Plataforma de Conocimiento IA de Datamachine
Plataforma de Conocimiento IA de Datamachine
Reúne imágenes, texto, audio, documentos, metadatos, tesauros y relaciones en una capa de conocimiento buscable. La Plataforma de Conocimiento IA de Datamachine hace que el conocimiento existente sea utilizable para buscar, enriquecer, conectar y consultar.
Muchas organizaciones ya poseen conocimiento valioso, pero está disperso entre registros de colección, documentos, escaneos, imágenes, audio, vídeo, metadatos, tesauros y archivos separados. La Plataforma de Conocimiento IA de Datamachine reúne estas fuentes en una capa de conocimiento multimodal. Puedes buscar por palabras, significado y contenido visual, descubrir relaciones, encontrar material similar y hacer preguntas a tu propia información. Cuando procede, los resultados siguen siendo trazables hasta la fuente original.
Adecuada para colecciones existentes y nuevas
La capa de conocimiento configurada puede utilizarse para mejorar colecciones existentes y describir nuevas colecciones con mayor rapidez.
Cuando se añaden nuevas imágenes o documentos, la plataforma puede compararlos automáticamente con datos, metadatos y tesauros existentes. La nueva información se vuelve más fácil de encontrar y queda inmediatamente mejor conectada con el resto de la colección.
¿Qué aporta?
Con la plataforma, las organizaciones pueden:
- buscar imágenes y texto más rápido;
- enriquecer metadatos automáticamente;
- describir nuevas colecciones más rápido;
- encontrar duplicados, variantes e imágenes relacionadas;
- conectar personas, lugares, objetos y documentos;
- aplicar tesauros de forma más consistente;
- usar agentes de IA de forma segura sobre tus propios datos;
- reunir conocimiento de distintos sistemas.
Conecta imágenes, documentos, metadatos e IA en una capa de conocimiento inteligente.
Construido alrededor de tu conocimiento, no de un único modelo de IA
La solución no depende de un único modelo de IA ni de un proveedor. Se pueden seleccionar distintos modelos para tareas de imagen, texto, audio, extracción y búsqueda. Cuando aparece un modelo mejor o más adecuado, puede incorporarse sin reconstruir las fuentes, metadatos, relaciones, derechos y reglas de calidad subyacentes.
Control y calidad
La IA realiza el trabajo preparatorio. Los resultados siguen siendo verificables y se configuran según tus fuentes, campos, terminología y criterios de calidad. Cuando procede, la fuente o el pasaje sigue siendo trazable. Tu organización decide qué se corrige, aprueba y utiliza finalmente.
Un primer paso concreto
Preferimos empezar con un conjunto de prueba claramente delimitado. Juntos definimos el resultado esperado, los criterios de calidad y el flujo de revisión. Así puedes comprobar rápidamente qué funciona antes de escalar.