让知识在业务中应用，同时汇集业务中成果成为新一轮的知识源。
主要包括知识的被动查询与主动推送2种应用，以及知识共享方式。意在解决：
被动查询：全方位+智能化搜索
全方位+智能化搜索
索为知识工程系统采用的是基于超级词表推理，经过索为语义支撑系统调优后，以超级词表为主体，推理并实现知识发现型的语义搜索。
与传统信息检索不同，语义搜索是指搜索引擎的工作不再拘泥于用户所输入请求语句的字面本身，而是透过现象看本质，准确地捕捉到用户所输入语句后面的真正意图，并以此来进行搜索，从而更准确地向用户返回最符合其需求的搜索结果。
主动推送：业务管道知识为容（融）
以业务为“管道”，融合业务中所有相关知识，并通过对业务阶段的定义，综合用户行为分析，以语义分析为基础，实现将知识适时推送，解决设计人员“不知道自己不知道哪些知识”或“不知道有哪些可利用的工具、模型、封装工具等”的不足，从而大幅度提高工作效率，降低错误率。
知识推送分为2个方式：
①手动知识绑定式推送
这类知识是在任务分配/执行过程中，由具体任务分配/执行人员，模板设计者等按需添加新知识（包括数据、文档、封装工具等各类知识），或将系统根据分析推送过来的企业知识进行“绑定”。
“绑定”后的知识将跟随具体任务、模板等而应用。手动绑定的知识，是人为人为的将有关系的数据/文档/封装工具/封装公式等各类知识，与具体的任务、模板、模型等直接推送，供使用者应用。
全方位+智能化搜索
②系统主动推送
由系统根据用户所处的工作场景，主动向用户推送相关知识，供其应用。
索为知识工程系统利用调优好的智能推荐应用工具，通过记录、分析用户行为，判断用户当前感兴趣的点，通过数据挖掘技术，为每一个用户实现个性化的推荐结果，让每个用户更便捷的获取信息。
系统主动推送
知识共享：深入理解触类旁通
通过知识的“全方位+智能化搜索”与“知识的主动推送”，在一定程度上解决了设计人员在实际工作中，知道了他需要但尚不知道应该查看的知识，从而保障工作准确度以及提高设计效率。（即解决了：具体业务与信息和知识的关系，让设计人员知道要看哪些知识来解决问题。）
但索为的知识工程不但要帮助企业解决现存的业务工作问题，也要从帮助企业从整体上提高员工专业水平。
因此，在知识支持查询与推送的同时，通过知识共享的方式提高设计人员对知识的深入理解。主要辅助方式有：
①划词取义
查看具体词的概念解释，通过“众建”的方式，补充词的概念。
划词取义
②知识批注
对所阅读的知识进行批注，供阅读者自己使用。
自己对阅读知识的批注/注解，只有自己能看到，其他人看不到。
知识批注
③知识评论
对知识进行评论，其他人均可看到，并支持相互间的回复，实现对知识的讨论。
知识评论
④知识收藏
用户可以对自己感兴趣的知识进行收藏，供后期查看应用。
知识收藏
⑤知识订阅
可以按知识分类，关键词等进行知识订阅，了解所关心知识的最新动态。
知识订阅
⑥知识借阅
因权限而需要通过借阅申请才能查看的知识，需要走审批流程。
知识借阅
⑦知识推荐
在线浏览知识时，将该具体知识推荐给其他相关人员。
知识推荐
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