อะไรคือการค้นหาคอกนีทีฟ? 

การค้นหาคอกนีทีฟเป็นรูปแบบขั้นสูงของเทคโนโลยีการค้นหาที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อส่งผลลัพธ์ที่มีความสัมพันธ์ที่มากขึ้นกับบริบทโดยเข้าใจจินตนาการของผู้ใช้ ความอ่อนเยาว์ของภาษา และความสัมพันธ์ของเนื้อหา ไม่เหมือนการค้นหาที่ใช้คำหลัก เข้าใจความหมายและส่งผลลัพธ์ที่ลึกซึ้งมากขึ้น

อะไรคือการค้นหาคอกนีทีฟ?

การค้นหาคอกนีทีฟเป็นประเภทของเครื่องมือค้นหาที่มีเทคโนโลยี AI ที่จำลองวิธีการเข้าใจของมนุษย์เกี่ยวกับข้อมูล มันรวมเทคโนโลยีเช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP), การเรียนรู้ของเครื่อง (ML), และการวิเคราะห์ความหมายเพื่อส่งผลการค้นหาตามแนวความคิดและบริบท ไม่ได้เฉพาะคำศัพท์

เช่น ถ้าผู้ใช้ค้นหา "วิธีทำให้พนักงานใหม่เข้าทำงาน" การค้นหาคอกนีทีฟอาจแสดงข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับ "การฝึกงานพนักงานใหม่" แม้ไม่ใช้วลีที่เหมาะสม สิ่งนี้ทำให้มันเป็นประโยชน์มากโดยเฉพาะในสภาพแวดล้อมที่มีข้อมูลมากและหลากหลาย เช่น ระบบข้อมูลสาธารณะ ฐานข้อมูลทางกฎหมาย และแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ

คุณลักษณะและความสามารถหลักของการค้นหาคอกนีทีฟ

เครื่องมือค้นหาคอกนีทีฟให้คุณลักษณะขั้นสูงหลายประการที่ทำให้เหนือกว่าเครื่องมือค้นหาที่ดั้งเดิม

• การเข้าใจภาษาธรรมชาติ: อนุญาตให้ผู้ใช้ค้นหาโดยใช้คำถามแบบสนทนาแทนการใช้คำหลักอย่างเข้มงวด
  
  
• ความรู้สึกบริบท: พิจารณาระดับบทบาทของผู้ใช้ คำถามก่อนหน้า และพฤนตการกระทำเพื่อปรับเปลี่ยนผลลัพธ์
  
  
• การระบุสิ่งต่าง ๆ: ระบุและเชื่อมโยงสิ่งต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้อง (คน สถานที่ ความคิด) ตามเอกสาร
  
  
• การค้นหาตามความหมาย: เข้าใจความหมายของคำถามเพื่อตรงกับเนื้อหาที่เกี่ยวข้อง
  
  
• ผลลัพธ์ที่ประบบส่วนตัว: ส่งผลลัพธ์ที่ต่างกันให้กับผู้ใช้แต่ละคน ตามจินตนาการหรือสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูลของพวกเขา
  
  
• ค้นหาฟีเดอเรท: ดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลหลายแห่ง (ฐานข้อมูล แอปพลิเคชันบนคลาวด์ อีเมล) เข้าไปในประสบการณ์ที่สมบูรณ์
  
  
• สรุปที่ได้จาก AI: แยกข้อมูลสำคัญจากเอกสารเพื่อสร้างสรุปที่กระชับ และอ่านได้ง่าย
  
  

ความสามารถเหล่านี้ทำให้การค้นหาคอกนีทีฟเป็นเครื่องมือที่มีอำนาจในการสกัดค่าจากชุดข้อมูลที่ใหญ่และไม่ได้โครงสร้าง

ตัวอย่างของการใช้การค้นหาคอกนีทีฟในปฏิบัติการ

การค้นหาคอกนีทีฟถูกใช้ในธุรกิจต่าง ๆ เพื่อช่วยผู้ใช้ค้นหาข้อมูลที่ถูกต้องไวขึ้น:

