Insight engine е вид корпоративно търсене, което обединява информация от много източници, като документи, имейли, бази данни и приложения, и я анализира с ИИ техники. Вместо обикновени списъци с резултати, то предоставя подготвени отговори, връзки или препоръки, често в контекста на текущата задача. Терминът е популяризиран главно от отраслови анализатори. Пример: преди среща с клиент екип по продажбите вижда на едно място всички относими договори, заявки и бележки.
Агенти, потоци и шаблони в едно работно пространство – безплатна 24-часова демонстрация.
Стартирайте демотоИИ търсене означава методи за търсене, които използват ИИ, за да разберат намерението зад дадена заявка, да претеглят резултатите и често да генерират обобщен отговор с източници, вместо обикновен списък с връзки. Технически те използват търсене по ключови думи, векторно търсене върху влагания или комбинация от двете, често последвани от езиков модел. Примери са отговарящите машини (answer engines) в мрежата и вътрешното търсене на знания, което помага на служителите да намират нужното в ръководства и политики.
Извличането на информация (information retrieval) обхваща методи за намиране на документите или откъсите в голям обем текст, които съответстват на дадена заявка, и за подреждането им по релевантност. Класически подходи като BM25 претеглят термините за търсене според това колко често и колко рядко се срещат; по-новите добавят семантично сходство. То е в основата на търсачките, корпоративното търсене и retrieval-augmented generation, при което езиков модел използва извлечените откъси като основа за отговора си.
Неструктурираните данни не следват фиксирана таблична схема: имейли, договори, ръководства, уеб страници, презентации, изображения или аудиозаписи. Те съставляват голям дял от знанията на организациите, но дълго време бяха трудни за автоматичен анализ. Езиковите модели могат да четат и търсят в такова съдържание и да го превръщат в структурирана информация, например като извличат срокове и суми от договор в таблица.
Инженерството на знанията обхваща събирането, организирането и подготовката на експертни знания, така че ИТ системите да могат да ги използват. Първоначално акцентът е върху правила за експертни системи; днес приоритетът често е да се документират разпръснатите знания от ръководства, описания на процеси и от главите на хората, така че ИИ агентите да могат да отговарят надеждно въз основа на тях. Това включва ясни структури, актуални източници, определени отговорности и запълване на установените пропуски.
