インテリジェント検索
インテリジェント検索、すべてを理解 | 記事
インテリジェント検索がデータサイロを排除し、エンドユーザーと顧客が必要な情報をすばやく簡単に見つけるのにどのように役立つかをご覧ください。
インテリジェント検索とは正確には何ですか？
人工知能 (AI) テクノロジを搭載したインテリジェント検索は、データ サイロを排除し、エンド ユーザー、スタッフ、クライアントが必要な情報をすばやく簡単に見つけられるようにします。エンド ユーザーはインテリジェント検索を使用して、データベース、ドキュメント管理システム、デジタル コンテンツ、Web ポータル、紙など、あらゆる場所にあるビッグ データやデータ セットから、どこからでも (組織内外を問わず) 情報を検索して抽出できます。インテリジェント検索とエンタープライズ検索は、自然言語処理、AI、または AI を活用したコグニティブ検索と同義です。
インテリジェント検索の歴史と進歩
かつて、エンタープライズ情報検索システムは、パブリック インターネットが登場するずっと前から存在していました。マルチユーザー メインフレーム コンピュータ システムを実装した最も初期のメリットの 1 つは、大きなドキュメント コンテナ内の「テキスト文字列」に完全に一致するものを検索することで、情報検索を高速化できることでした。
デスクトップ パーソナル コンピューティングと企業イントラネットの成長に伴い、有名ベンダーの多くの商用エンタープライズ検索ソリューションがエンタープライズ コンピューティングの主流になりました。
しかし、Google のような無料で公開されている Web 検索エンジンの台頭と普及により、情報検索、詳細なコンテンツ検出、エンタープライズ検索環境に対するエンドユーザーの期待は根本的に変化しました。
今日の優れた検索ソリューションは、ビッグデータワークロードのパフォーマンス要求を処理できるアーキテクチャに導入する必要があります。 それらの機能は必要なスケーラビリティを提供することですが、通常、API主導の広範な統合と自動化を備えたクラウドインフラストラクチャがこのタスクに最適です。
インテリジェント検索と従来の検索エンジン
組織は、Googleやその他の従来の検索エンジンを使用して、「2010年のプレゼンテーションでクライアントが拒否した情報は何か？」や「クライアントAでどのような補償に遭遇したか？」などのビジネス固有の回答を見つけることはできません。その理由は、これらの検索エンジンは情報にアクセスできず、情報を処理するためにAIやMLを使用していないからです。
検索エンジンやWeb検索（Bing、Google Search、Yahooなど）とは異なり、Intelligent Searchは、個人の機密ビジネス情報に固有の情報と回答を表示します。
人間の言語の癖を理解する
ビジネスデータは継続的に分析、更新され、ドメイン固有の用語で記述されます。 自然言語処理（NLP）機能により、インテリジェントな検索アプリケーションは、複数のデータソースからのデジタルコンテンツを理解してクエリを実行できます。 さらに、セマンティック検索とコンテキスト理解は、インテリジェント検索が日常の言語や複雑なドキュメント内に見られる言語のニュアンス、同義語、および関係を分解するのに役立ちます。
ドキュメント構造を学ぶ
インテリジェントな検索ツールには、多くのデータソースを理解するために拡張できるAIを理解するドキュメントがあります。 機械学習により、インテリジェント検索は、企業、業界、またはドメイン空間に固有のドキュメントの視覚的構造を学習できます。 この理解により、インテリジェント検索は、ヘッダー、フッター、チャート、テーブルなどの要素をすばやく学習して識別します。 すぐに使用できる機能により、契約、発注書、請求書などのドキュメントタイプを認識できます。
機械学習を活用する
機械学習（ML）とディープラーニング（DL）は、シームレスで即時のクエリ提案を作成し、検索クエリ結果の関連性を長期にわたって継続的に改善し、どの情報がユーザーに最大の価値を提供するかを予測します。
検索結果をきめ細かくフィルタリングする
ファセットおよびフィルター処理された検索は、範囲を劇的に絞り込み、データコレクション内の特定の最も重要な関連情報を検索します。
主題を分類および分類する
エンティティ抽出は、テキストデータ要素を見つけて、人の名前、製品、場所、オブジェクトタイプ、組織などの事前定義されたカテゴリにカタログ化します。
'クリエイティブ、それはツールについてではなく、心の状態についてです。 あなたはするためのツールが必要です 時間を取り戻せ。
インテリジェント検索はどの程度正確に機能しますか？
すべてのデータを取り込むためのデータコネクタ
どこからでも情報、回答、洞察を引き出すには、非構造化データと構造化データ (約 80% のデータが非構造化データ) を接続してクロールする必要があります。「コネクタ」(API) を使用すると、Salesforce、Box、Microsoft SharePoint、データベース、Web クローラー、アップロードされたデータなどのコンテンツ ソースに接続できます。