• ความรู้ขององค์กร การจัดการความรู้: บริษัทใช้การค้นหาคอกนีทีฟเพื่อช่วยพนักงานค้นหานโยบาย บทนำ และความเชี่ยวชาญในเรื่องต่าง ๆ ในเครื่องมือภายใน
  
  
• ฝ่ายสนับสนุนด้านลูกค้า: เครื่องมือค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยเอเยนต์สนับสนุนค้นหาทางการ์จากเอกสารหรือตั๋วที่ผ่านมาในทันที
  
  
• อีคอมเมิร์ซ: ร้านค้าบรรจุสินค้าการค้นหาด้วยการเข้าใจจินตนาการของผู้ชายค้าของลูกค้า (เช่น "รองเท้าฤดูร้อนสำหรับการปีนเขา" ส่งผลลัพธ์เป็นรองเท้าเดินป่า)
  
  
• การวิจัยทางกฎหมาย: บริษัทกฎหมายใช้การค้นหาคอกนีทีฟเพื่อค้นหากฎหมายและสัญญาที่เกี่ยวข้อง โดยการวิเคราะห์ภาษากฎหมายและบริบท
  
  
• บริการด้านสุขภาพ: แพทย์สามารถเข้าถึงบันทึกของผู้ป่วยหรือวรรณกรรมทางการแพทย์ได้โดยมีประสิทธิภาพมากขึ้นเนื่องจากความสามารถในการค้นหาแบบ semantic
  
  

เทคนิค AI ที่ใช้ในการค้นหาความรู้ด้านสมอง

ระบบค้นหาความรู้ด้านสมองพึ่งพาที่พื้นฐานต่างๆ ของเทคโนโลยี AI:

• การประมวลผลภาษาธรรมชาติ: NLP ช่วยให้เครื่องมือค้นหาความรู้ด้านสมองเข้าใจรายละเอียดของภาษามนุษย์ มันทำให้สามารถค้นหาบนพื้นฐานของความหมายแทนที่จะเป็นคีย์เวิร์ดเฉยๆ ทำให้มั่นใจได้ว่าผู้ใช้จะได้รับผลลัพธ์ที่ตรงกับเจตนาของพวกเขา 

NLP ยังสนับสนุนฟีเจอร์เช่นการวิเคราะห์อารมณ์ การรู้จำเอนทิตี้ และการแปลภาษา ทำให้การค้นหามีความซับซ้อนและเข้าถึงได้มากขึ้น

• Machine Learning: Machine learning ฉุกเฉินแรงเรคดำของการค้นหาด้วยการวิเคราะห์รูปแบบในพฤติกรรมการค้นหาและปรับปรุงผลลัพธ์ตามนั้น เมื่อผู้ใช้มีปฏิสัมพันธ์กับระบบมากขึ้น มันก็เหมาะสมมากขึ้นที่จะคาดเดาสิ่งที่พวกเขากำลังมองหาและปรับปรุงความสัมพันธ์การค้นหาอย่างไดนามิก
  
  
• Knowledge graphs: กำหนดความสัมพันธ์ระหว่าง Entity เพื่อเพิ่มความสัมพันธ์ของผลลัพธ์
  
  
• Neural networks and embeddings: แทนคำ ประโยค และเอกสารในลักษณะที่รักษาความหมายและบริบทไว้
  
  
• Optical Character Recognition (OCR): ดึงข้อความออกจากรูปภาพและ PDF เพื่อทำให้สามารถค้นหาได้
  
  

รวมกัน วิธีการเหล่านี้ทำให้การค้นหาด้วยความคิดวิเคราะห์เลื่อนออกไปจากการดึงข้อมูลที่ง่ายๆ และกลายเป็นเครื่องมือสำหรับค้นพบและเข้าใจ

ความสำคัญและประโยชน์ของการค้นหาด้วยความคิดวิเคราะห์

การค้นหาด้วยความคิดวิเคราะห์เปลี่ยนแปลงวิธีที่คนมีปฏิสัมพันธ์กับข้อมูล:

