我，作為一名產品經理，對文案工作可以說是又愛又恨，愛的是文檔作為嘴替，可以事事展開揉碎講清道明；恨的是只有一個腦子一雙手，想一邊澄清需求一邊推廣宣傳一邊發布版本一邊申報認證實在是分身乏術！腦細胞有多少也不夠用了......
不管你是什么行業的職場人，在編寫文案的路上，誰沒經歷過追熱點、搜素材、求資料、拉框架、添創意、寫主體、改措辭的錘煉？如果說字字雕琢還不是最難的Buff，那最要命的應該是項項任務都既要精又要好還要快！
假如你要的內部素材資料變得手到擒來，你關注的外部時事熱點一問便知，你寫的文案有人幫你優化措辭文風，更甚者你提的訴求能直接獲得一篇成果物，那你一定覺得世界都變得美好了。再假如，以上的假設不再是夢，而你只要做對這件事——利用大模型&知識圖譜做好非結構化數據管理！
非結構化數據無處不在，平均80-90%的企業數據以非結構化形式存在。實際上，對這類數據的應用訴求一直貫穿在基層工作中，不易被重視、沒有被定性，但當【提升企業工作質效】與【妥善做好非結構化數據管理】掛鉤時，發生了化學反應，更值得一提的是其中能助力實現【大幅提升】的催化劑——大模型&知識圖譜技術！
大模型，一個新興的熱點技術，擅長語義解析，支持多模態任務，專注人機交互體驗。在文檔管理任務中，打破文件級管理模式，通過深入解析數據，升級為內容級管理模式，降低大規模閱讀成本、削弱人為理解差異、減輕人工記憶負擔，是非結構化數據“化整為零”的過程，實現企業知識拆解入庫。
知識圖譜，一個耳熟能詳的熱門技術，擅長關系掛接，支持推理計算，專注高效檢索機制。在文檔管理任務中，突破單一文件邊界，通過知識點跨文件、跨來源相互關聯，形成全面知識體系，提升知識曝光度和利用率，是企業知識“從零到整”重新組裝的過程，實現企業知識編織成網。
兩項技術在非結構化數據管理任務中強強聯手，完成了從內容解析到知識粘合的全過程，讓機器替代人工掌握豐富的領域知識、經驗及理解力，在人機交互任務中助你一臂之力：
?你找資料它搜集
以前想找一個類似項目的材料，求爺爺告奶奶奔走求助，廢了大功夫不一定能收獲滿意結果；現在你提幾個關鍵詞，讓它找啥它找啥，只要它見過，就保證過目不忘。
?你有問題它回答
以前你問百度問谷歌問必應，問到的大概率都是不精不專的成品鏈接，想再進一步精準，要么換問題、要么自己在結果里層層篩選；現在你提出問題，它能給你一個綜合的、經自然語言組織過的回復，稍有不滿意你還可以直言“你錯了”，它立馬重新精進自己的答案。
?你講需求它制作
以前你的需求只能靠自己的理解力消化，然后把一個編稿任務拆解成定標題、擬框架、找資料、讀內容、寫文稿、改文字這個漫長的過程，一件事拆分成六件事干，結果不一定盡如人意，畢竟個人的文字水平、文風、視角都有限；現在你講述你的需求關鍵信息，它能快速生成一篇文稿，再通過你不斷提出的修改維度進行調整，很快一篇成果物就能完成。
?你提成果它優化
以前你寫的東西總遭領導、客戶嫌棄，說你立意不夠創新、觀點不夠鮮明、語氣不夠到位、措辭不夠水平，怎么修改都差強人意；現在你把你的文案和修改要求一并提給它，它能切換各種方式花式改編、優化你的文案，直擊客戶和領導的高標準，瞬間助力任務完成。
話不多說，準備好夢想成真了嗎？
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