Hệ thống này điều phối việc trích xuất siêu dữ liệu tự động và quản trị cho các kho tài liệu doanh nghiệp, đảm bảo tuân thủ nghiêm ngặt và khả năng tìm kiếm cao trên các cấu trúc lưu trữ phân tán thông qua sự phối hợp của các tác nhân thông minh và các giao thức quản lý vòng đời toàn diện từ đầu đến cuối.

Ưu tiên
Quản lý siêu dữ liệu
Các chỉ báo hiệu suất thực nghiệm cho nền tảng này.
<50ms
Độ trễ xử lý
99,8%
Tỷ lệ chính xác
100%
Phạm vi Tuân thủ
Hệ thống Quản lý Siêu dữ liệu AI Tác nhân (Agentic AI Metadata Management System) đại diện cho một sự thay đổi mô hình trong cách các tổ chức xử lý vòng đời tài liệu. Bằng cách triển khai các tác nhân tự trị chuyên về trích xuất siêu dữ liệu, phân loại và thực thi quản trị, hệ thống này biến các kho lưu trữ tĩnh thành các hệ sinh thái tri thức năng động. Hệ thống hoạt động trên nền tảng học tập liên tục, nơi các tác nhân phân tích nội dung tài liệu để suy luận các chiến lược gắn thẻ tối ưu mà không cần sự can thiệp của con người. Khả năng này rất quan trọng đối với các doanh nghiệp quản lý lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc trên nhiều phòng ban. Việc tích hợp với các hệ thống lưu trữ hiện có cho phép cập nhật các trường siêu dữ liệu theo thời gian thực, đảm bảo rằng các chỉ mục tìm kiếm luôn được cập nhật và chính xác. Hơn nữa, các giao thức quản trị được nhúng trong hệ thống tự động thực thi tuân thủ quy định, giảm bớt gánh nặng hành chính cho các đội ngũ CNTT. Bằng cách duy trì một vòng lặp phản hồi giữa các truy vấn truy xuất và kết quả phân loại, hệ thống tự tinh chỉnh sự hiểu biết của mình về bối cảnh tổ chức theo thời gian.
Triển khai các nút tác nhân cốt lõi và tích hợp lược đồ cơ sở dữ liệu ban đầu.
Huấn luyện các mô hình trên các bộ dữ liệu mẫu để thiết lập độ chính xác phân loại cơ bản.
Triển khai các quy tắc tuân thủ và chính sách lưu giữ tự động trên các kho lưu trữ.
Triển khai đầy đủ các tác nhân thích ứng để xử lý tài liệu khối lượng lớn.
Bộ máy suy luận cho Quản lý Siêu dữ liệu được xây dựng dưới dạng một quy trình ra quyết định phân lớp, kết hợp truy xuất ngữ cảnh, lập kế hoạch nhận biết chính sách và xác thực đầu ra trước khi thực thi. Nó bắt đầu bằng việc chuẩn hóa các tín hiệu nghiệp vụ từ các quy trình Hồ sơ & Tài liệu, sau đó xếp hạng các hành động ứng viên bằng cách sử dụng độ tin cậy ý định, kiểm tra phụ thuộc và các ràng buộc vận hành. Bộ máy áp dụng các rào cản xác định cho việc tuân thủ, với một bước đánh giá dựa trên mô hình để cân bằng giữa độ chính xác và khả năng thích ứng. Mỗi đường dẫn quyết định đều được ghi nhật ký để truy xuất nguồn gốc, bao gồm cả lý do các lựa chọn thay thế bị từ chối. Đối với các nhóm do Hệ thống dẫn dắt, cấu trúc này cải thiện khả năng giải thích, hỗ trợ quyền tự chủ có kiểm soát và cho phép chuyển giao đáng tin cậy giữa các bước tự động và các bước được con người xem xét. Trong môi trường sản xuất, bộ máy liên tục tham chiếu các kết quả lịch sử để giảm thiểu lỗi lặp lại trong khi vẫn duy trì hành vi có thể dự đoán được dưới tải.
Các lớp kiến trúc cốt lõi cho nền tảng này.
Xử lý việc tiếp nhận tài liệu thô và phân tích ban đầu cho quy trình xử lý của tác nhân.
Sử dụng luồng song song để tối đa hóa thông lượng trong các thao tác nhập hàng loạt.
Thành phần cốt lõi chịu trách nhiệm phân tích nội dung và xác định các thẻ siêu dữ liệu.
Sử dụng các mô hình học sâu để xác định loại tài liệu, mức độ khẩn cấp và mức độ nhạy cảm.
Quản lý sự tương tác giữa các tác nhân và hệ thống tệp phân tán.
Đảm bảo các cập nhật nguyên tử đối với các bản ghi siêu dữ liệu để duy trì tính nhất quán của dữ liệu.
Thực thi các chính sách tổ chức và yêu cầu quy định đối với tất cả các tài liệu.
Theo dõi các mẫu truy cập để kích hoạt quy trình lưu trữ hoặc xóa tự động.
Khả năng tự thích ứng trong Quản lý Siêu dữ liệu được thiết kế như một chu trình cải tiến vòng kín, quan sát kết quả thời gian chạy, phát hiện độ lệch và điều chỉnh các chiến lược thực thi mà không làm ảnh hưởng đến quản trị. Hệ thống đánh giá độ trễ tác vụ, chất lượng phản hồi, tỷ lệ ngoại lệ và sự phù hợp với quy tắc nghiệp vụ trong các kịch bản Hồ sơ & Tài liệu để xác định nơi cần tinh chỉnh hành vi. Khi một mẫu bị suy giảm, các chính sách thích ứng có thể định tuyến lại các lời nhắc, cân bằng lại việc lựa chọn công cụ hoặc siết chặt ngưỡng tin cậy trước khi tác động đến người dùng gia tăng. Tất cả các thay đổi đều được phiên bản hóa và có thể hoàn tác, với các đường cơ sở được đánh dấu điểm kiểm để hoàn tác an toàn. Cách tiếp cận này hỗ trợ mở rộng quy mô linh hoạt bằng cách cho phép nền tảng học hỏi từ các điều kiện vận hành thực tế trong khi vẫn giữ nguyên trách nhiệm giải trình, khả năng kiểm toán và sự kiểm soát của các bên liên quan. Theo thời gian, khả năng thích ứng sẽ cải thiện tính nhất quán và nâng cao chất lượng thực thi trên các quy trình làm việc lặp lại.
Cơ chế quản trị và bảo vệ thực thi cho hệ thống tự chủ.
Đảm bảo sự tách biệt nghiêm ngặt về dữ liệu giữa các đơn vị và phòng ban tổ chức.
Các nhật ký kiểm toán toàn diện cho tất cả các sự kiện sửa đổi và truy xuất siêu dữ liệu.
Mã hóa AES-256 bắt buộc cho tất cả nội dung tài liệu và các trường siêu dữ liệu được lưu trữ.
Yêu cầu xác minh đa yếu tố cho tất cả các hoạt động của tác nhân tự trị.