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
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）テクノロジー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るのに役立ちます。 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、紙のどこにいても、形式に関係なく、どこからでも（組織の内外）、データセット内の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を利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
過去のエンタープライズでは、情報検索システムは、公共のインターネットが登場するずっと前に誕生しました。 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することの最も初期の利点のXNUMXつは、大きなドキュメントコンテナ内の「テキスト文字列」と完全に一致するものを見つけることにより、情報の発見を加速しました。
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、多くの既知のベンダー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、グーグルなどの無料で公開されているウェブ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が根本的に変わりました。
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、「クライアントが2010年のプレゼンテーションから拒否した情報」などのビジネス固有の回答を見つけることができません。 または「クライアントAで発生した補償は何ですか？」 それらの検索エンジンはあなたの情報にアクセスできず、情報を処理するためにAIとMLを使用していないという単純な理由で
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 時間を取り戻す。
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、すべての非構造化データ（データの約80％が非構造化データ）と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プラグインできます。
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
インサイトを照会および抽出する機能は、コンテンツからメタデータを抽出する機能に依存しています。 エンティティ抽出や感情分析など、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および識別します。
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は、パッセージをランク付けし、クエリに応答して最も正確で関連性の高い引用符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からの最新の法案は何ですか？」
- 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」
Tauron（Energy Company）に関する過去145年間の情報をアップロードしました。 タウロンはワルシャワ証券取引所に上場しているため、四半期、315か月、および年次のレポートを提供します。 AIとMLは、利用可能な情報を分析して理解したXNUMXのドキュメント（XNUMXページにも及ぶものもあります）を調べました。
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？
あなたが金融の専門家/コンサルタントに尋ねるのと同じ質問。 2012年は最高の年だったようです。サポートドキュメントを見て、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
非構造化テキストデータには多くの洞察が隠されています。 インテリジェント検索アプリケーションは、自然言語処理（NLP）を使用して、ソーシャルメディア（ツイート、LinkedIn）、顧客フィードバック、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で意味を識別し、相関関係を作成して、リアルタイムの洞察を迅速かつ正確に明らかにします。 。
従業員の指先で常に利用可能な関連情報。
インテリジェント検索を使用して、エンタープライズ検索プラットフォームを作成します。これは、すべての人、ナレッジマネジメント、コンテンツ管理システム、または質問応答システムで利用でき、チーム全体で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。
現在、これまで以上に、Webポータルとモバイルアプリケーションで完全にセルフサービスを提供したいと考えています。仮想エージェントとインテリジェントな検索により、顧客はいつでも独立性と迅速な対応を実現できます。 自給自足のお客様 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。
明るく多様な人々のダイナミックな没入型体験、あなたは強力な結果を得るでしょう
ケーススタディ
企業は、ドキュメントとデータを非構造化および構造化された形式（リポジトリ）で多数のソースに保存します。 平均して、従業員は時間の20％を情報の検索に費やし、44％の時間を、仕事に必要な情報を見つけることができません。 （出典;それぞれマッキンゼーおよびIDC）。 その無駄は、従業員ごとに毎日発生します。
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 データは簡単でなければなりません。 AIとMLを活用したインテリジェントな検索により、ビジネスが革新的でデータ駆動型になるのに最適な時期です
- 時間を節約する —組織は、知識の発見を自動化して、XNUMX分でXNUMX日分の作業を完了することができます。
- お金を保存します。 —エネルギークライアントは、企業のナレッジベース内で関連情報の検索を削減することにより、10万米ドル以上の時間を節約しました。
- 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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