인공지능 기술을 기반으로 하는 지능형 검색은 데이터 사일로를 제거하고 직원 및 고객들이 필요한 정보를 빠르고 쉽게 찾을 수 있도록 지원합니다. 일반 사용자는 지능형 검색을 사용하여 형식에 상관없이 (회사 내부 또는 외부) 어디서나 데이터 세트에서 정보를 추출할 수 있습니다(데이터베이스 내 빅데이터, 문서 관리 시스템, 디지털 콘텐츠, 웹 페이지, 종이 문서 등 어디서나 가능함). 지능형 검색 및 엔터프라이즈 검색은 자연어 검색, AI 검색 또는 AI 기반 검색 및 코그너티브 검색과 같은 의미로 사용됩니다.
엔터프라이즈 정보 검색 시스템은 공용 인터넷이 등장하기 훨씬 이전부터 존재했습니다. 다중 사용자 메인프레임 컴퓨터 시스템을 구현하는 데 따른 초기의 혜택 중 하나는 대규모 문서 저장소에서 텍스트 문자열과 정확히 일치하는 항목을 찾음으로써 정보를 쉽게 발견했다는 것입니다.
데스크탑 컴퓨팅 및 기업 인트라넷의 성장에 발맞춰, IBM Storage and Information Retrieval System(STAIRS) 및 로컬 검색 툴 FAST(나중에 Microsoft에서 인수함)와 같은 상용 엔터프라이즈 검색이 엔터프라이즈 컴퓨팅의 주류가 되었습니다.
그러나 Google(및 그 전신인 AltaVista)과 같이 공개적으로 액세스할 수 있는 무료 웹 검색 엔진이 등장하고 그 인기가 높아지면서 정보 검색, 콘텐츠 발견 및 엔터프라이즈 검색 플랫폼에 대한 사용자의 기대에 급격한 변화를 가져왔습니다.
엔터프라이즈 검색 툴을 통해 조사해야 하는 데이터의 볼륨과 다양성이 빠르게 증가하는 상황에서, 결과 검색 속도는 코그너티브 검색 알고리즘 성능의 핵심 지표가 되었습니다. 오늘날의 지능형 검색 솔루션은 빅데이터 워크로드의 성능 요구사항을 처리할 수 있는 아키텍처에 구축해야 합니다. 광범위한 API 기반 통합 및 자동화 기능이 포함된 클라우드 인프라는 필요한 확장성을 제공하므로, 일반적으로 작업에 가장 적합합니다.
기업은 "새 제품 배송이 지연되는 이유는 무엇입니까?" 또는 "지난 주에 가장 많이 보고된 고객의 불편 사항은 무엇입니까?" 등의 비즈니스 특정 답변을 찾는 데에는 Google 또는 기존의 다른 검색 엔진을 사용할 수 없습니다. 지능형 검색은 검색 엔진 및 웹 검색(예: Bing, Google 검색 또는 AskJeeves)과 달리 비즈니스에 특화된 정보 및 답변을 제공합니다.
인공지능은 지능형 검색을 기반으로 작동하며 다음과 같은 기능을 제공합니다.
지능형 검색은 자언어 쿼리 내의 용어를 색인화된 정보 내의 콘텐츠와 비교합니다.
기업은 문서 및 데이터를 비정형 및 정형화된 형식으로 여러 소스에 걸쳐 저장합니다. 평균적으로 직원들은 매 근무일마다 정보를 검색하는 데 3시간을 소비합니다.
인사이트와 답변은 회사의 비정형 데이터에서도 쉽게 찾을 수 있어야 합니다. 지능형 검색 기능을 통해 데이터 중심 비즈니스를 구축해야 할 때입니다.
IBM Watson Discovery는 데이터 사일로를 제거하고 엔터프라이즈 데이터 내부에 숨겨진 정보를 검색하는 수상 경력이 있는 AI 기반 검색 기술입니다.
NLP는 비즈니스의 언어를 구사하는 AI입니다. IBM Watson Discovery를 이용하여 3년간 383%의 ROI를 달성할 솔루션을 개발하세요.
IBM Cloud Pak for Data는 클라우드에서 모든 데이터를 AI 및 분석에 사용할 수 있도록 데이터 패브릭을 제공하는 개방형의 확장 가능한 데이터 플랫폼입니다.