맞춤형 AI 기반 엔터프라이즈 검색 도구가 비즈니스 효율성을 높이는 방법

투자자가 갑자기 3년간의 상세한 마케팅 실적 보고서를 공유해 달라고 요청한다고 상상해 보십시오. 이제 팀에서 이해 관계자와 공유하기 위해 전체적인 연도별 프레젠테이션을 만드는 동안 광고 성과 추적 시트가 누락되었습니다. 해당 보고서의 중요성을 고려하여 이 상황에서 팀에 뒤따르는 패닉과 생산적인 시간 손실에 대해 생각해 보십시오.

IDC 연구에 따르면 직원들은 정보를 검색하는 데 하루에 약 2.5시간을 소비하며, 여기에 매주 8.8시간 이상이 추가될 수 있습니다. 이는 전체 근무일에 해당합니다. 이것은 사람들이 중요한 비즈니스 데이터를 찾는 데 얼마나 많은 시간을 소비하는지 보여줍니다.

비즈니스 세계에서 이 문제를 해결하기 위해 찾은 솔루션이 있습니다. 바로 AI 기반 엔터프라이즈 검색 도구입니다.

맞춤형 AI 기반 엔터프라이즈 검색 도구는 사일로를 제거하고 비즈니스 직원이 형식에 관계없이 필요한 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 도와줍니다. 이제 검색창의 일반적인 문서 이름 항목과 어떻게 다른지 궁금하실 것입니다.

AI 기반 엔터프라이즈 검색 솔루션과 기존 검색 엔진 비교

둘 사이의 주요 차이점은 Google이 "배송이 지연되는 이유"에 대한 답변을 제공할 수 없지만 AI 기반 엔터프라이즈 검색 도구는 쉽다는 사실에 있습니다.

인공 지능으로 구동되는 맞춤형 AI 엔터프라이즈 검색 소프트웨어 솔루션은 –

• 의미 검색 및 문맥 이해 기능을 통해 인간의 언어를 이해합니다.
• 계약서, 송장 및 구매 주문서와 같은 여러 문서 유형을 인식합니다.
• 검색 결과를 필터링하여 데이터 컬렉션에서 미시적 수준의 정보를 찾습니다.
• 비즈니스에서 결정한 하위 집합에 따라 콘텐츠를 분류하고 범주화합니다.

맞춤형 AI 기반 엔터프라이즈 검색 도구가 무엇을 할 수 있는지 알았으니 이제 실행 메커니즘을 이해하는 '방법' 부분으로 들어가 보겠습니다.

AI 기반 엔터프라이즈 검색 도구는 어떻게 작동합니까?

대규모로 AI 기반 엔터프라이즈 검색 솔루션 제공업체는 기업에 데이터 소스에 연결하고 처리 및 저장을 위한 정보를 추출하는 데 사용하는 API를 제공합니다. 그러나 개별 AI 기반 엔터프라이즈 검색 소프트웨어의 작업을 살펴보면 훨씬 더 상세합니다.

A. 데이터 소스 연결 및 정보 수집 – 비즈니스 인텔리전스에 대한 AI 엔터프라이즈 검색에는 여러 데이터 소스에서 인사이트를 가져오고 모든 정형 및 비정형 데이터를 연결하고 크롤링하는 커넥터가 함께 제공됩니다.

B. 색인 콘텐츠 – 다음으로 단일 통합 색인이 생성되어 소스에 관계없이 검색 결과의 동질적인 순위를 지정할 수 있습니다.

C. 콘텐츠 강화 – 그런 다음 소프트웨어는 콘텐츠에서 메타데이터를 추출하고 자연어 처리 기능을 사용하여 주요 콘텐츠를 분류하고 수집합니다.

D. 콘텐츠 분석 – 문서 콘텐츠가 인식된 후 분류되고 서로 다른 콘텐츠 간에 의미론적 상관 관계가 생성됩니다.

E. 답변 제공 – 맞춤형 AI 기반 엔터프라이즈 검색 도구 내부에 구축된 알고리즘은 구절, 스니펫의 순위를 매기고 사용자에게 쿼리에 대한 가장 정확한 답변을 제공합니다.

AI 기반 엔터프라이즈 검색 솔루션의 작동을 이해하는 것은 기업이 AI 엔터프라이즈 검색 소프트웨어 개발 회사에서 구축한 올바른 맞춤형 솔루션을 얻기 위한 첫 번째 단계입니다. 소프트웨어 작동을 이해하기 위한 확장으로서 엔터프라이즈 검색 소프트웨어 개발 프로세스를 정의하는 주요 기능을 아는 것도 똑같이 중요합니다.

