APQC如何打造适配 AI 的知识底座：管理者与知识管理团队必须做好的关键事项
给企业管理者的现实反思 人工智能几乎吸引了我接触过的所有企业管理者。它所承诺的效果总是极具吸引力：更快获得答案
知识图谱（Knowledge Graph） vs 上下文图谱（Context Graph）对比表
编译/刘枫宁 对比维度 知识图谱 (Knowledge Graph) 上下文图谱 (Context Graph
知识管理专家如何赋能企业AI应用
越来越多的机构，包括政府、企业、学校，都想在内部部署这个大语言模型，实现智能化的管理。 在刚开始的阶段，大家把
知识激活差距报告：揭开生成式 AI 时代阻碍企业发展的真相趋势报告
Upland + Metric Sherpa 联合发布 引言 企业知识管理中的 AI 就绪鸿沟 核心数据概览
适配AI的企业知识库知识治理分层结构
文/田志刚 为了使企业知识库更好地适配AI（如RAG系统、LLM或智能搜索），知识治理需要系统化地处理数据和信
分类（Classification / Taxonomy） 和 元数据（Metadata）的联系与区别
文/田志刚 在企业知识库（尤其是适配AI的场景，如RAG、GraphRAG或智能问答）中，分类（Classif
AI时代文件夹、传统文档管理的局限性，新的文档管理的能力要求
编译/刘枫宁 随着人工智能深度融入日常工作，企业文档管理不力的风险也日益攀升。若政策未能随内容同步落实，或执行
企业知识管理系统的三层架构
文/刘枫宁 这个图展示的是企业知识管理系统的三层架构，核心是实现 “数据→知识→应用” 的转化，各层职责清晰且
田志刚为安徽电信客户服务中心讲AI时代数字化知识库团队能力提升培训课程
KMC讯，11月25日，应安徽电信客户服务中心邀请，知名知识管理专家、KMCenter主任田志刚在合肥为安徽电
企业数字化的三个关键方法:重塑内容管理、强化数据治理、优化知识共享
编译/刘枫宁 在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为企业最核心的生产要素之一。 在数字信息爆炸时代，企业面临信