• เพิ่มประสิทธิภาพ: การค้นหาที่ไม่มีประสิทธิภาพทำให้ธุรกิจเสียเวลาและเงิน การค้นหาทางปัญญาขจัดไซโลข้อมูล ทำให้พนักงานเข้าถึงข้อมูลที่พวกเขาต้องการได้ง่ายขึ้นเมื่อพวกเขาต้องการ นี่นำไปสู่การตัดสินใจที่เร็วขึ้นและประสิทธิภาพในการดำเนินงานที่เพิ่มขึ้น
  
  
• ปรับปรุงการตัดสินใจ: ด้วยข้อคิดเชิง AI การค้นหาด้วยความคิดวิเคราะห์สามารถเปิดเผยความรู้ที่ปกปิดอยู่ในองค์กร มันช่วยเชื่อมโยงเอกสารที่เกี่ยวข้อง เน้นการมีส่วนร่วมของผู้เชี่ยวชาญ และให้คำแนะนำที่ปรับให้เหมาะสม—ทำให้ทีมสามารถตัดสินใจได้อย่างเต็มที่
• ประสบการณ์การค้นหาที่น้อมใจ: การค้นหาด้วยความคิดวิเคราะห์ปรับผลลัพธ์ให้เหมาะกับบทบาทผู้ใช้ ความชอบ และการโต้ตอบในอดีต ไม่ว่าจะเป็นวิศวกร นักการตลาด หรือผู้บริหาร ผู้ใช้แต่ละคนจะเห็นข้อมูลที่เกี่ยวข้องมากที่สุดสำหรับความต้องการเฉพาะของพวกเขา
• ลดต้นทุนการดำเนินงานลง: โดยอัตโนมัติการเรียกข้อมูลและลดการค้นหาด้วยมือ การค้นหาด้วยความคิดวิเคราะห์ลดภาระให้ทีมฝ่ายสนับสนุนทางด้านไอที นอกจากนี้ ลดความเสี่ยงต่องานซ้ำซ้อน เพราะพนักงานสามารถค้นหาและนำเนื้อหาที่มีอยู่มาใช้ได้อย่างรวดเร็ว
  
  
• เพิ่มประสบการณ์ลูกค้า: การค้นหาด้วยความคิดวิเคราะห์ช่วยให้การตอบสนองที่ดีขึ้นและเร็วขึ้นโดยแสดงเนื้อหาการสนับสนุนที่เกี่ยวข้องที่สุดทันที ส่งผลให้คิดคล่องแคล่วและประสบการณ์ในการให้บริการตนเองที่ยั่งยืนมากขึ้นสำหรับลูกค้า
  
  
• ยูนิไฟการเข้าถึงข้อมูล: โดยการจัดทำดัชนีความสัมพันธ์ข้ามแอปพลิเคชัน พื้นที่จัดเก็บในคลาวด์ และฐานข้อมูลภายใน การค้นหาด้วยความคิดวิเคราะห์จัดหาจุดเข้าถึงที่ใช้เร็ว ทีมไม่จำเป็นต้องโยกในระหว่างระบบเพื่อหารายการที่ต้องการและลดความเสียหายและเพิ่มประสิทธิภาพ
  
  
• ปรับตัวตามผู้ใช้: การค้นหาด้วยความคิดวิเคราะห์เรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากพฤติกรรม ความชอบ และข้อเสนอแนะของผู้ใช้ เวลาผ่านไป มันให้ผลลัพธ์ที่มีความแม่นยำมากขึ้น เนื้อหาที่ดีขึ้น เและสอดคล้องมากขึ้นกับวิธีที่คนมีการทำงานจริง

สำหรับธุรกิจ สิ่นหาดีขึ้นห่สำหรับการดำเนินการลดความไม่เป็นปกติและเป็นโครงการดิจิทัลที่แข็งแรงขึ้น

การค้นหาด้วยความคิดวิเคราะห์ทำงานอย่างไร?

