Estabeleça a base correta para seus sistemas de IA, agentes de IA e catálogos de dados.
Ferramentas genéricas de extração de dados frequentemente removem contexto essencial de negócio e de setor, comprometendo a precisão da IA.
O Knowledge Enrichment foi projetado para conteúdo empresarial, mantendo a estrutura natural dos seus dados. Assim, seus sistemas de IA refletem práticas do mundo real e entregam resultados confiáveis e precisos.
A preparação de dados costuma ser a etapa mais demorada e sujeita a erros em um projeto de IA.
O Knowledge Enrichment elimina esse gargalo ao transformar conteúdo em formatos imediatamente utilizáveis por sistemas de IA. Libere suas equipes para focar em inovação, não na limpeza de dados.
Depender exclusivamente de LLMs para a preparação de conteúdo pode limitar a precisão e a escalabilidade.
O Knowledge Enrichment combina IA avançada com a tecnologia comprovada do Hyland Document Filters. Essa abordagem híbrida oferece qualidade de extração incomparável e preserva a estrutura dos documentos.
Curadoria de dados
Enriquecimento de contexto
O Knowledge Enrichment extrai, normaliza e estrutura seu conteúdo mantendo a estrutura lógica e o significado do documento original. Em seguida, aplica IA para enriquecer metadados com vetores semânticos, hierarquias de tópicos e reconhecimento de entidades de negócio.
Esse processo cria dados estruturados e prontos para IA, permitindo que os sistemas de IA compreendam o contexto dos seus documentos, resultando em insights mais profundos, melhor capacidade de busca e melhor desempenho de IA.
Processe mais de 600 formatos de arquivo, incluindo PDFs, multimídia, arquivos legados e repositórios de código, para alcançar cobertura completa do ecossistema de dados da sua organização.
Segmente documentos em blocos significativos, mantendo contexto, hierarquia e referências posicionais para melhorar a compreensão da IA e preservar as relações entre documentos.
Capture significado semântico e relações por meio de vetores de alta dimensionalidade para viabilizar sistemas avançados de busca, agrupamento e recomendação.
Permite que as organizações identifiquem e mascarem informações sensíveis. Políticas configuráveis permitem que desenvolvedores decidam o que detectar, ocultar ou preservar para uso posterior em IA e análises.
Gere automaticamente metadados ricos — de tópicos a entidades de negócio — tornando conteúdos não estruturados e desorganizados pesquisáveis e prontos para ação.
Economize tempo ao inserir diretamente conteúdo estruturado e enriquecido — sem necessidade de preparação adicional — em LLMs, ferramentas de análise ou bancos de dados vetoriais.
À medida que as empresas adotam IA agêntica, decisões autônomas dependerão de dados bem gerenciados e de alta qualidade. O Knowledge Enrichment faz a curadoria e enriquece dados de toda a empresa, fornecendo o contexto que os agentes de IA precisam para tomar decisões informadas.
Dados estruturados resultam em previsões de IA mais precisas, melhor tomada de decisões e tempos de processamento mais rápidos. As organizações podem confiar que seus insights se baseiam em inputs de alta qualidade, reduzindo o risco de alucinações de IA ou resultados imprecisos.
Ao enriquecer os dados no ponto de ingestão, o Knowledge Enrichment transforma documentos brutos em conteúdo estruturado e pronto para IA. Isso elimina etapas de pré-processamento onerosas e demoradas. As equipes podem iniciar projetos de IA mais rapidamente e com maior confiança na base de dados.
Transforme conteúdos antes inacessíveis em ativos de informação estruturados e consultáveis. A acessibilidade aprimorada permite que as organizações localizem rapidamente informações relevantes, revelem insights críticos e tomem decisões baseadas em dados com mais rapidez.
O Knowledge Enrichment simplifica os fluxos de trabalho de preparação de dados, liberando recursos de engenharia de dados para tarefas de maior valor. Saídas prontas para uso eliminam a necessidade de estruturação manual de dados e reduzem erros posteriores em pipelines de IA.
À medida que os volumes de dados crescem, o Knowledge Enrichment ajuda as equipes a processar mais conteúdo sem adicionar complexidade. A arquitetura com foco em API integra-se perfeitamente aos fluxos de trabalho existentes, permitindo a adoção de IA em escala empresarial.
Empresas do varejo precisam automatizar a geração de metadados e identificar entidades nomeadas em catálogos de produtos.
