Трансформация знаний бизнес-анализа для ИИ: семантическая модель знаний для LLM-платформ управления знаниями

Познакомлю вас с опытом построения системы управления знаниями (Knowledge Management System, KMS), основанной на семантическом представлении знаний и использовании больших языковых моделей (LLM). Основное внимание уделю не столько линейному процессу разработки, сколько пошаговому погружению в ключевые области знаний, без которых реализация KMS невозможна.

Вы узнаете, как проходил анализ существующих профессиональных онтологий и фреймворков, какие подходы и стандарты уже существуют в области моделирования экспертных знаний. Рассмотрим, как наша команда осваивала теорию онтологий и таксономий, изучала синтаксис формальных логик, знакомилась с языками онтологического моделирования — например, OWL, RDF, SWRL — и проводила сравнительный анализ платформ для моделирования онтологий и систем управления знаниями.

Вы получите целостное представление о комплексном пути создания KMS — от концептуального анализа до выбора инструментов. Увидите, какие знания и решения были критически важны на каждом этапе и как выстроенная система позволяет повысить эффективность, обеспечить устойчивое хранение знаний и заложить основу для использования ИИ в профессиональной среде.