Что такое когнитивный поиск? 

Когнитивный поиск - это передовая форма технологии поиска, которая использует искусственный интеллект (ИИ) для предоставления более релевантных, учитывающих контекст результатов, понимая намерения пользователя, языковые нюансы и отношения между содержанием. В отличие от традиционного поиска на основе ключевых слов, он выходит за рамки простого текстового сопоставления, чтобы толковать значение и предоставлять более глубокие идеи.

Что такое когнитивный поиск?

Когнитивный поиск - это тип поисковой системы, улучшенной с помощью ИИ, который имитирует способ, которым люди понимают информацию. Он объединяет технологии, такие как обработка естественного языка (NLP), машинное обучение (ML) и семантический анализ для возвращения результатов поиска на основе концепций и контекста, а не только точных слов.

Например, если пользователь ищет «как проводить адаптацию новых сотрудников», когнитивный поиск также может показать руководства по «ориентации новых сотрудников», даже если точная фраза не используется. Это особенно полезно в средах с обширной и разнообразной информацией, таких как корпоративные базы знаний, юридические базы данных и платформы электронной торговли.

Ключевые функции и возможности когнитивного поиска

Когнитивные поисковые системы предлагают несколько передовых функций, которые выделяют их среди традиционных инструментов поиска:

• Понимание естественного языка: Позволяет пользователям искать с помощью разговорных запросов вместо строгих ключевых слов.
  
  
• Контекстуальная осведомленность: Учитывает роли пользователей, предыдущие запросы и поведение для персонализации результатов.
  
  
• Распознавание сущностей: Определяет и связывает связанные сущности (люди, места, понятия) в документах.
  
  
• Семантический поиск: Понимает смысл запросов для сопоставления с соответствующим контентом.
  
  
• Персонализированные результаты: Предоставляет разные результаты разным пользователям в зависимости от их намерений или прав доступа.
  
  
• Объединенный поиск: Извлекает данные из нескольких источников (баз данных, облачных приложений, электронной почты) в единое пространство.
  
  
• Сгенерированные ИИ-сводки: Извлекает ключевую информацию из документов для создания кратких, понятных сводок.
  
  

Эти возможности делают когнитивный поиск мощным инструментом для извлечения ценности из больших, неструктурированных наборов данных.

Примеры применения когнитивного поиска в действии

Когнитивный поиск используется в различных отраслях, чтобы помочь пользователям быстрее найти нужную информацию:

• Корпоративное управление знаниями: Компании используют когнитивный поиск, чтобы помочь сотрудникам быстро находить политики, сценарии и экспертизу внутри внутренних инструментов.
  
  
• Поддержка клиентов: Инструменты поиска, работающие на основе ИИ, помогают сотрудникам службы поддержки моментально находить решения в документации или прошлых обращениях.
  
  
• Электронная коммерция: Розничные продавцы улучшают поиск товаров, понимая намерения покупателя (например, запрос «летняя обувь для походов» возвращает туристические сандалии).
  
  
• Правовое исследование: Юридические фирмы используют когнитивный поиск для поиска соответствующего юридического опыта и контрактов, анализируя юридический язык и контекст.
  
  
• Здравоохранение: Врачи получают доступ к записям пациентов или медицинской литературе более эффективно благодаря возможностям семантического поиска.
  
  

Используемые в когнитивном поиске методики искусственного интеллекта

Системы когнитивного поиска основаны на нескольких фундаментальных технологиях ИИ:

• Обработка естественного языка: NLP позволяет поисковым системам когнитивного поиска понимать тонкости человеческого языка. Это позволяет осуществлять поиски на основе смысла, а не только ключевых слов, что гарантирует, что пользователи получают результаты, соответствующие их намерению. 

NLP также поддерживает такие функции, как анализ тональности, распознавание сущностей и перевод, делая поиск более сложным и доступным.