O Knowledge Enrichment aplica marcação consistente de metadados e cria descrições contextualizadas, possibilitando dados de produto mais confiáveis, melhor relevância de busca e maior personalização nas recomendações.
Processar e validar milhares de sinistros diariamente, com formulários semiestruturados e documentos não estruturados como laudos médicos e fotografias, exige grande esforço manual.
O Knowledge Enrichment identifica entidades-chave, estrutura e enriquece o conteúdo preservando o contexto para acelerar o processamento de sinistros, reduzir a carga de trabalho manual e melhorar a precisão na detecção de fraudes.
Os provedores de saúde gerenciam grandes volumes de dados não estruturados de pacientes — como anotações médicas, históricos clínicos, prescrições e resultados de exames — que demandam muito tempo para serem processados manualmente.
Ao transformar prontuários não estruturados em dados estruturados e acionáveis, o Knowledge Enrichment ajuda a melhorar a eficiência operacional, apoiar melhores desfechos clínicos e simplificar a conformidade com requisitos regulatórios.
Universidades precisam converter e padronizar conteúdos acadêmicos diversos em formatos prontos para IA para pesquisa e outras soluções de geração aumentada por recuperação (RAG).
O Knowledge Enrichment transforma dados acadêmicos não estruturados em conteúdo pronto para IA, enriquecido, estruturado e acessível, permitindo resultados de busca mais precisos e abrangentes em recursos acadêmicos e bases de dados de pesquisa.
Use a API do Knowledge Enrichment para fornecer dados estruturados e enriquecidos com contexto às suas aplicações e fluxos de trabalho.
Economize tempo e recursos ao focar na otimização de tarefas de IA, em vez de organizar ou limpar dados.
Article
Aproveite o Hyland Knowledge Enrichment para romper com os silos de dados e liberar todo o potencial das suas informações, permitindo que sua organização trabalhe de forma mais inteligente, rápida e eficiente.
Article
A promessa e o potencial da IA são algo com que toda organização deseja se alinhar, mas uma parte importante de sua implementação é frequentemente negligenciada: a prontidão para IA. Antes que a IA possa alcançar o que você espera, o conteúdo da sua empresa deve ser habilitado para IA. Aqui está a estrutura de prontidão para IA a ser considerada.
Article
As ferramentas que estão redefinindo a gestão de conteúdo com IA
Dados não estruturados representam até 80% do conteúdo empresarial e estão distribuídos, em média, por 21 repositórios. Dados não estruturados incluem documentos, e-mails, imagens, arquivos de áudio e muito mais. Diferentemente dos dados estruturados em bancos de dados, o conteúdo não estruturado é inconsistente e mais difícil de pesquisar, analisar ou utilizar em processos de negócio e aplicações de IA.
O Knowledge Enrichment utiliza técnicas de curadoria de dados para estruturar e normalizar conteúdo não estruturado, tornando-o consistente e pronto para uso. Impulsionado pelo Document Filters, ele extrai e transforma dados de mais de 600 formatos de arquivo, preservando o contexto original e a estrutura lógica. Isso permite que o conteúdo permaneça significativo e utilizável em aplicações posteriores de IA, análise de dados e automação.
O Knowledge Enrichment processa mais de 600 formatos de arquivo, incluindo documentos comerciais comuns (PDF, Word, Excel), arquivos de multimídia (imagens, áudio, vídeo), e-mails, documentos digitalizados, código, markup e formatos especializados como arquivos CAD (DWG, DGN, STEP, DWF). A maioria desses formatos é fornecida por meio do Document Filters, com a lista completa disponível na documentação.
Diferentemente de muitos concorrentes, o Knowledge Enrichment utiliza uma combinação de LLMs e técnicas determinísticas, como o Document Filters, para extração precisa. Essa abordagem oferece precisão superior porque preserva a estrutura do documento e o contexto posicional, ao mesmo tempo em que reduz os riscos de alucinação. Tabelas continuam sendo tabelas, cabeçalhos continuam sendo cabeçalhos, e você obtém saídas prontas para uso sem necessidade de limpeza ou formatação adicionais. Esse método determinístico de extração permite resultados consistentes e confiáveis, nos quais você pode confiar para aplicações empresariais.
