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LLM 时代的知识工程:从文档管理到可操作的知识系统
当大语言模型成为知识的主要消费者之一,知识工程的对象、方法和评价标准都在变化。本文给出一个面向人机共读的知识系统框架。
如何把分散的信息、经验和判断,沉淀为结构化、可复用、可被机器与人共同使用的知识系统。
最近更新:
知识工程关注知识的获取、表示、组织与应用。在 LLM 时代,它的对象从”给人读的文档”扩展到”人与模型共同操作的结构”。
当大语言模型成为知识的主要消费者之一,知识工程的对象、方法和评价标准都在变化。本文给出一个面向人机共读的知识系统框架。
让 Agent 负责检索、核对和整理,人负责提问和判断——目前最可持续的分工。
不是"完成度"的区别,而是时间轴和主题轴两种组织方式的区别。
探索如何将分散的制造业信息转化为结构化、可追溯、可验证知识资产的独立知识工程原型。
基于 Astro 的可长期积累的个人知识空间:Markdown 为唯一内容源,Git 管理版本,静态部署。