadores: desarrolladores de aplicaciones, ingenieros de datos y creadores de soluciones. Es una solución impulsada por API diseñada para integrarse en arquitecturas y flujos de trabajo más amplios, pero con opciones que se adaptan a diversas necesidades.
Las capacidades de gestión de datos y enriquecimiento contextual a través de la API de Knowledge Enrichment ofrecen un tiempo más corto para obtener valor para las organizaciones que buscan resultados contextuales enriquecidos sin lidiar con la complejidad de la extracción.
Document Filters, una tecnología comprobada de Hyland que impulsa la curación de datos de Knowledge Enrichment, es perfecta para equipos técnicos y organizaciones que buscan tener un control total sobre cómo se enriquece, estructura y entrega el contenido para su uso posterior.
Hyland ofrece soluciones de preparación para la IA que se adaptan a las necesidades y los recursos técnicos de su organización.
Para las organizaciones que quieren un resultado enriquecido y contextual sin tener que gestionar una extracción compleja, la API de Knowledge Enrichment ofrece capacidades tanto de curación de datos como de enriquecimiento del contexto. Es la solución perfecta para las organizaciones que tienen casos de uso relacionados con datos listos para la IA, enlaces específicos de un dominio o conexión de conceptos entre distintos documentos.
Para las organizaciones y los creadores de soluciones que quieren un control total a la hora de extraer texto estructurado y metadatos de una amplia variedad de tipos de archivos, los Document Filters son la opción correcta. Esto le permite curar los datos en su propia infraestructura para que pueda crear flujos de trabajo personalizados que requieran contenido normalizado.
La facilidad de implementación depende de las necesidades de su organización.
Las API de Knowledge Enrichment permiten a las organizaciones centrarse en preparar contenido para gráficos de conocimiento, recuperación inteligente, pipelines de RAG o flujos de trabajo en LLM específicos de la industria sin tener que lidiar con la complejidad de la extracción.
Document Filters permiten a las organizaciones tener un control total sobre cómo se hace la extracción y cómo se integran los datos en su propia infraestructura, incluidos los sistemas en las instalaciones o fuera de línea. Este proceso puede conllevar trabajo adicional.
Knowledge Enrichment está disponible actualmente como una API nativa en la nube diseñada para una integración fluida en pipelines de datos y arquitecturas empresariales modernos. Para las organizaciones que requieren un despliegue local, Document Filters ofrece un control total sobre la extracción y permite el despliegue en su propia infraestructura, incluidos los sistemas locales y fuera de línea.
Sí. Knowledge Enrichment ofrece resultados preparados para la IA en formatos estandarizados (como JSON) que se integran perfectamente con cualquier sistema de IA, solución de análisis, lago de datos o herramienta de terceros. El diseño centrado en API garantiza que usted pueda utilizar contenido enriquecido donde lo necesite, ya sea para alimentar LLM externos, poblar catálogos de datos, impulsar pipelines de RAG o integrarlo con aplicaciones personalizadas.
Knowledge Enrichment y Knowledge Discovery trabajan juntos para transformar la forma en que usted accede y utiliza contenido de la empresa. Knowledge Enrichment prepara su contenido al convertir los datos no estructurados en datos estructurados, contextualizados y listos para la IA. Luego, Knowledge Discovery aprovecha esos datos preparados para la IA para impulsar la búsqueda basada en la IA y la respuesta a preguntas en lenguaje natural, proporcionando respuestas más rápidas y precisas. Cuando se utilizan en conjunto, Knowledge Enrichment mejora la calidad de los resultados de búsqueda y las respuestas generadas por IA en Knowledge Discovery.
