Bilgi İşlem Araması Nedir? 

Bilgi işlem, kullanıcı niyetini, dil inceliklerini ve içerik ilişkilerini anlayarak daha ilgili, bağlam farkındalığına sahip sonuçlar sunmak için yapay zeka (AI) kullanan gelişmiş bir arama teknolojisidir. Geleneksel anahtar kelime tabanlı aramadan farklı olarak, anlamı yorumlamak ve daha derin kavrayışlar sunmak için basit metin eşleştirmesinin ötesine geçer.

Bilgi İşlem Araması Nedir?

Bilgi işlem, insanların bilgiyi anladığı şekilde davranan yapay zeka destekli bir arama motoru türüdür. Doğal dil işleme (NLP), makine öğrenimi (ML) ve anlamsal analiz gibi teknolojileri bir araya getirerek, kavramlar ve bağlam temelinde arama sonuçları döndürür - sadece kesin kelimeler değil.

Örneğin, bir kullanıcı "yeni işe alımlara nasıl başlanır" diye arama yaparsa, buna ek olarak "yeni çalışan yönlendirme" konusunda kılavuzlar sunabilir, tam doğru ifade kullanılmamış olsa bile. Bu özellikler, işletme bilgi sistemleri, hukuk veritabanları ve e-ticaret platformları gibi geniş ve çeşitli bilgi ortamlarında özellikle kullanışlı hale getirir.

Bilgi İşlem Aramasının Temel Özellikleri ve Yetenekleri

Bilgi işlem motorları, onları geleneksel arama araçlarından ayıran birkaç gelişmiş özellik sunarlar:

• Doğal dil anlayışı: Kullanıcılara katı kurallı anahtar kelimeler yerine konuşma tarzı sorgularla arama yapma imkanı sağlar.
  
  
• Bağlamsal farkındalık: Sonuçları özelleştirmek için kullanıcı rollerini, önceki sorguları ve davranışları dikkate alır.
  
  
• Varlık tanıma: Belgeler arasında (insanlar, yerler, kavramlar) ilişkili varlıkları tanımlar ve bağlar.
  
  
• Anlamsal arama: Sorguların ardındaki anlamı anlar ve ilgili içerikle eşleştirir.
  
  
• Kişiselleştirilmiş sonuçlar: Kullanıcıların niyetlerine veya erişim haklarına göre farklı sonuçlar sunar.
  
  
• Federasyon araması: Birden fazla kaynaktan (veritabanları, bulut uygulamaları, e-postalar) verileri birleşik bir deneyime çeker.
  
  
• AI tarafından oluşturulan özetler: Belgelerden temel bilgileri çıkararak kısa, okunabilir özetler oluşturur.
  
  

Bu yetenekler, büyük, yapılandırılmamış veri kümelerinden değer çıkarmak için güçlü bir araç olan bilişsel aramayı yapar.

Bilişsel Aramanın Uygulama Alanlarına Örnekler

Bilişsel arama, kullanıcıların doğru bilgiye daha hızlı ulaşmasına yardımcı olmak için endüstriler arasında kullanılır:

• Kurumsal bilgi yönetimi: Şirketler, çalışanların iç araçlar üzerindeki politikaları, oyun kitaplarını ve konuyla ilgili uzmanlığı hızlı bir şekilde bulmalarına yardımcı olmak için bilişsel aramayı kullanır.
  
  
• Müşteri desteği: AI destekli arama araçları, destek elemanlarının belgelerden veya geçmiş biletlerden çözümleri anında almasına yardımcı olur.
  
  
• E-ticaret: Perakendeciler, alışveriş yapanların niyetini anlayarak ürün aramasını iyileştirir (örneğin, "hiking için yazlık ayakkabılar" araması trekking sandaletleri döndürür).
  
  
• Hukuki araştırma: Hukuk firmaları, yasal dil ve bağlamı analiz ederek ilgili içerikleri bulmak için bilişsel aramayı kullanır.
  
  
• Sağlık Hizmetleri: Klinisyenler, anlamsal arama yetenekleri sayesinde hasta kayıtlarını veya tıbbi literatürü daha verimli bir şekilde alır.
  
  

Bilgi İşlem Aramasında Kullanılan AI Teknikleri

Bilgi işlem sistemleri, çeşitli temel AI teknolojilerine dayanır:

• Doğal Dil İşleme: NLP, bilişsel arama motorlarının insan dilinin inceliklerini anlamasına izin verir. Bu, sadece anahtar kelimeler değil, anlam üzerine aramaları mümkün kılar ve kullanıcıların niyetlerine uygun sonuçlar elde etmelerini sağlar. 

NLP ayrıca duygu analizi, varlık tanıma ve dil çevirisi gibi özellikleri destekler, aramayı daha sofistike ve erişilebilir hale getirir.

