KB是管理信息和数据的集中式数据库。对于您的客户和同事来说，这都是至关重要的，并且易于构建。
我们所有人都有这种简单的经历：寻找和找到答案，这是一个人的好奇心，速度更快，有意义。
实际上，只有在没有它的情况下，客户才想安排自己并转向人类中介（零售商，代表，支持等）。
因此，为他们提供适当的资源来帮助他们实现这一目标非常重要。
实际上，这表明，如果他们无法单独找到问题的快速答案，则有60％的在线用户放弃了订单。
不想从中介中带走任何东西……但是，客户愿意搜索和立即获得解决方案，而不是抬起电话，不要等待与人交谈，以提出一个简单的问题。
EKR乐团大大减少了营销办公室纠正草案和寻求信息的时代，从而将其效率从5倍提高到10倍。
营销办公室的任务是确保世界更好地了解公司创建和开发的产品。
为此，有必要在各种媒介中分发信息，图像，表格，视频，以说明我们的产品：目录，小册子，价格清单，技术数据表，网站，网站，聚合者或国际分销商，到像亚马逊这样的市场。
如今，客户期望的内容不仅与他们所寻找或做的事情相关，格式和选择的设备，而且最重要的是使用他们的语言。他们的客户体验需要它。
如果您没有通过有组织的数据和信息来准备，那么您必须承担的翻译成本将成为面对他们将带您进入新市场的出版物的威慑。
在EKR项目中，可以通过单击即可进行文档（可以是目录，小册子或数据表）的任何语言（可以是目录，小册子或数据表），并安排翻译记忆。
过程如下：一旦文档以母语组装在一起（通常是意大利语），用于组装文档的工具本身就可以显示页面上用不同语言获得的内容。如果一种或多种语言中缺少翻译或部分，则系统可以在XML文件中提取每个短语，非常易于处理CAT（计算机辅助翻译），可以将其发送到翻译机构。
当翻译器将XML文件与翻译返回时，EKR平台将以基本语言（Italano）的词将短语与刚刚获得的翻译相关联。
那时，您的文档似乎可以用您需要的语言出版。
逐渐地，您的语言数据库将被丰富 – 因为系统在任何文档中所在的任何文档中识别出1：1的词语 – 对于翻译器而言，您将越来越少。
我们的客户设法获得的翻译节省的收入少于70％！
然后，用新语言处理出版物将更便宜，更快且易于缓冲。
技术办公室必须管理广泛的信息，通过PIM/CCMS来消除错误的风险，并大大减少此过程的时间。
技术办公室每天都会产生大量信息。使它们井井有条，并易于进入世界其他地方，这通常需要很长时间。
最早使用此信息的实体之一是用于生产经典手册的技术文档办公室。公司通常会产生不完整的，如果不是完全不正确的话，有时甚至是模棱两可的手册。技术手册的责任是技术办公室。如果技术办公室传输不准确或模棱两可的信息，那么技术文档又会在外面披露它，也许会带来严重的后果。一个例子。如果在技术办公室内部，一个技术人员以一种方式调用相同的机械组件，另一种名称为不同的，也许是由具有不同名称的软件开发人员来的，他们将创建文档以寻求技术帮助，他将选择一个这些，也许他会选择不正确的或不再是当前名称。
出色地。采用PIM/CCMS系统意味着所有从事其发明，创建和改进产品的技术人员，一旦项目完成，将数据收集到结构化且灵活的存储库中，以便其他实体可以在没有它的情况下使用它任何副本/粘贴或复制手册干预，interic excel，word，powerpoint文件等。
EKR PIM是EKROrchestra®方法的技术基础，使您可以使技术办公室更加高效，并立即节省至少一半的时间在组织和信息分布中。
亚马逊企业是公司的绝佳机会，但是对于大型目录，它带来了重大挑战。借助EKR乐团，面对它们是快速而简单的。
自2018年夏天以来，亚马逊与亚马逊的商业门户网站开设了场景。