インデックスコンテンツ
コンテンツインデックスは、ソースに関係なく、検索結果の均一なランキングを可能にする統一された検索インデックスを作成します。
データコンテンツを改善する
クエリを実行して洞察を抽出する機能は、コンテンツからメタデータを抽出することに依存します。エンティティ抽出や感情分析などのすぐに使用できる自然言語処理 (NLP) エンリッチメントを活用してコンテンツを強化し、主要なコンテンツを分類して識別します。
コンテンツを分析する
ドキュメントのコンテンツを認識して分類し、コンテンツの個々の部分の間に意味的な相関関係を作成します。
ピンポイントの回答を提供し、洞察を表示します
インテリジェントなスコアリング アルゴリズムが文章をランク付けし、クエリに応じて最も正確で関連性の高い引用とスニペットをエンド ユーザーに提供します。
インテリジェント検索クエリのサンプル
Intelligent Searchは、Natural Language Queries（NLQ）内の用語を、インデックス付けされた情報のコンテンツと比較します。
- 質問 – 「ヘッジファンドと不動産ファンドに関する欧州委員会の最新法案は何ですか？」
- キーフレーズ –「ツーシグマインベストメンツの過去の価格パターン。」
- キーワード –「ディストレスト証券、株式、ヘッジ」。
「従来のキーワード検索を大幅に改善」
過去 145 年間の Tauron (エネルギー会社) に関する情報をアップロードしました。Tauron はワルシャワ証券取引所に上場しているため、四半期、半年、および年次レポートを提供しています。AI と ML は 315 の文書 (XNUMX ページにも及ぶもの) の情報を分析して理解しました。
私たちは質問をしました：
タウロンのPLNで最高の純利益は何でしたか？
金融の専門家やコンサルタントに尋ねるのと同じ質問です。2012年は最高の年だったようですが、裏付けとなる文書を見ることでこれを掘り下げるチャンスがあります。
* PLN –ポーランド通貨
インテリジェント検索の利点と利点
意思決定を促進するための洞察の発見
構造化されていないテキスト データには、多くの洞察が含まれています。インテリジェントな検索アプリケーションは、自然言語処理 (NLP) を使用して意味を判別し、ソーシャル メディア (ツイート、LinkedIn)、顧客からのフィードバック、e コマース レポート、メンテナンス レコードなどのデータ ソース間の相関関係を作成し、迅速かつ正確にリアルタイムの洞察を明らかにします。
関連情報は、従業員がいつでもすぐに利用できます。
インテリジェント検索を使用して、誰でも利用できるエンタープライズ検索プラットフォーム、ナレッジ管理、コンテンツ管理システム、または質問応答システムを作成し、チーム全体にシンプルで充実したユーザー エクスペリエンスを提供します。
スケーラブルなカスタマーサービス
毎回正しい答えを顧客に提供し、優れた顧客体験を提供します。 顧客はFAQ以上のものを求めています。
顧客は今、これまで以上に、Webポータルやモバイルアプリケーションで完全なセルフサービスを求めています。仮想エージェントとインテリジェント検索により、顧客はいつでも独立して迅速な対応が可能になります。自立した顧客 これは、サポートコストの削減と顧客満足度の向上につながります。
「明るく多様な人々がダイナミックに集い、没入感のある体験をすることで、強力な結果が得られます。」
ケーススタディ
企業は、多数のソースにわたる文書やデータを、非構造化形式および構造化形式 (リポジトリ) で保存します。平均して、従業員は情報の検索に時間の 20% を費やし、44% の時間は、仕事に必要な情報を見つけることができません (出典: それぞれ McKinsey および IDC)。この無駄は、従業員 XNUMX 人あたり毎日発生しています。
あなたの会社の洞察と答えを見つける 構造化されていない データは簡単に扱えるはずです。AI と ML を活用したインテリジェントな検索を活用して、ビジネスを革新的なデータ駆動型にするには今が最適な時期です。
- 時間を節約する — 組織は知識発見を自動化して、10 日間の作業を 2 分で完了できます。
- コスト削減 - エネルギー業界のクライアントは、作業時間を短縮することで10万ドル以上を節約しました。 企業のナレッジベース内で関連情報を検索します。
- ワークロードを削減します —保険のクライアントは、企業内のデータワークロードの読み取りと分析を90％削減しました。
- 収益を促進 –法務部門では、法律事務所は検索アプリケーションを使用してビジネスプロセスを非常に正確に改善し、生産性を30倍にし、最大XNUMX％の収益増加を生み出しています。
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ルチャ・チャルネッカ
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