Microsoft Project Cortex : 개요

(Philip Stones) (8 월 13 일 , 2020)

2019 년 11 월에 발표 된 Microsoft는 곧 Microsoft 365에서 Project Cortex . 야심 찬 목표는 마침내 많은 조직에 영향을 미치는 지식 관련 문제를 해결하는 것입니다. Microsoft Search 및 Microsoft Graph, Azure 인공 지능 및 기계 학습과 같은 기존 Microsoft 기술을 결합하여 Project Cortex는 조직 내 사람, 정보 및 기술의 “지식 네트워크”를 만듭니다.

사진 : Daniel von Appen ( Unsplash

잠재적 과제

많은 조직이 사람들의 능력을 향상시키고 역할을 바꿀 때 사람들이 신속하게 적응하도록하는 문제에 직면 해 있습니다. 또한 많은 조직은 여러 위치에 사무실을두고 있으며 때로는 다른 국가 (때로는 대륙!)에 있습니다. 같은 사무실 내에서도 다른 팀에는 여러 도구와 저장소가 있으므로 조직 내의 다른 사람들이 필요한 정보에 액세스하기 어렵습니다.

요약하면 대부분의 조직은 다음 영역에서 문제에 직면합니다.

  • 지식 구분,
  • 지식 공유,
  • 지식 유지,
  • 지식 액세스

정보를 사람과 사람과 정보를 연결하는 Project Cortex는 위의 과제에 대한 Microsoft의 해답입니다.

간단히 말하면…

Project Cortex는 AI를 사용하여 사람과 시스템에서 지식을 구성합니다. 이 지식은 사람들이 매일 사용하는 앱에 채워져있어 빠르고 효율적으로 정보를 얻을 수 있습니다.

Microsoft는 Project Cortex를 통해 다음 세 가지 주요 주제에 따라 조직 내에서 지식의 비전을 확장하려고합니다. , 구성, 관리합니다.

Empower

시간에 맞춰 사람들의 역량 강화 우리가 매일 사용하는 앱에서 얻을 수있는 지식과 전문 지식. Project Cortex는 회사 내 정보를 다음과 같이 수집하고 구성합니다.

  • 주제 카드 : AI가 생성 한 주제에 대한 빠른 요약과 사람 및 리소스 (PDF, Word 문서 및 기타 관련 파일) . 리소스는 사람마다 다르며 사용자의 권한에 따라 팀마다 다릅니다.
  • 주제 페이지 : 주제에 대한 모든 관련 정보를 제공하는 AI 생성 위키 페이지입니다. 또한 그래픽 형식으로 지식 네트워크 및 관련 주제를 보여줍니다. Q & 페이지에도 표시되며 사용자는 yammer를 통해 입력 할 수 있습니다.
  • 지식 센터 : 사용자는 모든 페이지에 액세스 할 수 있습니다. 그들이 작업 한 문서를 통해 그들과 관련된. 또한 관심이있을 수있는 새로운 주제를 발견 할 수 있습니다. 지식 센터는 사용자가 지식을 편집하기 위해 사용자 정의하고 액세스 할 수있는 표준 SharePoint 페이지입니다 (콘텐츠, 주제 등).

위키입니다. 예 : 전문가는 원하는 것을 추가, 삭제 또는 수정할 수 있습니다. 이러한 방식으로 직원은 요약, 전문가 및 조직 내 관련 사람들, 관련 리소스 및 주제와 같이 원하는 정보를 쉽게 찾을 수 있습니다.

조직

다음을 사용하여 회사로 들어오는 콘텐츠를 구성하고 콘텐츠를 더 스마트하게 만드세요.

  • Microsoft Graph를 사용하여 데이터와 콘텐츠를 가져옵니다.
  • 문서, 회의 및 작업과 관련된 연결 및 공동 작업을위한 신호

확률 적 프로그래밍을 사용하여 콘텐츠, 문서의 주요 영역 및 연결을 더 잘 이해합니다. 다른 문서에. 이것들은 확인되었습니다. 연결 및 신호는 주제별지도에 표시 될 수 있습니다.

조직은 어떤 웹 사이트 또는 문서를 제외 / 포함 할 수 있는지 결정하는 콘텐츠를 제어 할 수 있습니다. 주제에도 동일하게 적용됩니다. 현명한 주제는 제외 될 수 있습니다. 수정 프로세스 (수락 / 거부)가 마련 될 수 있습니다. 마지막으로 주제를 병합하거나 보관할 수 있습니다.

관리

콘텐츠를 수동으로 업데이트하는 다른 세 가지 방법을 사용할 수 있습니다.

  • 자동 개체 감지 : 사진, 스캔 한 이미지 등에서 콘텐츠를 가져 오기 위해 SharePoint 영역에서 사용할 수있는 Azure Computer Vision Services 및 Azure Search. 손으로 쓴 문서를 이해할 수 있습니다.
  • 양식 처리 : Power Platform의 AI Builder를 사용하면 AI Machine Learning (ML) 모델을 구축하여 양식, 청구, 청구서 등과 같은 표준화 된 템플릿이있는 문서에서 콘텐츠를 가져올 수 있습니다.
  • SME (Subject Matter Experts) 및 콘텐츠 소유자의 MT (Machine Teaching)를 통해 구조화되지 않은 문서 (계약, CV, 매뉴얼 등)에서 파일 분류 및 엔티티 추출

콘텐츠 센터

Machine Teaching (MT)은 모니터링도 제공하는 Content Center를 통해 수행 할 수 있습니다. 및 분석 기능.

문서가 업로드되면 관련 메타 데이터가 자동으로 생성됩니다. 각 문서별로 제목, 메모, 파일 형식 등의 열이 자동으로 생성되지만 새 열을 추가 할 수 있습니다.

마찬가지로 구조화 된 문서를 업로드 할 때 Power Apps의 UI Builder를 사용하여 자동으로 매핑 할 수 있습니다. 문서의 키-값 쌍. 필드는 확인, 삭제, 추가, 수정 등이 가능합니다. 모델이 생성되면 유사한 구조의 문서 내에서 훈련 된 필드의 값을 감지하는 데 사용됩니다.

Project Cortex는 이동하려는 시도입니다. 정보에서 지식으로, 동시에 지식에서 학습으로. Microsoft의 말 : “매일 사용하는 앱에서 필요한 정보”.

Microsoft는 2020 년 상반기에 Project Cortex를 출시 할 계획이므로 다음 몇 가지 발표를 기대할 수 있습니다. 주