ในระดับสูง การค้นหาด้วยความคิดวิเคราะห์กำหนดมาตรการเหล่านี้:

1. ดูแลข้อมูล: รวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่ต่างๆ เช่น เอกสาร อีเมล ระบบ CRM และอื่นๆ
   
   
2. ขึ้นรู้และตีรวบฯ: ใช้ NLP และ ML เพื่อสกัดเอกสารมาตรฐาน ระบุ Entity และสร้าง embeddings
   
   
3. ดัชนีเนื้อหา: สร้างดัชนีที่สามารถค้นหาด้วยความหมายระหว่างข้อความ
   
   
4. เข้าใจคำถาม: วิเคราะห์ข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อนเข้าโดยใช้ NLP เพื่อตรวจสอบจุดประสงค์และบทบาท
   
   
5. จัดอันดับและปรับให้เป็นของตัวเอง: จับความต้องการของการค้นหากับดัชนีโดยใช้สัญญาณทาง semantic และบริบท
   
   
6. ส่งผลทราบความ: คืนผลลัพธ์พร้อมสรุป สาระสำคัญ หรือคำตอบโดยตรงเมื่อเป็นไปได้
   
   

ทางอุโมงค์นี้ทำให้ประสบการณ์ในการค้นหาดูฉลาดและอารมณ์อาจ

เครื่องมือการค้นหาทรัพยากรที่มีความรู้

แพลตฟอร์มหลายรายการพร้อมเครื่องมือการค้นหาทรัพยากรที่มีความรู้บ่อยๆ ซึ่งบางครั้งรวมอยู่ในระบบองค์กรกว้างขวาง:

Microsoft Azure Cognitive Search เป็นโซลูชันที่ใช้บนคลาวด์ซึ่งรวมคุณสมบัติเสริม AI หลายรายการเช่นการจดจำภาพและตรวจจับภาษา เป็นทางเลือกที่แข็งแกร่งสำหรับองค์กรที่ใช้เครื่องมือของ Microsoft อยู่แล้วเนื่องจากการผสานอย่างเรียบร้อยกับบริการ Azure

Elasticsearch, เมื่อขยายโดยมีเพิ่มเติมด้วยการต่อยด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง กลายเป็นแพลตฟอร์มการค้นหาทรัพยากรที่มีความรู้ที่ยืดหยุ่น เป็นโอเพ่นซอร์สและสามารถปรับแต่งได้อย่างมากทำให้เป็นที่นิยมในชาวพัฒนาซอร์สและองค์กรที่ต้องการควบคุมที่ละเอียดยิบเกี่ยวกับโครงสร้างการค้นหาของพวกเขา

IBM Watson Discovery ให้คุณสมบัติการประมวลผลภาษาธรรมชาติขั้นสูงและคุณสมบัติ AI อันทรงพลังออกจากกล่อง มักนิยมโดยอุตสาหกรรมที่มีข้อกำหนดเข้มงวด เช่นด้านสุขภาพและการเงิน ขอบคุณที่มีคุณสมบัติความปลอดภัยและการอธิบายที่แข็งแกร่ง

Amazon Kendra ออกแบบมาสำหรับสภาพแวดล้อมขององค์กรและผสานรวมกับ AWS อย่างเข้าชิด ใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงให้ความวรรคตอบคืนผลลัพธ์ที่มีบริบท และมีประสิทธิผลต่อบริษัทที่กำลังดำเนินงานอยู่ภายในนิเวศอสารของ Amazon

Guru มีวิธีการเฉพาะเจาะจงด้วย "Knowledge Agents"—ผู้ช่วย AI ที่ปรับเปลี่ยนได้ส่งผลที่คัดสรรคำตอบที่เฉพาะเจาะจงชุดพวกเขาโดยตรงในเครื่องมือเช่น Slack, Chrome, และทีมของ Microsoft Guru ตั้งเป้าการการให้ความรู้ที่น่าเชื่อถือในขั้นตอนการทำงานของผู้ใช้ ทำให้เหมาะสำหรับทีมที่เคลื่อนไหวเร็วที่ต้องการข้อมูลที่เชื่อถือได้โดยไม่ต้องสลับแอป

