Hyland Knowledge Enrichment

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.