• Машинное обучение: Машинное обучение обеспечивает когнитивный поиск путем анализа шаблонов в поведении поиска и соответствующего улучшения результатов. По мере того, как больше пользователей взаимодействуют с системой, она становится лучше в предсказании того, что они ищут, и динамически улучшает релевантность поиска.
  
  
• Графы знаний: Структурирует отношения между сущностями для повышения релевантности результатов.
  
  
• Нейронные сети и вложения: Представляет слова, предложения и документы таким образом, что сохраняется значение и контекст.
  
  
• Оптическое распознавание символов (OCR): Извлекает текст из изображений и PDF-файлов для их последующего поиска.
  
  

Вместе эти методики позволяют когнитивному поиску двигаться за рамки простого извлечения информации и становиться инструментом для обнаружения и понимания.

Значимость и преимущества когнитивного поиска

Когнитивный поиск трансформирует способ взаимодействия людей с информацией:

• Увеличивает производительность: Неэффективный поиск обходится бизнесу временем и деньгами. Когнитивный поиск устраняет информационные силосы, упрощая доступ сотрудников к необходимым данным в нужное время. Это приводит к более быстрому принятию решений и повышению операционной эффективности.
  
  
• Улучшает принятие решений: С помощью системы искусственного интеллекта когнитивный поиск может выявлять скрытые знания в организации. Он помогает связывать связанные документы, подчеркивать вклад экспертов и предоставлять персонализированные рекомендации, позволяя командам принимать обоснованные решения.
• Персонализированный поиск: Когнитивный поиск настраивает результаты на основе ролей пользователей, предпочтений и предыдущих взаимодействий. Независимо от того, инженер это, маркетолог или руководитель, каждый пользователь видит наиболее релевантную информацию для своих конкретных потребностей.
• Снижает операционные издержки: Автоматизируя извлечение данных и минимизируя ручные поиски, когнитивный поиск снижает нагрузку на команды поддержки ИТ. Это также уменьшает риск избыточной работы, поскольку сотрудники могут быстро находить и повторно использовать существующий контент.
  
  
• Повышает удовлетворение клиентов: Когнитивный поиск обеспечивает более быстрые, более точные ответы, моментально показывая самый релевантный информационный материал поддержки. Это приводит к более быстрым временам разрешения и более удовлетворительным самообслуживающим опытам для клиентов.
  
  
• Объединяет доступ к данным: Индексируя контент по всем приложениям, облачным хранилищам и внутренним базам данных, когнитивный поиск обеспечивает централизованный доступ. Командам больше не нужно переключаться между системами, чтобы найти необходимое, что снижает трение и увеличивает эффективность.
  
  
• Приспосабливается к пользователям: Когнитивный поиск непрерывно изучает поведение пользователей, предпочтения и обратную связь. С течением времени он предоставляет более точные результаты, демонстрирует лучший контент и более тесно соответствует тому, как на самом деле работают люди.

Для бизнеса это означает лучшую операционную эффективность и более прочный фундамент для цифровой трансформации.

Как работает когнитивный поиск?

На высоком уровне когнитивный поиск следует этим шагам:

1. Поглощение данных: Собирает содержимое из различных источников, включая документы, электронные письма, CRM-системы и другие.
   
   
2. Обработка и обогащение: Использует NLP и ML для извлечения метаданных, определения сущностей и создания вложений.
   
   
3. Индексирование контента: Создает поисковый индекс с семантическими связями.
   
   
4. Понимание запросов: Анализирует пользовательский ввод с помощью NLP для определения намерения и контекста.
   
   
5. Ранжирование и персонализация результатов: Сопоставляет запрос с индексом, используя семантические и контекстуальные сигналы.
   
   
6. Предоставление понимания: Возвращает результаты с резюме, соответствующим контентом или прямыми ответами, если это возможно.
   
   

Этот конвейер обеспечивает, чтобы опыт поиска казался интеллектуальным и интуитивным.

