Що таке Пізнавальний Пошук? 

Пізнавальний пошук є вдосконаленою формою технології пошуку, яка використовує штучний інтелект (AI) для надання більш відповідних, контекстно-орієнтованих результатів, розуміючи намір користувача, лінгвістичні тонкощі та зв'язки змісту. На відміну від традиційного пошуку за ключовими словами, він виходить за межі простого співпадіння текстів для тлумачення значень та надання глибоких висновків.

Що таке Пізнавальний Пошук?

Пізнавальний пошук є типом пошуковика з підвищенням AI, який наслідує, як люди розуміють інформацію. Він поєднує технології, такі як обробка природної мови (NLP), машинне навчання (ML) і семантичний аналіз для повернення результатів пошуку на основі концепцій та контексту — не просто точних слів.

Наприклад, якщо користувач шукає "як навчити нових співробітників", пізнавальний пошук може також показати посібники з "орієнтації нових працівників", навіть якщо точне вираз не використовується. Це робить його особливо корисним у середовищах з великою та різноманітною інформацією, таких як корпоративні системи знань, юридичні бази даних та платформи електронної торгівлі.

Основні Функції та Можливості Пізнавального Пошуку

Пізнавальні пошукові двигуни пропонують кілька передових функцій, які відрізняють їх від традиційних інструментів пошуку:

• Розуміння природної мови: Дозволяє користувачам шукати, використовуючи розмовні запити замість жорстких ключових слів.
  
  
• Контекстуальна свідомість: Враховує ролі користувачів, попередні запити та поведінку для налаштування результатів.
  
  
• Розпізнавання сутності: Визначає та посилає на пов'язані сутності (люди, місця, концепції) понад документами.
  
  
• Семантичний пошук: Розуміє значення за запитами для збігу з відповідним контентом.
  
  
• Персоналізовані результати: Надає різні результати різним користувачам на основі їх наміру або прав доступу.
  
  
• Об'єднаний пошук: Витягає дані з різних джерел (бази даних, хмарні додатки, електронні листи) в єдиний досвід.
  
  
• AI-generated summaries: Extracts key information from documents to create concise, readable summaries.
  
  

Ці можливості роблять пізнавальний пошук потужним інструментом для видобування цінності з великих, структурованих наборів даних.

Приклади Пізнавального Пошуку в Дії

Пізнавальний пошук використовується в різних галузях, щоб допомогти користувачам знаходити вірну інформацію швидше:

• Корпоративний управління знаннями: Компанії використовують пізнавальний пошук для швидкого знаходження політик, плейбуків та викладення профільної експертизи через внутрішні інструменти.
  
  
• Підтримка клієнтів: Інструменти пошуку, що працюють за допомогою AI, допомагають агентам підтримки знаходити рішення з документації або минулих квитків миттєво.
  
  
• Електронна торгівля: Роздрібні торговці покращують пошук продуктів, розуміючи наміри покупця (наприклад, "літні черевики для пішоходів" повертає водночас піші сандалі).
  
  
• Юридичний пошук: Юридичні фірми використовують пізнавальний пошук для знаходження відповідних правових актів та контрактів, аналізуючи правову мову та контекст.
  
  
• Охорона здоров'я: Лікарі отримують доступ до пацієнтських записів або медичної літератури ефективніше завдяки можливостям семантичного пошуку.
  
  

Техніки Штучного Інтелекту, Що Використовуються в Пізнавальному Пошуку

Системи пізнавального пошуку ґрунтуються на кількох базових технологіях штучного інтелекту:

• Обробка природної мови: NLP дозволяє когнітивним пошуковим системам розуміти відтінки людської мови. Це дозволяє проводити пошуки на основі значення, а не лише ключових слів, забезпечуючи користувачам результати, які відповідають їхнім намірам. 

ОПМ також підтримує функції, такі як аналіз настрою, визначення сутностей та переклад мови, що робить пошук більш вишуканим та доступним.

