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将您收集到的所有数据上传到AI平台以供您训练。 ClickUp Brain 等平台经过预先训练，能够获取数据并立即生成答案。为了更快地部署，请选择像这样的工具。

接下来，一旦您微调了 AI 知识库，就可以对其进行测试。提出您期望用户提出的问题。从您的用户群体中创建一小组 Beta 测试人员来测试它。借此机会识别事件、信息差距或不准确之处（如果有）。

尽管有多种出色的产品可用于实现您的人工智能知识库，但它并非完全没有挑战。以下是您可能面临的一些障碍以及如何克服它们。

人工智能知识库实施的挑战与机遇
部署人工智能知识库比以往更简单、更容易访问且更具成本效益。这并不意味着这很容易。一些最常见的挑战如下。

缺乏数据
大多数组织不会主动记录有关其流程和项目的知识。拥有使用时间足够长的系统来捕获有关 哥伦比亚电子邮件列表 日常活动的足够数据的人就更少了。如果没有数据，基于人工智能的知识库就会受到影响。

投入时间来策划、创建和组织数据，以便更有效地部署人工智能知识库。

过时的内容
组织知识需要定期更新，否则人工智能就会与用户共享过时的知识。

制定定期更新数据的时间表。用更新时间标记每个文档，以便您可以在需要时查看。您还可以通过设置更新提醒来自动化此过程。例如，您可以说所有与合规性相关的文件必须每年更新。

工具不合适
并非所有工具都旨在完成所有任务。考虑到客户自助服务而设计的软件可能不利于内部员工的参与。

花点时间评估不同的工具。选择最适合您需求的一种。如果它不能满足您的需求，请询问您的提供商是否可以为您定制该工具。

重新发明轮子
当人工智能知识库添加到现有系统时，效果非常好。如果您已经有了知识库，请不要扔掉它并从头开始。以此为基础。

使用信息层次结构来构建 AI 知识库的内容。更新文档并将其上传到您的新工具。

我们今天在市场上看到的只是人工智能知识库所带来的可能性的开始。未来看起来更加光明。