기업이 AI 기반 시맨틱 검색 플랫폼을 필요로하는 이유

경쟁이 치열한 오늘날의 기업에서는 엄청난 양의 데이터를 활용하여 우위를 확보해야합니다. 이 기사는 의미론의 개념과 인공 지능을 기반으로하는 의미 론적 검색 플랫폼이 기업에서 반드시 필요로하는 사항에 대해 설명합니다.

기술 발전으로 검색이 크게 발전했으며 사용자는 결과와 훨씬 더 정확하고 관련성을 기대할 수 있습니다. 오늘날 전통적인 키워드 기반 검색은 여전히 ​​관련이 있지만 인공 지능 (AI)을 기반으로하는 기술이 우리의 상상력을 재정립하고 있습니다. 키워드 기반 접근 방식을 사용할 때 가장 큰 문제는 구조화되지 않은 데이터로 작업 할 때 항상 정확한 것은 아니라는 점입니다. 오늘날 데이터는 기하 급수적으로 증가하고 있으며 조직 데이터의 주요 부분은 구조화되지 않았습니다. 이는보다 효율적인 접근 방식을 요구하며 의미 론적 검색은 오늘날 기업에서 필요로하는 솔루션입니다.

키워드 기반 검색의 문제점

IBM, 스탠포드 (Stanford)와 MIT가 수행 한 조사에 따르면 검색은 탐색 검색과 연구 검색의 두 가지 유형으로 분류 할 수 있습니다. 전자는 특정 문서 나 페이지를 찾는 것과 관련이 있으며, 이는 전통적인 키워드 기반 접근 방식이 놀라운 일을하는 곳입니다. 그러나 후자는 특정 주제와 관련된 모든 정보 비트를 수집하는 작업을 포함합니다. 이것은 전통적인 접근 방식이 종종 실패하는 곳입니다. 키워드의 존재를 전적으로 기반으로하며 때로는 모든 관련 정보를 가져 오기에 충분하지 않습니다.

시맨틱 검색이 해결책 인 이유

이제 의미 론적 검색이 어떻게 변화를 가져올 수 있는가? 전통적인 개념과 다른 점을 이해하기 위해 개념과 작동 원리를 살펴 보겠습니다. '의미 론적'이란 의미를 의미하고 시맨틱 검색 엔진은 AI 기반 알고리즘을 사용하여 가장 관련성이 높은 결과를 보여주기 위해 각 용어에 대한 쿼리의 개념을 이해합니다. 즉, 쿼리의 컨텍스트에있는 결과에 관한 것입니다.

시맨틱 검색 엔진은 고급인지 기능을 사용하여 쿼리의 의미를 이해하므로 결과의 관련성과 정확성에 새로운 가능성을 열어줍니다. 따라서 검색어를 입력하면 동의어 및 관련 용어가 포함 된 정보를 포함한 모든 관련 정보가 제공됩니다. 이렇게하면 범위가 넓어지며 조직화되지 않고 구조화되지 않은 데이터로 작업 할 때 유용합니다. 기업 데이터는 대부분 전자 메일 및 소셜 미디어를 비롯한 다양한 출처에서 수집 된 데이터로 구조화되지 않았습니다. 전략적 비즈니스 의사 결정에 사용하기위한 통찰력을 얻기 위해이 데이터를 통일하는 것은 오늘날 기업의 우선 순위 중 하나이며 시맨틱 검색 엔진은 다음과 같은 방식으로 도움을 줄 수 있습니다.

1] 향상된 품질의 결과

컨텍스트 기반의 시맨틱 접근 방식은 정확하고 관련성이 높은 결과를 신속하고 높은 회수율 (쿼리에 대한 모든 관련 결과를 가져 오는 기능)을 가져옵니다. 3RDi Search 는 Retina API, 자체 NLP, 텍스트 마이닝 및 텍스트 분석 엔진을 기반으로하는 엔터프라이즈 검색 플랫폼입니다.

2] 향상된 사용자 경험

인공 지능에 기반한 자연어를 이해하는 능력은 과거과 같이 향상된 사용자 경험을 제공합니다. 사용자 친화적이고 직관적 인 사용자 인터페이스와 결합하여 사용자가 비즈니스와 상호 작용하는 방식을 재정의 할 수 있습니다. Coveo 는 예전과 같이 사용자 경험을 위해 배타적 인 기계 학습으로 구동되는 플랫폼의 또 다른 좋은 예입니다.

3] 전략적 의사 결정

데이터는 오늘날 전략적 의사 결정에 사용될 수있는 정보 때문에 조직에서 가장 중요한 자산입니다. 시맨틱 스 (Semantics)는 기업이이 데이터의 잠재력을 발휘하고 비즈니스 성장을 촉진하기위한 통찰력을 이끌어 낼 수 있도록 도와줍니다.

기사 제출검색 경험을 향상시키는 데 더 많은 조직이 힘을 실어주기 때문에 의미 체계가 널리 보급 되고 있습니다. 이는 효과적인 엔터프라이즈 검색에서 중요성을 입증합니다.