借助Baklib打造 AI Ready 内容体系

AI 使组织能够以令人兴奋的新方式利用和管理其内容，从聊天机器人和内容摘要到自动标记和个性化。大多数组织都有大量内容，并希望使用人工智能来提高其运营和效率，同时使最终用户能够快速直观地找到相关信息。

然而，随着 ChatGPT 等生成式人工智能工具的普及，一个常见的误解也随之而来：许多人认为可以“直接在现有内容上使用 AI”，无需准备。但事实上，高质量、准确且有洞察力的 AI 结果，离不开对内容的前期准备与优化。了解 AI 如何与您的内容互动，并通过完善的内容策略支持 AI 准备度，将为您的智能化转型奠定坚实基础。

人工智能如何与内容互动

虽然人工智能可以在内容生命周期的许多阶段提供帮助，从规划和创作到发现，但人工智能通常以两种关键方式与现有内容互动：

1）理解：人工智能必须解析现有内容，以“理解”一个组织的白话或通用语言。这有助于人工智能模型创建统计模型、集群内容和概念，并为解决未来输入创建基线。

2）搜索：人工智能通常需要快速识别与文本相关的内容片段，将较长的内容分割成较小的组件，并搜索这些组件以查找相关材料。这些较小的片段通常用于了解新的或更新的材料。

当人工智能检查现有内容时，它试图了解它是关于什么的，以及它与知识领域内的其他概念有什么关系，我们可以采取一些步骤来提供帮助。虽然本博客主要考虑大型语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）人工智能如何与内容互动，但下面列出的步骤将为各种其他类型的人工智能准备内容，用于洞察力和行动。

制定内容策略

为人工智能准备内容的最佳方法是制定一个内容策略，以解决内容的关系、结构、清理和组件化。一个关键的初步活动是使用人工智能准备的特定视角来审核您的内容，并根据下面列出的步骤评估您组织的内容。

知识领域建模

在大多数情况下，人工智能创建内部模型来分组和聚类信息，以帮助人工智能有效地响应新输入。人工智能在推断信息之间的关系方面做得很好，但组织可以通过定义本体来大大协助这个过程。本体使组织能够定义和关联组织信息，编排人员、工具、内容、主题和其他概念的关联方式。这些模型提高了可查找性，支持高级搜索用例，并形成语义层，促进将来自多个来源的数据集成到可消耗格式和用户直观结构中。

创建后，本体可以与内容一起使用：

• 带有相关组织信息（主题、人员等）的自动标记内容；

• 通过跟踪关系来导航组织的知识领域；以及

• 为人工智能提供精心策划的模型，解释内容如何与组织的信息连接，从而获得关键的业务见解。

用本体对组织的知识域进行建模，可以提高人工智能更有效地利用内容并产生更准确结果的能力。

清理和删除内容

当今的组织有太多的内容和重复的信息。由于传统工具、用户权限的限制或需要支持新功能和显示，内容经常被分割在多个系统之间。虽然审核一个组织的所有内容可能看起来很艰鉅，但组织可以采取一些步骤来简化流程。组织应该专注于他们的NERDy内容，确定用户执行工作所需的新的、重要的、可靠的和动态的内容。作为这一重点的一部分，组织减少了内容ROT（冗余、过时、琐碎），改善用户对组织信息的信任和体验。

作为清理工作的一部分，一个组织可能希望创建一个集中的创作平台，以在一个地方而不是孤立的位置维护内容。这允许在一个地方管理内容，减少更新内容的工作量，并实现内容的重复使用。重复使用内容有助于删除内容，消除了在多个地方复制和更新内容的需要。内容审核、分析和清理将为人工智能以直观的方式组织内容，并减少重复或不正确信息的偏见。