AI 기반 엔터프라이즈 검색 도구의 주요 기능

직원들에게 마찰 없는 검색 경험을 제공하기 위해 구축된 클라우드 기반 AI 엔터프라이즈 검색 소프트웨어를 얻을 때 기업이 찾는 다양한 기능이 있습니다.

통합 및 커넥터

AI 기반 엔터프라이즈 검색 소프트웨어 개발의 중요한 부분은 소프트웨어가 HubSpot, Google Drive 및 ServiceNow 등과 같은 다양한 콘텐츠 및 데이터 소스와 연결할 수 있는 커넥터 및 통합 시스템을 구축하는 데 있습니다.

지능형 추천

AI 엔터프라이즈 검색 소프트웨어는 AI 기능을 활용하여 사용자의 검색, 선호도 및 관심사를 기반으로 상황에 맞는 개인화된 콘텐츠 추천을 제공해야 합니다.

검색 분석

엔터프라이즈 검색 AI 모델이 작동하는지 여부를 테스트하려면 기업이 전체 검색, 인기 검색, 클릭 수와 클릭 없음과 같은 메트릭을 사용하여 직원의 검색 행동에 대한 실행 가능한 통찰력을 얻어야 합니다. 이러한 통찰력은 기업이 알고리즘을 변경하여 사용자 참여를 높이는 데 도움이 될 것입니다.

역할 기반 액세스

모든 AI 기반 엔터프라이즈 검색 개발에서 보안이 주요 요소라는 점에 주목하면서 권한이 있는 사람만 주요 데이터 소스에 대한 제한된 액세스를 통해 쿼리를 처리할 수 있는 아키텍처를 구축하는 것이 중요합니다. 이렇게 하면 권한이 없는 직원이 중요한 비즈니스 데이터에 액세스하지 못하도록 할 수 있습니다.

다중 검색 유형 지원

사용자 지정 AI 기반 엔터프라이즈 검색 도구는 사용자가 여러 유형(Bing 또는 Google에서 제공하는 것과 같은 자연어, 멀티미디어 - 비디오 또는 이미지 검색, 다국어 쿼리)에서 검색을 수행할 수 있도록 해야 합니다.

이러한 기능을 통해 데이터 사일로 제거, 데이터 규정 준수 현대화, 거버넌스, 사이버 보안 위험 감소가 단순히 표면 수준의 결과인 비즈니스 인텔리전스에 대한 AI 기반 엔터프라이즈 검색의 몇 가지 이점이 확립됩니다.

그러나 역사적으로 엔터프라이즈 검색은 비즈니스 사용자가 텍스트, 이미지, 비디오 등 유형에 관계없이 대규모 데이터 세트 풀에서 중요한 정보를 찾는 데 도움이 되었지만 장기적으로 채택하려면 맞춤형 AI 기반 엔터프라이즈가 필요합니다. 한 단계 더 나아가는 검색 도구 제작자.

엔터프라이즈 검색 소프트웨어의 전환 – 생성적 AI 영향

AI 기반 엔터프라이즈 검색의 이점은 결과의 정확성 향상, 더 빠른 의사 결정, 직원이 정보 검색에 소요하는 시간 감소 등과 같은 요인을 통해 분명해졌습니다. 그러나 엔터프라이즈 검색 소프트웨어가 보다 혁신적이고 널리 보급되기 위해서는 확장할 수 있는 도구입니다.

여기에서 생성 AI가 등장합니다. 엔터프라이즈 검색 소프트웨어 솔루션에 통합되면 사용자가 여러 데이터 세트에서 인사이트를 검색할 수 있을 뿐만 아니라 차트를 생성하고 NLP 기반 챗봇을 사용할 수 있습니다.

다음은 생성 AI가 AI 엔터프라이즈 검색 소프트웨어 개발 프로세스 및 영향에 영향을 미칠 것으로 예상할 수 있는 몇 가지 방법입니다.

