Fogalomtár

Insight Engine

Mi a(z) Insight Engine?

Az insight engine a vállalati keresés egyik formája, amely számos forrásból – például dokumentumokból, e-mailekből, adatbázisokból és alkalmazásokból – egyesíti az információt, és MI-technikákkal elemzi. A puszta találati listák helyett kész válaszokat, összefüggéseket vagy javaslatokat ad, gyakran az éppen végzett feladat kontextusában. A kifejezést főként iparági elemzők tették ismertté. Példa: egy ügyfélmegbeszélés előtt az értékesítési csapat egy helyen látja az összes releváns szerződést, jegyet és jegyzetet.

Témák

vállalati keresés
Tudásmenedzsment
elemzés

Próbálja ki a KI.ordót

Ügynökök, munkafolyamatok és sablonok egyetlen munkaterületen – ingyenes, 24 órás demó.

Demó indítása

← Minden fogalom

Kapcsolódó fogalmak

MI-keresés

Az MI-keresés olyan keresési módszereket jelent, amelyek MI-t használnak a lekérdezés mögötti szándék megértésére, az eredmények súlyozására, és gyakran forrásokkal ellátott, összefoglalt választ generálnak a puszta hivatkozáslista helyett. Technikailag kulcsszavas keresést, beágyazásokon alapuló vektorkeresést vagy ezek kombinációját használják, gyakran egy nyelvi modellel kiegészítve. Példák: az interneten működő válaszmotorok és a belső tudáskeresés, amely segít a munkatársaknak megtalálni a szükséges információt kézikönyvekben és szabályzatokban.

Keresés
Tudás
+1

Információkeresés

Az információkeresés (information retrieval) azokat a módszereket foglalja magában, amelyek egy nagy szövegállományban megtalálják a lekérdezésnek megfelelő dokumentumokat vagy szövegrészleteket, és relevancia szerint rangsorolják őket. A klasszikus megközelítések, például a BM25, a keresőszavakat aszerint súlyozzák, milyen gyakran és milyen ritkán fordulnak elő; az újabbak szemantikus hasonlóságot is bevonnak. Ez áll a keresőmotorok, a vállalati keresés és a visszakeresésalapú generálás mögött, amelyben egy nyelvi modell a visszakeresett részleteket használja válasza alapjául.

Keresés
BM25
+1

Strukturálatlan adatok

A strukturálatlan adatok nem követnek rögzített táblázatos sémát: ilyenek az e-mailek, szerződések, kézikönyvek, weboldalak, prezentációk, képek vagy hangfelvételek. A szervezeti tudás nagy részét teszik ki, de automatikus elemzésük sokáig nehéz volt. A nyelvi modellek képesek ilyen tartalmakat olvasni és keresni bennük, és strukturált információvá alakítani őket, például egy szerződésből határidőket és összegeket kinyerni egy táblázatba.

Adatok
Dokumentumok
+1

Tudásmérnökség

A tudásmérnökség a szakértői tudás rögzítését, rendszerezését és előkészítését foglalja magában, hogy az informatikai rendszerek használni tudják. Eredetileg a szakértői rendszerek szabályaira összpontosított; ma gyakran az a fő feladat, hogy a kézikönyvekben, folyamatleírásokban és az emberek fejében szétszórt tudást dokumentálják, hogy az MI-ügynökök megbízhatóan válaszolhassanak belőle. Ehhez világos struktúrák, naprakész források, meghatározott felelősségek és a feltárt hiányosságok pótlása tartozik.

Tudásmenedzsment
Tanácsadás
+1

Sablon