因此，意大利和欧洲公司开放了一个巨大的机会，可以通过一系列有趣的商业选择分发B2B的产品，但是对于目录中有成千上万种产品的生产商来说，进入亚马逊市场并不容易，保持了最新的结构。产品如果幕后没有有组织的产品信息管理系统。 EKR提供了基于EKR PIM使用的EKR乐团方法。当公司开始EKR乐团路线时，从技术办公室到营销办公室的整个产品数据管理链开始在单个EKR PIM存储库中收集信息。为了使Amazon的市场与B2C和B2B进行交谈，EKR-PIM很简单。一家已经走过EKR乐团道路并组织其产品数据的公司很容易进入亚马逊市场，并使其产品成为广泛，更广泛的用户圈子。
如果您想在亚马逊上获胜，请选择与EKR顾问见面，该顾问向您介绍EKR乐团方法，以准备在亚马逊上的存在。
复制 – 帕斯特是一个有效的命令，但它可能传播不正确的信息。 EKR乐团将其取代，以降低这些风险的集中式系统
如果在公司中，复制命令粘贴和带有每个程序的名称的保存会发生什么？
我们总是向正在使用EKR开发路径的公司问这个问题，并且答案通常是完全绝望的，因为复制命令和名称保存是组织中最常用的命令和信息分布。
尽管这两个命令非常有效，因为它们允许您从一个文档中获取信息并将其带到另一个文档中，因此它们是公司内部不正确信息扩散的极其有害的方式。
一个正确管理信息的过程意味着只有一个信息所有者在单个存储库中创建信息，而所有必须使用它的人都不要复制，胶合或重复，而仅参考该信息，将定位坐标在仓库中，一个基于知识。这样，如果信息经理决定在不通知他人的情况下手动更改或修改它，它将有机会为所有其他用户（例如在技术领域，市场营销和管理领域）更新它。＃S＃
这些将仅通过请求使用命令的更新来找到更新的信息，而无需与他人互动。＃S＃
通过将此概念扩展到公司内数百或数千个信息，可以理解精确的产品信息组织如何轻松地将效率带入许多业务领域。
请立即与我们的一位顾问介绍EKR乐团会议，该方法使您可以使用EKR PIM技术来管理产品信息并在技术和营销领域内提高效率，从而立即获得您期望的结果。
全球化涉及出色的挑战，例如需要翻译文本的挑战。 EKR乐团允许您快速准确地管理此过程。
也许您的公司正在发展，扩大了在新市场的活动。
也许您已经为自己的新挑战做好了准备，但是＃B＃语言障碍可能是一个障碍。＃BB＃
您将不得不翻译大量材料：目录，技术卡，网页，手册，使用和维护手册。也许需要＃B＃还可以找到机器显示的＃BB＃的接口。
游戏您将不得不将自己委托给翻译人员，面临不可忽略的成本。
真正的scratcape！
2021年3月的立法使新的欧盟能源标签用于电器和其他设备，并具有新的能源效率类别。
＃s＃eprel是欧洲产品数据库的首字母缩写。＃S＃
自2022年3月以来，所有电子设备的制造商和分销商都有义务在EPREL网站（欧盟产品产品数据库）中确认其身份。欧盟数据库，其中包含有关其能源效率的产品的信息，所有生产者和分销商都必须根据其能源效率进行标记，必须注册电子设备以发行能源标签。从A（更有效）到G（效率较低），有七类的能源效率。
EKR乐团改善产品管理，客户体验，时间效率，数据和流程的整合并保证节省
PIM是产品信息管理的首字母缩写。
它是一个软件，允许＃b＃在＃B＃集中式和完整的＃BB＃中管理与＃BB＃产品（与营销和技术角色有关的数据）有关的所有信息。
可能到目前为止，您一直在硬盘中使用＃B＃TENS和数十个文件夹以及无限数量的Excel＃BB＃Sheets来管理此类数据。
生成人工智能（IAG）正在进入我们的生活、生活方式和交流方式，但我们如何才能真正充分发挥其革命性潜力？
企业知识管理是任何现代企业成功的关键要素。结构良好、易于获取且可靠的知识可以决定一家蓬勃发展的公司和一家难以保持竞争力的公司。