• 자연어 처리(NLP): 생성 AI 모델은 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하는 데 특화되어 있습니다. NLP 기술을 사용하여 사용자 쿼리를 이해하고 비정형 데이터에서 통찰력을 추출하고 정확한 검색 결과를 제공하는 데 사용되는 AI 엔터프라이즈 검색 소프트웨어를 강화할 수 있습니다.
• 콘텐츠 생성: 이 기술은 기업에서 사용할 수 있는 데이터 세트를 기반으로 제품 설명, 사용자 설명서 또는 지식 기반 문서와 같은 고품질 콘텐츠를 만드는 데 사용할 수 있습니다. 그런 다음 이 콘텐츠를 활용하여 엔터프라이즈 검색 결과를 풍부하게 하고 사용자에게 관련성 있고 포괄적인 정보를 제공할 수 있습니다.
• 자동 요약: 생성 AI 모델은 클라우드 기반 엔터프라이즈 검색 소프트웨어에서 긴 문서, 보고서 및 기사를 간결한 요약으로 요약하는 데 탁월합니다. 자동 요약 기능을 엔터프라이즈 검색에 통합하면 전체 문서를 읽을 필요 없이 주요 아이디어와 요점을 수집할 수 있습니다.
• 질문 답변: 고급 생성 AI 모델은 기업이 특정 사용자 쿼리에 대한 정확하고 상세한 답변을 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 사용자가 자신의 작업과 관련된 특정 쿼리를 자주 사용하는 엔터프라이즈 검색에서 특히 유용할 수 있습니다. 제너레이티브 AI는 정확한 답변을 제공함으로써 검색 경험을 향상시키고 사용자의 검색 시간을 절약합니다.
• 개인화된 추천: AI 알고리즘은 사용자 행동과 선호도를 연구하여 개인화된 추천을 생성할 수 있습니다. 엔터프라이즈 검색의 맥락에서 이러한 권장 사항은 사용자의 과거 검색, 관심사 또는 직무를 기반으로 관련 문서, 기사 또는 리소스를 제안할 수 있습니다.
• 다국어 지원: 제너레이티브 AI 모델은 비즈니스 인텔리전스를 위한 엔터프라이즈 검색 소프트웨어의 언어 장벽을 연결할 수 있는 여러 언어 교육을 통해 AI 엔터프라이즈 검색 소프트웨어 개발 이점에 추가됩니다. 또한 사용자가 원하는 언어로 정보를 검색하고 액세스할 수 있도록 쿼리나 문서를 번역하도록 구축할 수 있습니다.

Appinventiv는 어디에 적합합니까?

Appinventiv에서는 운영 간소화에 어려움을 겪고 있는 여러 기업과 협력했습니다. 인공 지능을 채택하고 통합하여 비즈니스를 능동적이고 예측 가능하게 만드는 것부터 OpenAI 통합을 적용하여 엔터프라이즈 데이터 특정 출력을 생성하는 것까지 우리는 AI 개발 서비스를 통해 다양한 중대형 기업이 수익을 낼 수 있도록 도왔습니다.

지금 AI 전문가에게 연락하여 기업 검색 도구를 차세대 수준으로 끌어올리십시오.

AI 기반 엔터프라이즈 검색 소프트웨어 개발에 관한 FAQ

Q. 엔터프라이즈 검색 소프트웨어에서 AI의 역할은 무엇입니까?

A. AI 지원 엔터프라이즈 검색 도구는 조직 데이터베이스 내부의 정보를 찾는 데 사용됩니다. 회사 전체에서 승인된 사용자에게 특정 콘텐츠의 인덱싱, 검색 및 표시를 식별하고 제공합니다. 이 역할을 강화하는 최고의 AI 엔터프라이즈 검색 도구 예로는 Coveo, Elastic Workplace Search, Sinequa 등이 있습니다.

Q. 맞춤형 AI 기반 엔터프라이즈 검색 도구의 중요성은 무엇입니까?

A. 대규모 조직을 위한 AI 검색 소프트웨어는 한 번의 클릭으로 수백만 개의 데이터 세트에서 핵심 정보를 찾고, 비즈니스 지식 관리를 강화하고, 신속한 의사 결정을 지원하고, 원활한 아카이브 액세스를 제공하는 데 엄청난 이점을 제공합니다.