Инструменты когнитивного поиска

Несколько платформ предлагают возможности когнитивного поиска, часто интегрированные в более широкие корпоративные системы:

Microsoft Azure Cognitive Search - это облачное решение, которое включает в себя встроенные функции обогащения ИИ, такие как распознавание изображений и определение языка. Это отличный выбор для организаций, уже использующих инструменты Microsoft из-за безупречной интеграции с сервисами Azure.

Elasticsearch, при расширении дополнениями машинного обучения, становится гибкой платформой когнитивного поиска. Он является открытым и высокопроизводительным, что делает его популярным среди разработчиков и организаций, которым необходим глубокий контроль над инфраструктурой поиска.

IBM Watson Discovery предоставляет передовые возможности обработки естественного языка и ИИ прямо из коробки. Он часто предпочтителен отраслями с жесткими требованиями к соблюдению, такими как здравоохранение и финансы, благодаря своим надежным функциям безопасности и объяснительной возможности.

Amazon Kendra разработан для предприятий и тесно интегрируется с AWS. Он использует машинное обучение для возвращения результатов, осведомленных о контексте, и особенно эффективен для компаний, уже работающих в экосистеме Amazon.

Guru предлагает уникальный подход с помощью своих «Когнитивных агентов» - настраиваемых ИИ-помощников, которые предоставляют подобранные ответы, специфические для отдела, непосредственно в инструментах, таких как Slack, Chrome и Microsoft Teams. Guru приоритизирует предоставление доверенных знаний в рабочем процессе пользователя, что делает его идеальным для быстро работающих команд, которым необходима надежная информация без переключения приложений.

Каждый из этих инструментов поддерживает основные принципы когнитивного поиска, но отличается в фокусе, интеграциях и настройках. Ваш выбор будет зависеть от вашего текущего стека технологий и того, насколько глубоко вы хотите внедрить поиск в повседневную работу вашей команды.

Как выбрать когнитивное решение для поиска

Поскольку доступно много инструментов когнитивного поиска, выбор правильной платформы требует тщательной оценки. Организациям необходимо учитывать ключевые особенности, возможности интеграции и общую целесообразность для их бизнес-потребностей, чтобы максимизировать преимущества, которые предоставляет поиск на основе ИИ.

Обзор рынка

Рынок когнитивного поиска включает поставщиков, специализирующихся на поиске по данным на основе ИИ, каждый с уникальными возможностями. Решения различаются по функциональным возможностям, сложностью ИИ и отраслевой специализации.

Ключевые отличия

Факторы, такие как сложность НЛП, гибкость интеграции и масштабируемость, выделяют платформы. Организациям следует оценить, насколько хорошо решение соответствует сложности их данных и бизнес-требованиям.

Критерии выбора

Организациям следует оценивать легкость использования, возможности кастомизации и функции безопасности при выборе решения. Удобный интерфейс и надежные административные controls необходимы для успешного внедрения.

Соображения по интеграции

Бесшовная интеграция с существующими ИТ-экосистемами является жизненно важной для максимизации эффективности поиска и внедрения. Лучшие решения соединяются с CRM-системами, системами управления документами и другими корпоративными инструментами, не нарушая рабочие процессы.

Заключительные мысли

Когнитивный поиск меняет способ, которым организации находят и используют информацию. Совмещая ИИ с интуитивными поисковыми опытами, он помогает командам работать умнее, быстрее и с большей уверенностью.

Guru использует ИИ и машинное обучение для предоставления контекстной, релевантной и точной информации пользователям, индексируя и извлекая корпоративные знания. Он выходит за рамки традиционного поиска на основе ключевых слов, используя ИИ для понимания намерений, контекста и взаимосвязей между информацией, что делает его инструментом когнитивного поиска, который помогает сотрудникам быстро находить нужное. Ознакомьтесь с нашей демонстрацией, чтобы узнать больше.

‍