在这方面，Baklib 一体化内容管理与多场景创建平台，帮助企业彻底打破内容孤岛，将分散在不同系统、团队和渠道中的信息资源集中统一管理。通过内容标准化、版本控制与结构化存储，企业可以更轻松地维护一致性与准确性。同时，Baklib支持内容在知识库、官网、文档中心、学习平台等多场景下的高效复用与智能分发，显著提升内容生产效率与传播价值，为组织构建持续增长的内容生态体系。

通过 Baklib，组织能够显著减少重复内容、提升内容可信度，并为 AI 模型提供更清晰的知识输入基础。

添加结构和标准化

一旦定义了您组织的知识领域，下一步就是创建支持该本体的内容模型和内容类型，这通常被称为内容工程。

内容类型是可重复使用的模板，这些模板使特定格式的内容结构标准化，如文章、信息图表、网络研讨会和产品信息，以及应包含在该内容类型中的标准元数据（创建日期、作者、部门、相关主题等）。

如果我们把内容类型视为这个类比中的蛋糕盘，那么内容模型就是蛋糕食谱。内容类型定义了内容的结构，而内容模型定义了该内容的含义。在蛋糕类比中，你可能有一个巧克力蛋糕、一个香草蛋糕和一个胡萝卜蛋糕；理论上，这些食谱中的任何一个都可以用于任何平底锅。如果内容类型决定了如何，内容模型决定了内容。在一个组织中，这可能看起来像一个产品的内容模型，包括产品标题、产品价值主张、产品功能等部分。然后，产品的这种内容模型可以适应许多内容类型，如小册子、网页和信息图表。通过创建内容模型和内容类型，我们让人工智能模型更好地了解内容是如何连接的以及它所服务的目的。

这些模板的结构以可消耗和语义有意义的格式为人工智能提供内容，其中内容部分和元数据被提供给人工智能模型。内容工程的一个关键部分是创建描述内容的分类法。分类法应该以用户为中心，突出显示用户谈论内容的术语。分类法中的术语和相关同义词提高了人工智能利用内容的能力。此外，内容类型和内容模型促进了信息的一致显示和高级搜索功能的配置，改善了搜索和查看内容时的用户体验。

内容的组件化

一旦内容结构化和清理完毕，一个常见的下一步是根据内容模型将内容分成更小的部分。这个过程有很多名称，如内容解构、内容分块或内容组件的创建。在内容解构中，结构化内容被划分为更小的语义部分。每个部分或组件都有一个独立的目的，即使没有原始文档的上下文。内容组件通常在组件内容管理系统（CCMS）中进行管理，提供以下好处：

• 用户（和人工智能）可以快速识别更大内容的相关部分。

• 作者可以在多個文件中重複使用內容元件。

• 内容组件可以有关联的元数据，使系统能够根据用户的个人资料对用户看到的内容进行个性化设置。

• 动态内容是可能的。

与用户利益类似，内容组件为人工智能提供用户生成的内容组件，而不是要求人工智能执行统计分块。内容块允许人工智能比输入整个大型文档更快、更准确地识别相关文本输入。

Baklib CMS ，通过现有模板快速搭建CMS系统、企业官网、门户网站、博客、相册、活动单页等内容管理页面。

支持低代码模板开发，零代码设计，资源管理，数据分析；支持多语言、多站群、多渠道网站搭建。

结论

通过有效的内容策略、内容审计和内容工程，组织可以有效地管理信息，并确保人工智能拥有正确、全面的内容，具有语义上有意义的关系。定义明确的内容策略提供了一个框架来策划新旧信息，允许组织持续向人工智能提供信息，使其内部模型保持最新状态。结构良好的内容审计将确保将准备时间花在对人工智能准备工作产生最大影响的领域上，如结构、标准化、组件化和跨内容的关系。深思熟虑的内容工程将通过机器可读结构实现内容的大规模重用和个性化。

您是否寻求帮助定义内容策略，审核您的内容以使人工智能的准备情况，或者培训您的人工智能来了解您的领域？联系我们，让我们知道我们能提供什么帮助！