Sim. O Knowledge Enrichment inclui recursos integrados de mascaramento de PII que identificam e protegem informações sensíveis (nomes, e-mails, endereços, números de previdência social, números de conta) em todos os tipos de arquivo compatíveis. Políticas configuráveis permitem definir o que deve ser mascarado ou preservado, de acordo com seus requisitos de conformidade.
Não. O Knowledge Enrichment vai muito além da marcação tradicional de metadados. Ele realiza segmentação contextual de texto, preserva informações posicionais, gera embeddings semânticos, identifica relações entre documentos e extrai entidades relevantes, mantendo a estrutura do documento. O resultado é um conteúdo que não é apenas marcado, mas verdadeiramente compreendido pelos sistemas de IA. Isso viabiliza recursos avançados como pesquisa semântica, recomendações inteligentes e automação sensível ao contexto, que metadados simples não conseguem oferecer.
Sim, o Knowledge Enrichment foi projetado para builders — desenvolvedores de aplicativos, engenheiros de dados e desenvolvedores de soluções. É uma solução orientada por API, desenvolvida para integração a arquiteturas e fluxos de trabalho mais amplos, com opções que atendem a diferentes necessidades.
Os recursos de curadoria de dados e enriquecimento de contexto por meio da API do Knowledge Enrichment oferecem um time to value mais rápido para organizações que desejam resultados enriquecidos e contextuais sem lidar com a complexidade da extração.
O Document Filters, uma tecnologia comprovada da Hyland que impulsiona a curadoria de dados do Knowledge Enrichment, é ideal para equipes técnicas e organizações que buscam controle total sobre como o conteúdo é enriquecido, estruturado e entregue para uso posterior.
A Hyland oferece soluções de preparação para IA que atendem às necessidades e aos recursos técnicos da sua organização.
Para organizações que desejam resultados enriquecidos e contextuais sem gerenciar extrações complexas, a API do Knowledge Enrichment inclui recursos de curadoria de dados e enriquecimento de contexto. Essa é a solução ideal para organizações com casos de uso voltados a dados prontos para IA, vinculação específica por domínio ou conexão de conceitos entre documentos.
Para organizações e desenvolvedores de soluções que desejam controle total ao extrair texto estruturado e metadados de uma ampla variedade de tipos de arquivo, o Document Filters é a opção adequada. Ele permite realizar a curadoria de dados na sua própria infraestrutura, possibilitando a criação de fluxos de trabalho personalizados que exigem conteúdo normalizado.
A facilidade de implementação dependerá das necessidades da sua organização.
As APIs do Knowledge Enrichment permitem que as organizações se concentrem na preparação de conteúdo para grafos de conhecimento, recuperação inteligente, pipelines de RAG ou fluxos de trabalho de LLM específicos por setor, sem lidar com a complexidade da extração.
O Document Filters permite que as organizações tenham controle total sobre como a extração é realizada e como os dados são integrados à sua própria infraestrutura, incluindo sistemas locais ou off-line. Esse processo pode exigir trabalho adicional.
Atualmente, o Knowledge Enrichment está disponível como uma API nativa de nuvem, desenvolvida para integração sem dificuldade a pipelines de dados modernos e arquiteturas empresariais. Para organizações que exigem implementação em instalação no local, o Document Filters oferece controle total sobre a extração e permite a implementação na sua própria infraestrutura, incluindo sistemas locais ou off-line.
Sim. O Knowledge Enrichment entrega saídas prontas para IA em formatos padronizados (como JSON) que se integram sem dificuldade a qualquer sistema de IA, solução de análise de dados, data lake ou ferramenta de terceiros. A abordagem com foco em API garante que você possa usar o conteúdo enriquecido onde for necessário — seja para alimentar LLMs externos, popular catálogos de dados, viabilizar pipelines de RAG ou integrar com aplicações personalizadas.
O Knowledge Enrichment e o Knowledge Discovery trabalham juntos para transformar a forma como você acessa e utiliza o conteúdo empresarial. O Knowledge Enrichment prepara seu conteúdo ao converter dados não estruturados em dados estruturados, contextualizados e prontos para IA. O Knowledge Discovery, por sua vez, aproveita esses dados prontos para IA para impulsionar buscas orientadas por IA e respostas a perguntas em linguagem natural, oferecendo respostas mais rápidas e precisas. Quando usados em conjunto, o Knowledge Enrichment melhora a qualidade dos resultados de busca e das respostas geradas por IA no Knowledge Discovery.