เครื่องมือแต่ละรายสนับสนุนทฤษฎีหลักของการค้นหารู้ตัวเห็นแตกต่างที่ค้นหาเน้นการสร้างเชื่อม และตัวเลือกปรับแต่ง การเลือกของคุณจะขึ้นอยู่กับสแตปเทคโนโลยีที่มีอยู่และความลงตัวที่คุณต้องการให้การค้นหาถูกฝังไวในการทำงานประจำของทีมของคุณ

วิธีการเลือกซอลูชันการค้นหาทรัพยากรที่มีความรู้

กับเครื่องมือการค้นหาทรัพยากรที่มีความรู้มากมายการเลือกซอลูชันที่ถูกต้องต้องการการประเมินอย่างระมัดระวัง องค์กรต้องพิจารณาฟีเจอร์สำคัญ ความสามารถในการผสานรวม และความพอดีโดยรวมกับความต้องการทางธุรกิจ เพื่อเพิ่มประโยชน์จากการค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI.

ภาพรวมตลาด

ตลาดการค้นหาทรัพยากรที่มีความรู้รวมทั้งผู้ขายที่เชี่ยวชาญในการค้นหาเน้นการประมวลภาพองค์กรกำลังใช้อุตสาหกรรม AI-ดึกแต่ละรายมีคุณสมบัติที่ไม่เหมือนกัน โซลูชันมีความแตกต่างกันในด้านฟีเจอร์ ความซับซ้อนของ AI และจุดมุ่งหมายในอุตสาหกรรม.

ความแตกต่างที่สำคัญ

ปัจจัยเช่น ความซับซ้อนของ NLP ความยืดหยุ่นในการผสานรวม และความสามารถในการขยายตัวจะทำให้แพลตฟอร์มมีความแตกต่างกัน. องค์กรควรประเมินว่าโซลูชันนั้นสอดคล้องกับความซับซ้อนของข้อมูลและความต้องการทางธุรกิจอย่างไร.

เกณฑ์การเลือก

องค์กรควรประเมินความง่ายในการใช้ ตัวเลือกการปรับแต่ง และฟีเจอร์ด้านความปลอดภัยเมื่อเลือกโซลูชัน. อินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายและการควบคุมจัดการที่มีประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการนำเข้าใช้งานที่ประสบความสำเร็จ.

การพิจารณาในการบูรณาการ

การผสานรวมกับระบบ IT ที่มีอยู่เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาและการนำเข้าใช้งาน. ทางออกที่ดีที่สุดเชื่อมโยงกับ CRMs, ระบบการจัดการเอกสาร เบราว่า และเครื่องมือองค์กรร่วมประเปิดระบบโดยไม่ยุ่งยาก

ข้อคิดสุดท้าย

การค้นหาทรัพยากรที่มีความรู้กำลังเปลี่ยนวัฎององค์อย่างไร่ในการค้นหาและใช้ข้อมูล โดยการผสานการใช้ AI กับประสบการณ์ในการค้นหาที่อัตรยอด มันช่วยทีมงานในการทำงานอย่างฉลา็บฉลุย รวดเร็ว และมีความเชื่อมั่นขึ้น

Guru ใช้ AI และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อให้ข้อมูลที่มีบริบท ที่เกี่ยวข้อง และแม่นยำแก่ผู้ใช้ โดยการทำดัชนีและดึงความรู้ทางธุรกิจ. มันเกินคำค้นธรรมดบรือทั่งตานโดยใช้ AI เพื่อเข้าใจสมจริ บรรยากาศ และความเช่นนําระหวายีสหรูี รวมถึงเป็นเครื่องมือการค้นหาที่ช่วยพนงัตพนงรายรวดเร็วอายเข้อำค้หาสิ่งที่ต้องการ ดูงานในตัวอย่างของเรา เพื่อเรียนรู้มากขึ้น.

‍