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打破知識孤島的AI驅動情境搜尋

2024-12-11
in AI 綜合新聞
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打破知識孤島的AI驅動情境搜尋
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員工每天花多少時間尋找所需的資訊呢?根據麥肯錫 (McKinsey) 和國際數據公司 (IDC) 的研究,員工平均花費1.8小時到2.5小時來尋找所需的資訊。根據高德納 (Gartner) 的調查,47%的數位工作者在尋找有效執行工作所需的資訊時遇到困難。這種效率低下會導致延誤、挫折和失去機會。在這個快速獲取相關資訊對成功至關重要的世界中,傳統的搜尋方法往往無法滿足需求。

透過檢索增強生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG),我們正在見證一場超越基本關鍵字的搜尋技術革命,充分發揮人工智慧 (AI) 的潛力,尋找不僅是「正確答案」,而是「最有意義的答案」。RAG智能地結合資料檢索與先進的AI生成技術,確保員工能夠獲取準確的資訊和上下文相關的見解,釋放他們工作日的真正潛力。

企業搜尋的革命:RAG如何打破知識障礙

想像一下,凱西 (Cathy) 是一名員工,正在為一次國際商務旅行收集資訊。她首先查看人力資源 (HR) 入口網站,但發現旅行政策的連結指向一份在SharePoint的文件。那份文件提到的費用申請程序又引導她到另一個系統查詢匯率指導。幾個小時後,凱西仍在拼湊零散的資訊,感到沮喪,於是發送電子郵件給人力資源,造成進一步的延誤。原本應該是一個簡單的整合搜尋,卻變成耗時且低效的過程。

這種情況在許多組織中很常見,因為超過80%的企業數據是非結構化的,分散在多個系統中。因此,這些寶貴的知識在需要時難以獲取,導致錯失機會、溝通不良和洞察時間延長,影響生產力。

傳統搜尋引擎因過度依賴關鍵字而表現不佳,經常返回過時或不相關的結果,浪費時間。例如,搜尋「客戶入職流程」可能會產生數百份文件,但這些文件並沒有直接回答具體問題。這種過時的搜尋模式會嚴重妨礙組織的效率。

這就是RAG發揮作用的地方,重新定義搜尋過程。通過結合兩種強大的能力——檢索超越關鍵字的相關數據和使用生成AI生成上下文意識的回應——RAG確保員工能快速獲得所需的精確答案。RAG打破知識孤島,改變員工訪問和利用組織知識的方式。凱西不再需要翻閱無盡的文件,而是能直接獲得清晰的回應,無論資訊位於不同系統的何處。RAG不僅提高了搜尋的準確性,還加快了決策過程,釋放了企業數據的全部潛力,提升了生產力。

RAG是如何運作的?

RAG通過結合兩個關鍵的AI驅動元素來運作:

檢索超越關鍵字

上下文是RAG轉型能力的基石。與傳統基於關鍵字的搜尋不同,RAG提供一個連貫且上下文豐富的回應,精確對應使用者的意圖。它不僅僅是關鍵字匹配,而是專注於更深層的相關性和上下文,以提取可行的具體資訊。

RAG通過將文件分割成較小的單位或「片段」,並評估這些片段與使用者查詢之間的語義相似性來運作。它檢索最相關的片段,然後由大型語言模型 (LLM) 處理,以生成統一且上下文豐富的回應。例如,當被問到「過去一年北美市場銷售增長的主要驅動因素是什麼?」時,傳統搜尋可能返回零散的參考資料。相比之下,RAG全面解釋查詢的意圖,檢索來自市場推廣活動結果、產品發布和市場/行業趨勢的最相關片段,並綜合出一個連貫的回應,識別出具體的增長驅動因素,例如表現更好的市場推廣活動和技術趨勢。通過辨識上下文的微妙層次,RAG確保回應不是零散的見解組合,而是一個無縫的、全面的答案,完整地解答查詢。

生成AI的對話回應

RAG從多個來源綜合和提煉數據,以提供清晰的上下文答案,並以對話的形式呈現。例如,當被問到「我們在歐洲的市場推廣活動的主要成果是什麼?」時,RAG生成的簡潔回應可能是:「我們在歐洲的市場推廣活動促進了15%的潛在客戶產生。特別是德國和法國的表現最高,主要歸因於本地化內容策略和戰略性影響者合作。此外,在活動期間,社交媒體互動增加了25%。您需要按國家或平台進行更詳細的分析嗎?」

這一能力是基於RAG的生成AI框架,利用先進的自然語言處理和檢索方法,提供的輸出具有:

精簡:將複雜數據集的本質抽象為清晰、有影響力的摘要
上下文化:根據使用者的意圖和組織目標量身定制回應
對話式:以無縫的對話方式呈現資訊,模擬與專家互動的過程

讓我們深入探討這一範式的細節:

