Mục tiêu

Biến nội dung cũ được nhập không phải là kết quả di chuyển cuối cùng, mà là nguyên liệu thô cho việc biên tập có hệ thống bằng AI.

Kịch bản cơ bản

AI agent nhận được:

• dữ liệu bản ghi gốc từ cơ sở dữ liệu cũ;
• Concept mới đã được tạo;
• bối cảnh chung và các quy tắc của dự án.

Sau đó, agent cập nhật nội dung của Concept: làm lại cấu trúc, định dạng và cách thể hiện, đồng thời giữ lại các sự kiện gốc đã được xác nhận.

Cần làm gì

• Xác định một giao diện thống nhất cho việc xử lý Concept bằng AI.
• Truyền dữ liệu cũ gốc cho agent làm bối cảnh thực tế, và Concept mới làm kết quả có thể chỉnh sửa.
• Ở giai đoạn đầu, làm việc chủ yếu với content, không làm phức tạp hóa lược đồ cơ sở dữ liệu (DB schema) bằng các trường mới cho các cấu trúc biên tập cụ thể.
• Cho phép agent cấu trúc hóa tài liệu, thêm định dạng và liên kết nội bộ.
• Không cho phép bịa đặt các sự kiện chưa được xác thực và kết quả thương mại.
• Thêm việc xác thực kết quả trước khi ghi: tính chính xác của định dạng đánh dấu (markup), tính hợp lệ của liên kết nội bộ và các kiểm tra tất định khác.
• Làm cho quá trình xử lý có thể lặp lại và phù hợp để chạy hàng loạt trên cơ sở dữ liệu đã nhập.

Kết quả

Nội dung cũ sau khi di chuyển được chuyển đổi một cách có hệ thống thành một cơ sở tri thức hiện đại mà không cần viết lại thủ công từng trang và không cần mở rộng lược đồ cho từng loại tài liệu.

Tiêu chí hoàn thành

• Một pipeline AI duy nhất có thể áp dụng cho các loại Concept khác nhau.
• Các sự kiện gốc được bảo toàn.
• Kết quả vượt qua quá trình xác thực bằng lập trình trước khi ghi.
• Có thể xử lý hàng loạt cơ sở dữ liệu đã nhập.
• Không cần mã AI riêng biệt cho từng bảng dữ liệu cũ.