Insight engine je forma podnikového vyhľadávania, ktorá spája informácie z mnohých zdrojov, ako sú dokumenty, e-maily, databázy a aplikácie, a analyzuje ich technikami AI. Namiesto prostých zoznamov nájdených položiek poskytuje pripravené odpovede, súvislosti alebo odporúčania, často v kontexte aktuálnej úlohy. Pojem rozšírili najmä analytici z odvetvia. Príklad: pred stretnutím s klientom vidí predajný tím všetky relevantné zmluvy, tikety a poznámky na jednom mieste.
Agenti, postupy a šablóny v jednom pracovnom priestore – bezplatné 24-hodinové demo.
Spustiť demoVyhľadávanie s AI označuje metódy vyhľadávania, ktoré pomocou AI pochopia zámer dopytu, váhujú výsledky a často vygenerujú zhrnutú odpoveď so zdrojmi namiesto prostého zoznamu odkazov. Technicky využívajú kľúčové vyhľadávanie, vektorové vyhľadávanie nad vnoreniami alebo ich kombináciu, často s následným jazykovým modelom. Príkladom sú odpoveďové vyhľadávače na webe a interné vyhľadávanie znalostí, ktoré zamestnancom pomáha nájsť potrebné informácie v príručkách a smerniciach.
Vyhľadávanie informácií (information retrieval) zahŕňa metódy, ktoré vo veľkom súbore textov nájdu dokumenty alebo úryvky zodpovedajúce dopytu a zoradia ich podľa relevantnosti. Klasické prístupy, ako je BM25, váhujú hľadané výrazy podľa toho, ako často a ako zriedka sa vyskytujú; novšie pridávajú sémantickú podobnosť. Tvorí základ vyhľadávačov, podnikového vyhľadávania a generovania rozšíreného o vyhľadávanie (RAG), pri ktorom jazykový model používa nájdené úryvky ako základ svojej odpovede.
Neštruktúrované dáta sa neriadia pevnou tabuľkovou schémou: e-maily, zmluvy, príručky, webové stránky, prezentácie, obrázky alebo zvukové nahrávky. Tvoria veľkú časť znalostí organizácií, no dlho sa ťažko analyzovali automaticky. Jazykové modely dokážu takýto obsah čítať a prehľadávať a premeniť ho na štruktúrované informácie, napríklad vytiahnuť z zmluvy lehoty a sumy do tabuľky.
Znalostné inžinierstvo zahŕňa zachytávanie, usporadúvanie a prípravu odborných znalostí tak, aby ich mohli využívať systémy IT. Pôvodne sa zameriavalo na pravidlá pre expertné systémy; dnes je často prioritou zdokumentovať roztrúsené znalosti z príručiek, popisov procesov a hláv ľudí tak, aby z nich agenti AI mohli spoľahlivo odpovedať. Zahŕňa to jasné štruktúry, aktuálne zdroje, definované zodpovednosti a zaplnenie identifikovaných medzier.
