由人工智能驱动的定制企业搜索工具如何提高业务效率

想象一下，您的投资者突然要求您分享一份详细的三年营销业绩报告。 现在，虽然您的团队创建了整体的逐年演示文稿以与利益相关者共享，但广告效果跟踪表丢失了。 考虑到该报告的重要性，请考虑在这种情况下您的团队将产生的恐慌以及生产时间的损失。

根据 IDC 的一项研究，员工每天花费约 2.5 小时搜索信息，每周增加超过 8.8 小时，相当于一个完整的工作日。 这说明了人们如何花费大量时间寻找重要的业务数据。

商业界找到了一个解决方案来消除这个问题——人工智能驱动的企业搜索工具。

定制的人工智能企业搜索工具消除了孤岛，帮助企业员工轻松找到所需的信息，无论格式如何。 现在，您一定想知道它与搜索栏中的典型文档名称条目有何不同。

人工智能驱动的企业搜索解决方案与传统搜索引擎

两者之间的主要区别在于，虽然谷歌无法回答“为什么我们的发货延迟”，但对于人工智能驱动的企业搜索工具来说很容易回答。

由人工智能支持的可定制人工智能企业搜索软件解决方案可以 –

• 通过语义搜索和上下文理解功能来理解人类语言。
• 识别多种文档类型，例如合同、发票和采购订单。
• 过滤搜索结果以查找数据集合中的微观信息。
• 根据业务决定的子集对内容进行分类和分类。

现在我们知道了定制的人工智能驱动的企业搜索工具可以做什么，让我们开始了解运行机制的“如何”部分。

人工智能驱动的企业搜索工具如何工作？

在大规模范围内，人工智能驱动的企业搜索解决方案提供商为企业提供 API，他们使用该 API 插入数据源并提取信息进行处理和存储。 但当你观察单个人工智能驱动的企业搜索软件的工作时，你会发现它要详细得多。

A. 连接数据源和摄取信息——AI企业搜索商业智能附带一个连接器，可以从多个数据源获取见解，并连接、爬行所有结构化和非结构化数据。

B. 索引内容——接下来，创建一个统一的索引，以实现搜索结果的同质排名，无论其来源如何。

C. 丰富内容——然后软件从内容中提取元数据，并使用自然语言处理设施对关键内容进行分类和收集。

D. 分析内容——识别文档内容后，对其进行分类，并在不同内容片段之间创建语义相关性。

E. 答案交付——自定义人工智能驱动的企业搜索工具内置的算法对段落、片段进行排名，并为用户的查询提供最准确的响应。

了解人工智能驱动的企业搜索解决方案的工作原理是企业获得人工智能企业搜索软件开发公司构建的正确定制解决方案的第一步。 作为了解软件工作原理的延伸，了解定义企业搜索软件开发过程的关键功能也同样重要。

人工智能驱动的企业搜索工具的主要特点

企业在获得基于云的人工智能企业搜索软件来为其员工提供顺畅的搜索体验时，会寻求一系列功能。

集成和连接器

人工智能驱动的企业搜索软件开发的关键部分在于构建连接器和集成系统，其中该软件可以连接各种内容和数据源，例如 HubSpot、Google Drive 和 ServiceNow 等。

智能推荐

人工智能企业搜索软件应利用人工智能能力，根据用户的搜索、偏好和兴趣提供上下文和个性化的内容推荐。

搜索分析

测试企业搜索人工智能模型是否有效，需要企业通过总搜索量、热门搜索、点击次数与无点击次数等指标，获得对员工搜索行为的可行见解。 这些见解将帮助公司改变算法以提高用户参与度。

基于角色的访问

注意到安全性是每个人工智能驱动的企业搜索开发的主要因素，因此构建一个只有获得许可的人才能通过对关键数据源的有限访问来解决查询的架构非常重要。 这将有助于确保未经授权的员工无法访问敏感的业务数据。

支持多种搜索类型

定制的人工智能驱动的企业搜索工具应该使用户能够执行多种类型的搜索——自然语言——如必应或谷歌提供的搜索、多媒体——视频或图像搜索以及多语言查询。

在这些功能的支持下，人工智能驱动的企业搜索商业智能的几个好处得以确立，其中消除数据孤岛、数据合规性、治理现代化、降低网络安全风险只是表面结果。

然而，虽然从历史上看，企业搜索一直是帮助企业用户从大量数据集中查找关键信息，无论其类型如何——文本、图像、视频等，但其长期采用将需要定制人工智能驱动的企业搜索工具创建者更进一步。

企业搜索软件的转变——生成式人工智能的影响

人工智能驱动的企业搜索的好处已经很明显，例如结果的准确性更高、决策速度更快、员工搜索信息的时间更少等。然而，为了使企业搜索软件的使用变得更加创新和广泛，重要的是用于扩展工具。

这就是生成式人工智能发挥作用的地方。 当集成到企业搜索软件解决方案中时，它不仅使用户能够从多个数据集中搜索见解，还可以生成图表并使用基于 NLP 的聊天机器人。

我们可以通过以下一些方式期望生成式人工智能能够影响人工智能企业搜索软件的开发过程和影响。

• 自然语言处理 (NLP)：生成式 AI 模型专门用于理解和生成类人文本。 通过使用 NLP 技术，他们可以增强人工智能企业搜索软件的功能，用于理解用户查询、从非结构化数据中提取见解并提供准确的搜索结果。
• 内容生成：该技术可用于创建高质量的内容，例如基于企业中可用的数据集的产品描述、用户手册或知识库文章。 然后可以利用该内容来丰富企业搜索结果，为用户提供相关且全面的信息。
• 自动摘要：生成式 AI 模型擅长将长文档、报告和文章总结为基于云的企业搜索软件中的简洁摘要。 通过将其自动摘要功能集成到您的企业搜索中，您可以收集主要思想和要点，而无需阅读整个文档。
• 问答：先进的生成式人工智能模型可以帮助企业针对特定用户查询生成准确且详细的答案。 这在企业搜索中特别有用，因为用户经常有与其工作相关的特定查询。 通过提供精确的答案，生成式人工智能增强了搜索体验并节省了用户的搜索时间。
• 个性化推荐：人工智能算法可以研究用户行为和偏好，以生成个性化推荐。 在企业搜索的背景下，这些推荐可以根据用户过去的搜索、兴趣或工作角色来推荐相关文档、文章或资源。
• 多语言支持：生成式人工智能模型在多语言培训的基础上增加了人工智能企业搜索软件开发的优势，从而消除了商业智能企业搜索软件中的语言障碍。 它们还可以用于翻译查询或文档，使用户能够以其首选语言搜索和访问信息。

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有关人工智能驱动的企业搜索软件开发的常见问题解答

问：人工智能在企业搜索软件中的作用是什么？

答：支持人工智能的企业搜索工具用于在组织数据库内查找信息。 它向整个公司的授权用户识别并提供特定内容的索引、搜索和显示。 一些正在加强这一作用的顶级人工智能企业搜索工具示例包括 Coveo、Elastic Workplace Search 和 Sinequa 等。

问：定制人工智能驱动的企业搜索工具的重要性是什么？

答：适用于大型组织的人工智能搜索软件在一键从数百万数据集中查找关键信息、增强业务知识管理、支持及时决策以及提供流畅的存档访问方面具有巨大的优势。