Hyland Knowledge Enrichment

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.