AWS介绍KnowledgeForge系统，可将已解决的ITSM事件工单整理为知识库文章。
系统从历史工单中提取问题、处理过程和解决结果，生成新的知识库内容，并对现有条目执行去重、质量评分和内容改进。
该方案使用Amazon Bedrock、Amazon S3 Vectors和AWS Step Functions构建多租户闭环流程。知识条目的审核权限、发布范围和数据隔离方式需要结合组织的IT服务管理制度配置。
来源：AWS Machine Learning Blog，发布时间：2026年8月19日。
已解决工单里常常同时包含问题描述、临时处置、根因、客户信息和内部备注。自动提取前应区分哪些字段可进入知识库，移除凭据、个人信息和客户专属配置；否则原本只对支持人员开放的细节可能通过检索暴露给更广泛的员工。
去重不能只看标题相似度。两个工单可能描述同一故障但适用软件版本不同，也可能标题相近而解决方案相反。生成条目应保留产品、版本、症状、前置条件和验证结果，并由支持工程师确认是否属于通用解决方法，还是一次性个案。
对知识库质量，可以抽查新生成条目是否可复现、引用是否能回到源工单、过期步骤是否被标记，以及检索命中后是否确实减少重复工单。系统自动生成和质量评分有助于整理积压内容，但发布权和知识生命周期仍需要明确的内容负责人。
