인공 지능 기술을 기반으로 하는 지능형 검색은 데이터 사일로를 제거하고 직원과 고객이 필요한 정보를 빠르고 쉽게 찾을 수 있도록 도와줍니다.
최종 사용자는 지능형 검색을 사용하여 데이터베이스의 빅 데이터, 문서 관리 시스템, 디지털 콘텐츠, 웹 페이지, 종이 등 형식에 관계없이 어디서나(회사 내부 또는 외부) 데이터 세트에서 정보를 추출할 수 있습니다. 지능형 검색 및 Enterprise Search는 자연어 검색, AI 검색 또는 AI 기반 검색, 인지 검색과 동의어입니다.
엔터프라이즈 정보 검색 시스템은 공용 인터넷이 존재하기 훨씬 전부터 존재해 왔습니다. 다중 사용자 메인프레임 컴퓨터 시스템 구현의 초기 이점 중 하나는 대규모 문서 저장소에서 텍스트 문자열과 정확히 일치하는 항목을 찾아내어 정보 검색을 용이하게 한다는 점입니다.
데스크톱 컴퓨팅과 기업 인트라넷의 성장과 함께 Enterprise Search 솔루션인 IBM Storage and Information Retrieval System(STAIRS) 및 로컬 검색 툴 FAST(나중에 Microsoft에 인수됨)가 엔터프라이즈 컴퓨팅의 주류가 되었습니다.
그러나 Google(및 그 전신인 AltaVista)과 같이 공개적으로 액세스할 수 있는 무료 웹 검색 엔진의 등장과 대중화는 정보 검색, 콘텐츠 검색 및 Enterprise Search 플랫폼에 대한 사용자의 기대치를 근본적으로 변화시켰습니다.
Enterprise Search 도구가 검사해야 하는 데이터의 양과 다양성이 급격히 증가함에 따라 결과 검색 속도는 인지 검색 알고리즘 성능의 핵심 지표가 되었습니다. 오늘날의 지능형 검색 솔루션은 빅데이터 워크로드의 성능 요구 사항을 처리할 수 있는 아키텍처를 기반으로 구축되어야 합니다. 이는 필요한 확장성을 제공하기 때문에 광범위한 API 기반 통합 및 자동화를 갖춘 클라우드 인프라가 일반적으로 작업에 가장 적합합니다.
기업은 Google 또는 기타 기존 검색 엔진을 사용하여 "신제품 배송이 지연되는 이유는 무엇입니까?" 또는 "지난 주에 가장 많이 보고된 고객 문제는 무엇이었습니까?"와 같은 비즈니스 관련 답변을 찾을 수 없습니다. 지능형 검색은 검색 엔진 및 웹 검색(예: Bing, Google Search 또는 AskJeeves)과 달리 비즈니스와 관련된 정보와 답변을 표시합니다.
인공 지능은 지능형 검색을 강화하여 다음과 같은 기능을 툴에 제공합니다.
지능형 검색은 자연어 쿼리 내의 용어를 인덱싱된 정보의 콘텐츠와 비교합니다.
기업은 여러 소스에 걸쳐 문서와 데이터를 비정형 및 정형 형태로 저장합니다. 직원들은 매일 평균 3시간씩 정보를 검색하는 데 시간을 낭비합니다.
회사의 비정형 데이터에서 인사이트와 해답을 쉽게 찾을 수 있어야 합니다. 이제 지능형 검색을 통해 비즈니스를 데이터 기반으로 전환해야 할 때입니다.
IBM watsonx Orchestrate를 사용하여 확장 가능한 AI 어시스턴트 및 에이전트를 쉽게 설계하고, 반복적인 작업을 자동화하고, 복잡한 프로세스를 간소화합니다.
강력하고 유연한 라이브러리, 서비스 및 애플리케이션 포트폴리오로 인공 지능의 비즈니스 가치를 가속화합니다.
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