由人工智能驅動的定制企業搜索工具如何提高業務效率

想像一下，您的投資者突然要求您分享一份詳細的三年營銷業績報告。 現在，雖然您的團隊創建了整體的逐年演示文稿以與利益相關者共享，但廣告效果跟踪表丟失了。 考慮到該報告的重要性，請考慮在這種情況下您的團隊將產生的恐慌以及生產時間的損失。

根據 IDC 的一項研究，員工每天花費約 2.5 小時搜索信息，每週增加超過 8.8 小時，相當於一個完整的工作日。 這說明了人們如何花費大量時間尋找重要的業務數據。

商業界找到了一個解決方案來消除這個問題——人工智能驅動的企業搜索工具。

定制的人工智能企業搜索工具消除了孤島，幫助企業員工輕鬆找到所需的信息，無論格式如何。 現在，您一定想知道它與搜索欄中的典型文檔名稱條目有何不同。

人工智能驅動的企業搜索解決方案與傳統搜索引擎

兩者之間的主要區別在於，雖然谷歌無法回答“為什麼我們的發貨延遲”，但對於人工智能驅動的企業搜索工具來說很容易回答。

由人工智能支持的可定制人工智能企業搜索軟件解決方案可以 –

• 通過語義搜索和上下文理解功能來理解人類語言。
• 識別多種文檔類型，例如合同、發票和採購訂單。
• 過濾搜索結果以查找數據集合中的微觀信息。
• 根據業務決定的子集對內容進行分類和分類。

現在我們知道了定制的人工智能驅動的企業搜索工具可以做什麼，讓我們開始了解運行機制的“如何”部分。

人工智能驅動的企業搜索工具如何工作？

在大規模範圍內，人工智能驅動的企業搜索解決方案提供商為企業提供 API，他們使用該 API 插入數據源並提取信息進行處理和存儲。 但當你觀察單個人工智能驅動的企業搜索軟件的工作時，你會發現它要詳細得多。

A. 連接數據源和攝取信息——AI企業搜索商業智能附帶一個連接器，可以從多個數據源獲取見解，並連接、爬行所有結構化和非結構化數據。

B. 索引內容——接下來，創建一個統一的索引，以實現搜索結果的同質排名，無論其來源如何。

C. 豐富內容——然後軟件從內容中提取元數據，並使用自然語言處理設施對關鍵內容進行分類和收集。

D. 分析內容——識別文檔內容後，對其進行分類，並在不同內容片段之間創建語義相關性。

E. 答案交付——自定義人工智能驅動的企業搜索工具內置的算法對段落、片段進行排名，並為用戶的查詢提供最準確的響應。

了解人工智能驅動的企業搜索解決方案的工作原理是企業獲得人工智能企業搜索軟件開發公司構建的正確定制解決方案的第一步。 作為了解軟件工作原理的延伸，了解定義企業搜索軟件開發過程的關鍵功能也同樣重要。

人工智能驅動的企業搜索工具的主要特點

企業在獲得基於雲的人工智能企業搜索軟件來為其員工提供順暢的搜索體驗時，會尋求一系列功能。

集成和連接器

人工智能驅動的企業搜索軟件開發的關鍵部分在於構建連接器和集成系統，其中該軟件可以連接各種內容和數據源，例如 HubSpot、Google Drive 和 ServiceNow 等。

智能推薦

人工智能企業搜索軟件應利用人工智能能力，根據用戶的搜索、偏好和興趣提供上下文和個性化的內容推薦。

搜索分析

測試企業搜索人工智能模型是否有效，需要企業通過總搜索量、熱門搜索、點擊次數與無點擊次數等指標，獲得對員工搜索行為的可行見解。 這些見解將幫助公司改變算法以提高用戶參與度。

基於角色的訪問

注意到安全性是每個人工智能驅動的企業搜索開發的主要因素，因此構建一個只有獲得許可的人才能通過對關鍵數據源的有限訪問來解決查詢的架構非常重要。 這將有助於確保未經授權的員工無法訪問敏感的業務數據。

支持多種搜索類型

定制的人工智能驅動的企業搜索工具應該使用戶能夠執行多種類型的搜索——自然語言——如必應或谷歌提供的搜索、多媒體——視頻或圖像搜索以及多語言查詢。

在這些功能的支持下，人工智能驅動的企業搜索商業智能的幾個好處得以確立，其中消除數據孤島、數據合規性、治理現代化、降低網絡安全風險只是表面結果。

然而，雖然從歷史上看，企業搜索一直是幫助企業用戶從大量數據集中查找關鍵信息，無論其類型如何——文本、圖像、視頻等，但其長期採用將需要定制人工智能驅動的企業搜索工具創建者更進一步。

企業搜索軟件的轉變——生成式人工智能的影響

人工智能驅動的企業搜索的好處已經很明顯，例如結果的準確性更高、決策速度更快、員工搜索信息的時間更少等。然而，為了使企業搜索軟件的使用變得更加創新和廣泛，重要的是用於擴展工具。

這就是生成式人工智能發揮作用的地方。 當集成到企業搜索軟件解決方案中時，它不僅使用戶能夠從多個數據集中搜索見解，還可以生成圖表並使用基於 NLP 的聊天機器人。

我們可以通過以下一些方式期望生成式人工智能能夠影響人工智能企業搜索軟件的開發過程和影響。

• 自然語言處理 (NLP)：生成式 AI 模型專門用於理解和生成類人文本。 通過使用 NLP 技術，他們可以增強人工智能企業搜索軟件的功能，用於理解用戶查詢、從非結構化數據中提取見解並提供準確的搜索結果。
• 內容生成：該技術可用於創建高質量的內容，例如基於企業中可用的數據集的產品描述、用戶手冊或知識庫文章。 然後可以利用該內容來豐富企業搜索結果，為用戶提供相關且全面的信息。
• 自動摘要：生成式 AI 模型擅長將長文檔、報告和文章總結為基於雲的企業搜索軟件中的簡潔摘要。 通過將其自動摘要功能集成到您的企業搜索中，您可以收集主要思想和要點，而無需閱讀整個文檔。
• 問答：先進的生成式人工智能模型可以幫助企業針對特定用戶查詢生成準確且詳細的答案。 這在企業搜索中特別有用，因為用戶經常有與其工作相關的特定查詢。 通過提供精確的答案，生成式人工智能增強了搜索體驗並節省了用戶的搜索時間。
• 個性化推薦：人工智能算法可以研究用戶行為和偏好，以生成個性化推薦。 在企業搜索的背景下，這些推薦可以根據用戶過去的搜索、興趣或工作角色來推薦相關文檔、文章或資源。
• 多語言支持：生成式人工智能模型在多語言培訓的基礎上增加了人工智能企業搜索軟件開發的優勢，從而消除了商業智能企業搜索軟件中的語言障礙。 它們還可以用於翻譯查詢或文檔，使用戶能夠以其首選語言搜索和訪問信息。

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有關人工智能驅動的企業搜索軟件開發的常見問題解答

問：人工智能在企業搜索軟件中的作用是什麼？

答：支持人工智能的企業搜索工具用於在組織數據庫內查找信息。 它向整個公司的授權用戶識別並提供特定內容的索引、搜索和顯示。 一些正在加強這一作用的頂級人工智能企業搜索工具示例包括 Coveo、Elastic Workplace Search 和 Sinequa 等。

問：定制人工智能驅動的企業搜索工具的重要性是什麼？

答：適用於大型組織的人工智能搜索軟件在一鍵從數百萬數據集中查找關鍵信息、增強業務知識管理、支持及時決策以及提供流暢的存檔訪問方面具有巨大的優勢。