問題の背景
Recallは、AIによる自動分類とナレッジグラフ技術により、体系的なソリューションを提供します。
主な機能用途
- 自動選別コンテンツのセマンティクスに基づき、自動的にタグを追加します。
- ナレッジマップコンテンツ間のリンクネットワークの構築
- そのまま保存ウェブページ/ビデオの全コンテンツを保存し、文脈を維持する。
具体的な運用指針
- コンテンツ保存時に自動生成されるラベルの精度をチェックする。
- ナレッジグラフのインターフェイスを通じて重要な関連付けを手動で追加する。
- 検索機能を定期的に使用し、組織の有効性を検証する。
- Markdownエクスポートによるマルチプラットフォームバックアップ
高等技術
システムが分類の嗜好を学習できるように、3～5の主要な知識ドメインラベルを作成する。研究シナリオは、「理論的フレームワーク」や「実験データ」などの専門的なラベルで設定することができ、職場での使用は、「業界力学」や「競合製品分析」などの機能的な分類で設定することができます。などの機能分類を設定することができます。
効果評価
導入後1-2週間後には、90%のコンテンツは1-2回のクリックですぐに探し出せるようになり、関連する主要知識分野のカバー率は70%以上になるはずです。
この答えは記事から得たものである。リコール：ウェブ閲覧時に個人的な知識ベースに関する情報を表示するについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 知識コンテンツの管理と整理の効率を最適化するには？
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