【网络研讨】将数字资产转化为 GenAI 应用程序的知识

释放 GenAI 的全部潜力

企业正积极探索将生成式人工智能 (GenAI) 应用于生产环境。然而，要充分发挥 GenAI 的能力，高质量、结构化且语义丰富的数据至关重要。 结构良好的数据能够显著提升内容生成的可靠性和可控性，为 AI 提供可靠的素材。

企业GenAI应用的「三座冰山」：

• 数据冰山：85%企业数字资产处于非结构化状态（邮件/文档/会议纪要），无法被大模型有效利用

• 知识冰山：仅有23%的术语库、分类体系完成机器可读化改造，导致生成内容缺乏专业一致性

• 合规冰山：医疗/金融等行业的内容安全审核成本占AI项目总预算的40%以上

对于本地化行业而言，这无疑是一个巨大的机遇。我们的知识中台，在 GenAI 应用中扮演着关键角色。

Baklib的破局逻辑

Baklib 提供了一个强大的知识内容中台平台，帮助您将现有的数字资产（如媒体资源、术语库、文档和知识库）转化为 GenAI 应用程序的知识基础。 通过 Baklib，您可以：

• 提升内容可靠性： 直接利用术语库为 AI 内容生成和翻译设置边界，确保准确性和一致性。通过术语增强生成 (TAG) 技术，显著提高内容质量。

• 增强内容检索： 将术语库整合到分类法和知识图谱中，优化内容交付、搜索和检索效率。 图检索增强生成 (GraphRAG) 技术更能提供精准的内容建议。

• 构建智能问答系统： 术语库本身即可支持问答功能，其效果与 RAG 方法相当，但更精准。 更进一步，将术语库与分类法和知识图谱集成，构建更强大的问答系统，例如基于聊天机器人的问答。

• 拓展应用场景： 知识图谱不仅能提升问答准确性，还能应用于自动分类、推荐系统等更多场景。

网络研讨会：深入探讨 Baklib 与 GenAI 的结合

我们的网络研讨会将深入探讨 Baklib 如何帮助您利用现有数字资产，充分发挥 GenAI 的潜力。

目标观众：

• 本地化经理

• 术语学家

• AI 专家

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