• Makine Öğrenimi: Makine öğrenimi, arama davranışlarındaki desenleri analiz ederek arama sonuçlarını buna göre iyileştirerek bilişsel aramayı güçlendirir. Sistemle etkileşime giren daha fazla kullanıcı olduğunda, aradıklarını tahmin etmede daha iyi hale gelir ve arama ilgisini dinamik olarak artırır.
  
  
• Bilgi Grafikleri: Daha iyi sonuç ilgili yapılar arasındaki ilişkileri yapar.
  
  
• Sinir ağları ve gömmelemeler: Kelimeleri, cümleleri ve belgeleri anlamı ve bağlamı koruyarak temsil eder.
  
  
• Optik Karakter Tanıma (OCR): Görüntülerden ve PDF'lerden metinleri çıkararak aranabilir hale getirir.
  
  

Bu teknikler bir araya geldiğinde, bilişsel arama basit bilgi alma ötesine geçer ve keşif ve içgörü aracı haline gelir.

Bilişsel Aramanın Önemi ve Faydaları

Bilişsel arama, insanların bilgiyle etkileşim şeklini dönüştürür:

• Üretkenliği artırır: Verimsiz arama işletmelere zaman ve para kaybettirir. Bilişsel arama, bilgi hanelerini ortadan kaldırır ve çalışanların ihtiyaç duydukları verilere ihtiyaç duyduklarında erişmelerini kolaylaştırır. Bu, daha hızlı karar verme ve artan operasyonel verimliliğe yol açıyor.
  
  
• Karar verme yeteneğini artırır: AI destekli anlayışlarla, bilişsel arama kuruluş içindeki gizli bilgileri yüzeye çıkartabilir. İlgili belgeleri bağlama, uzman katkılarını vurgulama ve kişiselleştirilmiş öneriler sağlama konusunda yardımcı olur - takımlara bilinçli kararlar vermelerine güç verir.
• Kişiselleştirilmiş arama deneyimi: Bilişsel arama, sonuçları kullanıcı rollerine, tercihlere ve geçmiş etkileşimlere göre uyarlar. Mühendis, pazarlamacı veya yönetici olsun, her kullanıcı kendi özel ihtiyaçları için en ilgili bilgileri görür.
• Operasyonel maliyetleri azaltır: Veri alımını otomatikleştirerek ve manuel aramaları en aza indirerek, bilişsel arama IT destek ekiplerinin yükünü azaltır. Ayrıca tekrarlayan iş riskini azaltır, çünkü çalışanlar hızla mevcut içerikleri bulabilir ve yeniden kullanabilir.
  
  
• Müşteri deneyimini artırır: Bilişsel arama, en uygun destek içeriğini anında yüzeye çıkararak daha hızlı, daha doğru yanıtlar sunar. Bu, daha hızlı çözüm süreleri ve müşteriler için daha tatmin edici self-servis deneyimlerine yol açar.
  
  
• Veri erişimini birleştirir: Uygulamalar, bulut depolama ve iç veritabanları arasındaki içerikleri indeksleyerek, bilişsel arama merkezi erişim noktası sağlar. Ekipler artık ihtiyaç duyduklarını bulmak için sistemler arasında geçiş yapmak zorunda kalmazlar, sürtünmeyi azaltır ve verimliliği artırır.
  
  
• Kullanıcılara uyum sağlar: Bilişsel arama, sürekli olarak kullanıcı davranışlarından, tercihlerinden ve geri bildirimlerinden öğrenir. Zamanla, daha kesin sonuçlar sunar, daha iyi içerikleri yüzeye çıkarır ve insanların gerçekten nasıl çalıştığına daha yakından uyar.

İşletmeler için bu, daha iyi operasyonel verimlilik anlamına gelir ve dijital dönüşüm için daha güçlü bir temel sağlar.

Bilişsel Arama Nasıl Çalışır?

Yüksek seviyede, bilişsel arama şu adımları izler:

1. Veriyi içeri al: Belgeler, e-postalar, CRM sistemleri ve dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan içerikleri toplar.
   
   
2. İşle ve zenginleştir: NLP ve ML kullanarak metaveriyi çıkarır, varlıkları tanımlar ve gömümler oluşturur.
   
   
3. İçeriği dizine ekle: Anlamsal ilişkilerle aranabilir bir dizin oluşturur.
   
   
4. Sorguları anla: Kullanıcı girişini NLP kullanarak ayrıştırarak amaç ve bağlamı belirler.
   
   
5. Sonuçları sırala ve kişiselleştir: Sorguyu, anlamsal ve bağlamsal sinyaller kullanarak dizinle eşleştirir.
   
   
6. Görüş sun: Mümkün olduğunda sonuçları özetler, ilgili içerik sunar veya doğrudan cevaplar döndürür.
   
   

Bu boru hattı, arama deneyiminin akıllı ve sezgisel hissettirmesini sağlar.