• Машинне навчання: Машинне навчання допомагає когнітивному пошуку шляхом аналізування взаємозв'язків у поведінці пошуку та відповідному налаштуванні результатів. З більшим взаємодією користувачів з системою вона стає кращею у прогнозуванні того, що вони шукають та постійно поліпшує релевантність пошуку.
  
  
• Граф знань: Структурує взаємозв'язки між сутностями для кращої релевантності результатів.
  
  
• Нейронні мережі та векторні представлення: Представляє слова, речення та документи таким чином, що зберігає значення та контекст.
  
  
• Оптичне розпізнавання символів (OCR): Видобуває текст з зображень та PDF для забезпечення можливості пошуку.
  
  

Разом ці техніки дозволяють когнітивному пошуку виходити за межі простого вилучення інформації та ставати інструментом для відкриття та інсайтів.

Важливість та користь когнітивного пошуку

Когнітивний пошук трансформує спосіб взаємодії людей з інформацією:

• Збільшує продуктивність: Неефективний пошук коштує час та гроші бізнесу. Пізнавальний пошук усуває інформаційні силоси, що полегшує співробітникам доступ до даних в потрібний момент. Це призводить до швидшого прийняття рішень та підвищує операційну ефективність.
  
  
• Покращується процес прийняття рішень: З інтелектуальними висновками від AI, когнітивний пошук може виявити приховані знання в організації. Це допомагає з'єднувати пов'язані документи, підкреслювати вклад експертів та надавати персоналізовані рекомендації, наділяючи команди можливістю приймати обґрунтовані рішення.
• Персоналізований досвід пошуку: Когнітивний пошук налаштовує результати з урахуванням ролей користувачів, їх уподобань та минулих взаємодій. Незалежно від того, інженер, маркетолог чи керівник, кожен користувач бачить найбільш узгоджену інформацію для своїх конкретних потреб.
• Зменшення оперативних витрат: Автоматизуючи вилучення даних та мінімізуючи ручні пошуки, когнітивний пошук зменшує навантаження на команди підтримки ІТ. Також зменшує ризик повторної роботи, оскільки співробітники можуть швидко знаходити та використовувати існуючий вміст.
  
  
• Покращує досвід користувачів: Когнітивний пошук дозволяє надавати швидші, більш точні відповіді, надаючи найвідповідніший контент підтримки миттєво. Це призводить до швидшого часу вирішення проблем та більш задовільних експериментів самообслуговування для клієнтів.
  
  
• Об'єднує доступ до даних: Шляхом індексації контенту в різних додатках, хмарних сховищах та внутрішніх базах даних когнітивний пошук надає централізовану точку доступу. Командам вже не потрібно перемикатися між системами, щоб знайти потрібне, що зменшує тривалість і покращує ефективність.
  
  
• Адаптується до користувачів: Когнітивний пошук неперервно навчається з поведінки користувачів, їх уподобань та відгуків. З часом він надає більш точні результати, витягує кращий контент та більш тісно взаємодіє з реальною роботою людей.

Для бізнесу це означає кращу операційну ефективність та міцніший фундамент для цифрової трансформації.

Як працює когнітивний пошук?

На високому рівні когнітивний пошук виконує ці кроки:

1. Відображення даних: Збирає вміст з різних джерел, включаючи документи, електронні листи, системи CRM та інше.
   
   
2. Обробка та збагачення: Використовує NLP та ML для видобуття метаданих, ідентифікації сутностей та створення векторних представлень.
   
   
3. Індексування контенту: Будує пошуковий індекс з семантичними взаємозв'язками.
   
   
4. Розуміння запитів: Аналізує вхідні дані користувача з використанням NLP для визначення наміру та контексту.
   
   
5. Ранжування і персоналізація результатів: Порівнює запит з індексом за допомогою семантичних та контекстуальних сигналів.
   
   
6. Надання висновків: Повертає результати з резюме, пов'язаним контентом або прямими відповідями, якщо це можливо.
   
   

Цей конвеєр забезпечує те, що досвід пошуку відчувається як інтелігентний та інтуїтивний.