在本文中，我们将探讨一种基于RAG技术（检索增强生成）和ChatGPT模型的创新解决方案，该解决方案有望彻底改变企业知识与内部和外部用户之间的关系管理。
基础：什么是ChatGPT模型？
该解决方案的核心是ChatGPT模型，它是GPT（生成预训练变换器）家族的一员。这些人工智能模型在理解请求和生成一致的文本以回答基于提供的上下文的问题方面表现出非凡的能力。ChatGPT模型专门通过从所有可数字访问的内容中获取的数千GB知识进行训练。
但是什么让这个解决方案真正独特呢？让我们看看它的一些独特特征。
向量数据库的力量
这个解决方案的核心是使用向量数据库。这个数据库将单词和短语表示为多维空间中的点。为什么这如此重要？它允许ChatGPT模型计算单词向量之间的相似性，并选择最合适的单词来回答问题。想象一下，你需要在浩瀚的文本数据海洋中找到特定信息；向量数据库就像指南针，引导你找到所需的答案。
相似搜索：在大海捞针
该解决方案最重要的任务之一是相似性搜索。此功能使ChatGPT模型能够根据用户提供的输入找到相似的单词或短语。想象一下在虚拟的企业信息大海捞针。相似性搜索就像一块磁铁吸引针，帮助您轻松识别相关信息。
通过提示构建上下文
另一个关键因素是通过提示构建上下文。用户提供一个提示或问题，ChatGPT模型使用此输入生成响应。用户提供的上下文在确定模型生成的响应中起着至关重要的作用。这意味着清晰和具体的提示的制定对于获得准确的结果至关重要。
高质量数据：知识的基石
可用数据的质量和数量是ChatGPT模型成功的基础。想象一下建造一座房子：高质量的数据是所有基础的基石。一个充满结构化信息的向量数据库是获得准确可靠结果的关键。
依赖通用知识和企业自身数据之间的差异：RAG模型
检索增强生成 (RAG) 代表了解决企业信息管理和响应质量两个关键方面的关键解决方案。
敏感数据的保护
提供准确无误的答案而无“幻觉”风险。
企业数据保护：企业知识管理的一个基本方面是保护公司的敏感或机密数据。随着使用OpenAI的Chat GPT等人工智能模型，人们担心企业信息可能会被暴露或与第三方共享。RAG解决了这个问题，因为它保持了对企业数据的完全控制。特别是，包含公司结构化信息的向量数据库在内部托管（“本地”），确保企业数据保持安全，不会与外部供应商或第三方平台共享。
提供准确无误的答案：另一个关键方面是确保提供给员工或企业客户的答案是准确无误的，没有错误或“幻觉”。RAG通过严格的过程来应对这一挑战。当用户提出问题时，系统使用意图定义引擎并将问题与向量数据库进行比较。此比较基于相似性搜索逻辑，这意味着答案是根据与公司结构化数据库中信息的相似程度来选择的。这确保了答案的准确性和与业务信息的相关性，最大限度地减少了错误或误导性答案的风险。
此外，RAG允许充分利用EKR的结构化企业知识，这些知识以前用于创建传统文档，如目录、价目表、数据表、手册和故障排除。这些结构化数据对于AI生成响应过程至关重要，因为它们为构建准确且上下文相关的响应提供了基础。利用公司结构化知识库已经矢量化和组织的信息，系统可以生成准确且一致的响应，忠实地反映企业信息。
利用向量数据库、相似性搜索、精心构建的提示和高质量数据，企业可以获得对其向AI提出的问题的准确和可靠的答案，就像是向数字专家提出的一样。
但请记住，知识是关键，通往企业成功的道路在于智能知识管理。EKR 15年来通过EKR Orchestra方法帮助企业以结构化的方式管理知识。
EKR结合了两种技术。它可以毫无问题地用作PIM来支持电子商务，并用于制作离线营销文档（图形手册、目录、价目表），同时也可以用于制作技术文档（用户手册、安装手册、技术规格等）。