Bilişsel Arama Araçları

Birçok platform bilişsel arama yetenekleri sunar, genellikle daha geniş kurumsal sistemlere entegre edilir:

Microsoft Azure Bilişsel Arama, görüntü tanıma ve dil algılama gibi yerleşik AI zenginleştirme özelliklerini içeren bir bulut tabanlı çözümdür. Microsoft araçlarını zaten kullanan kuruluşlar için, Azure hizmetleri ile sorunsuz entegrasyon nedeniyle güçlü bir seçimdir.

Elasticsearch, makine öğrenimi eklentileri ile genişletildiğinde esnek bir bilişsel arama platformuna dönüşür. Açık kaynak kodlu ve son derece özelleştirilebilir olup, genellikle geliştiriciler ve arama altyapıları üzerinde ince kontrol gerektiren kuruluşlar arasında popülerdir.

IBM Watson Keşfi, kutudan çıkan ileri doğal dil işleme ve AI yetenekleri sağlar. Sağlam güvenlik ve açıklanabilirlik özellikleri sayesinde, sağlık ve finans gibi sıkı uyumluluk gereksinimlerine sahip endüstriler tarafından sıkça tercih edilir.

Amazon Kendra, işletme ortamları için tasarlanmış ve AWS ile sıkı entegre olur. Bağlam bilgisi içeren sonuçlar döndürmek için ML kullanır ve özellikle Amazon ekosistemi içinde zaten faaliyet gösteren şirketler için oldukça etkilidir.

Guru, Slack, Chrome ve Microsoft Teams gibi araçlarda doğrudan özel birimler için özelleştirilebilir AI asistanları olan “Bilgi Ajanları” ile benzersiz bir yaklaşım sunar. Guru, güvenilir bilgi sağlamayı önceliklendirir ve uygulamalar arasında geçiş yapmadan güvenilir bilgiye ihtiyaç duyan hızlı hareket eden takımlar için idealdir.

Bu araçların her biri bilişsel arama temel prensiplerini destekler ancak odak, entegrasyonlar ve özelleştirme seçeneklerinde farklılık gösterir. Seçiminiz mevcut teknoloji yığınına ve aramanın takımınızın günlük çalışmasına ne kadar derinlemesine gömülmesi isteğinize bağlı olacaktır.

Bir Bilişsel Arama Çözümü Seçme

Birçok bilişsel arama aracı mevcut, doğru platformu seçmek dikkatli bir değerlendirme gerektirir. Kuruluşların faydaları maksimize etmek için ana özellikleri, entegrasyon yeteneklerini ve iş gereksinimleri için genel uygunluğu göz önünde bulundurması gerekmektedir.

Pazar genel bakış

Bilişsel arama pazarı, benzersiz yeteneklere sahip AI destekli kurumsal arama uzmanları içerir. Çözümler özellikler, AI teknolojisinin sofistikasyonu ve endüstri odaklanma açısından değişiklik gösterir.

Anahtar farklılaştırıcılar

NLP sofistikasyonu, entegrasyon esnekliği ve ölçeklenebilirlik gibi unsurlar platformları birbirinden ayırır. Kuruluşların veri karmaşıklığı ve iş gereksinimleriyle ne kadar iyi uyum sağladığını değerlendirmesi gerekmektedir.

Seçim kriterleri

Kuruluşların bir çözüm seçerken kullanım kolaylığı, özelleştirme seçenekleri ve güvenlik özelliklerini değerlendirmesi gerekmektedir. Kullanıcı dostu arayüz ve güçlü yönetim kontrolleri başarılı benimsemeler için önemlidir.

Entegrasyon düşünceleri

Mevcut IT ekosistemleriyle sorunsuz entegrasyon, arama verimliliğini ve kullanımını maksimize etmek için hayati öneme sahiptir. En iyi çözümler, CRM'ler, belge yönetimi sistemleri gibi diğer kurumsal araçlarla bağlantı kurar ve iş akışlarını bozmadan entegre olur.

Son Düşünceler

Bilişsel arama, kuruluşların bilgi bulma ve kullanma şeklini yeniden şekillendiriyor. AI'yi sezgisel arama deneyimleriyle birleştirerek, takımların daha akıllı, daha hızlı ve daha güvenli bir şekilde çalışmasına yardımcı olur.

Guru, çalışanlara endeksleyerek ve kurtararak kullanıcılara bağlamsal, ilgili ve doğru bilgiler sunmak için AI ve makine öğrenimini kullanmaktadır. AI'ı niyeti, bağlamı ve bilgi arasındaki ilişkileri anlamak için kullanarak geleneksel anahtar kelime tabanlı aramanın ötesine geçer ve çalışanların ihtiyacı olan şeyleri hızlıca bulmalarına yardımcı olan bilişsel bir arama aracı haline gelir. Daha fazlasını öğrenmek için demomuza göz atın.

''