Когнітивні Інструменти Пошуку

Декілька платформ пропонують когнітивні можливості пошуку, часто інтегровані в більш широкі корпоративні системи:

Microsoft Azure Cognitive Search є рішенням на основі хмари, яке включає вбудовані функції збагачення ШІ, такі як розпізнавання зображень та виявлення мови. Це сильний вибір для організацій, які вже користуються інструментами Microsoft через безшовну інтеграцію з послугами Azure.

Elasticsearch, коли розширений за допомогою додатків для машинного навчання, стає гнучкою платформою когнітивного пошуку. Це відкрите джерело і високо настроюване, що робить його популярним серед розробників та організацій, яким необхідний детальний контроль над інфраструктурою пошуку.

IBM Watson Discovery надає передові можливості обробки природної мови та ШІ з коробки. Часто цей інструмент вибирають галузі з жорсткими вимогами в галузі відповідності, такі як охорона здоров'я та фінанси, завдяки його надійним функціям безпеки та можливостям пояснення.

Amazon Kendra призначений для підприємственого середовища та тісно інтегрується з AWS. Він використовує Машинне навчання для повернення результатів, що враховують контекст, і особливо ефективний для компаній, які вже працюють у середовищі Amazon.

Guru пропонує унікальний підхід зі своїми «Когнітивними агентами» - настроюваними штучними інтелектуальними асистентами, які надають керовані відділом відповіді безпосередньо в інструментах, таких як Slack, Chrome та Microsoft Teams. Guru надає перевагу наданню довіреної інформації в робочому процесі користувача, роблячи його ідеальним для швидкоплинних команд, які потребують надійної інформації без перемикання застосунків.

Кожен з цих інструментів підтримує основні принципи когнітивного пошуку, але відрізняється за фокусом, інтеграціями та опціями налаштування. Ваш вибір буде залежати від вашого існуючого технологічного стеку та того, як глибоко ви хочете, щоб пошук був вбудований у щоденну роботу вашої команди.

Як вибрати когнітивне пошукове рішення

З великою кількістю когнітивних пошукових інструментів, вибір правильної платформи потребує ретельної оцінки. Організація повинна враховувати ключові функціональні можливості, можливості інтеграції та загальну відповідність їхнім бізнес-потребам для максимізації переваг пошуку на базі ШІ.

Огляд ринку

Ринок когнітивного пошуку включає виробників, які спеціалізуються на пошуку корпоративного рівня, приведеного в дію ШІ, кожен з унікальними можливостями. Рішення відрізняються за характеристиками, складністю ШІ, та спрямуванням на галузь.

Ключові відмінності

Фактори, такі як складність NLP, гнучкість інтеграції та масштабованість роблять платформи відмінними. Організації повинні оцінити, наскільки добре рішення відповідає складності їхніх даних та бізнес-вимогам.

Критерії вибору

Організації повинні оцінити зручність використання, доступність налаштувань та функції безпеки при виборі рішення. Дружній інтерфейс та потужні адміністративні контролі є важливими для успішного впровадження.

Питання інтеграції

Безперервна інтеграція з існуючими ІТ-екосистемами є ключовою для максимізації ефективності та прийняття пошуку. Кращі рішення співпрацюють з CRM-системами, системами управління документами та іншими корпоративними інструментами, не перешкоджуючи робочим процесам.

Останні думки

Когнітивний пошук змінює те, як організації знаходять та використовують інформацію. Поєднуючи ШІ з інтуїтивними пошуковими досвідами, він допомагає командам працювати розумніше, швидше та з більшою впевненістю.

Guru використовує ШІ та машинне навчання для надання контекстної, відповідної та точної інформації користувачам через індексацію та витягування знань підприємства. Він виходить за рамки традиційного пошуку за ключовими словами, використовуючи ШІ для розуміння мети, контексту та відносин між інформацією, що робить його інструментом когнітивного пошуку, що допомагає працівникам швидко знаходити потрібне. Перегляньте наш демо, щоб дізнатися більше.

‍