整體數據整合:RAG將結構化數據集(如分析儀表板)與非結構化資料庫(例如電子郵件、備忘錄和會議記錄)結合,提供多維度的查詢視圖。
精確驅動的個性化:通過識別使用者的潛在意圖,RAG提供與其角色高度相關的見解。市場推廣人員可能會收到細緻的互動指標,而策略師則可能會獲得活動投資回報的宏觀概述。
預測查詢擴展:RAG預測後續查詢,提供上下文延續或深入分析,以確保全面的信息傳遞。

這一搜尋的演變成為一個互動的知識發現過程,改變了組織的效率。

RAG不僅僅是呈現原始數據,還能識別趨勢、揭示關係並突出可行的見解。這使得決策者能夠清晰而自信地進行戰略規劃。RAG不僅是一個智能助手,更成為值得信賴的合作夥伴,提供上下文意識的可行見解。它將企業搜尋轉變為一個強大的工具,促進明智的決策和創新,培養效率和戰略增長的文化。

推薦部落格:利用對話式AI和生成AI解決人力資源挑戰

Kore.ai的搜尋和回答能力:透過AI增強的上下文搜尋打破孤島

Kore.ai的搜尋和回答能力,嵌入在AI for Work中,正在重新定義企業搜尋,利用檢索增強生成 (RAG) 技術。這一尖端解決方案解決了企業生態系統中數據分散的挑戰,提供精確且上下文相關的回應,量身定制以滿足使用者需求。與傳統搜尋工具不同,Kore.ai的能力無縫整合來自不同來源的數據,將原始資訊轉化為可行的見解,推動效率和創新。

重新定義企業知識訪問的方法論

Kore.ai平台的核心是一種優雅的AI驅動方法論,超越傳統搜尋範式:

統一數據攝取:該平台將來自各種來源的結構化和非結構化數據(包括網站、雲端連接器如Google Drive和用戶上傳的文件)整合到一個權威的資料庫中。
先進數據解析:尖端的提取算法解析和分析複雜數據集,確保回應既精確又相關。
生成卓越:利用最先進的LLM,系統生成高度上下文化的自然語言答案,將原始數據轉化為可行的知識。
信任的保障:強大的合規性和準確性機制維護數據完整性,增強信任和可靠性。

基於角色的訪問控制:安全性與可用性的結合

Kore.ai優先考慮資訊的可訪問性和企業級安全性:

細緻的權限設定:該平台強制執行基於角色的訪問控制 (RBAC),根據用戶在組織中的角色定義其權限
A+級安全性:信息共享經過身份驗證,並遵循企業安全指南,保護敏感數據不被未經授權的訪問。
自定義保障措施:管理員可以自定義訪問規則和合規性協議,以符合組織要求。

無與倫比的整合能力

您的搜尋和回答的質量取決於提供給RAG的信息。由於這些信息分散在企業系統中,與這些系統的整合對RAG系統的成功至關重要。Kore.ai的搜尋和回答能力的一個顯著特點是與超過100個企業系統的預建整合,包括客戶關係管理 (CRM) 平台、企業資源規劃 (ERP) 解決方案、協作工具和知識庫。該平台還提供一個簡單易用的框架,以構建自定義整合,適用於自家舊系統。這種整合確保了無論資訊位於組織生態系統的何處,都不會有關鍵見解被隱藏。

提升搜尋成為戰略優勢

通過將搜尋轉變為企業範圍內的知識協調引擎,Kore.ai的解決方案超越了傳統信息檢索的界限。它使得:

輕鬆訪問細緻的客戶反饋。
全面分析銷售和運營趨勢。
從支持票和其他知識資產中獲取的全面見解。

這一整合的搜尋範式促進了跨部門的無縫合作,加快了決策過程,並將零散的信息轉化為連貫的可行智慧。在Kore.ai的願景中,搜尋不再是一個靜態的工具,而是一個動態的創新、策略和轉型的促進者——使企業能夠應對複雜性,釋放前所未有的機會。

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RAG的實際應用:跨企業的實用案例

RAG獨特的檢索精確性和生成能力在各種企業功能中產生了實際影響。以下是幾個關鍵用例,展示其轉型潛力:

企業文件分析和報告:RAG通過總結複雜文件,自動化報告生成,確保所有關鍵數據點都被捕獲,減少手動工作,同時提高速度和準確性。
員工支持查詢:RAG幫助簡化人力資源和IT支持,快速從公司知識庫、手冊或常見問題中檢索相關資訊,生成準確且上下文相關的回應,減少回應時間,提升用戶滿意度,並釋放支持團隊處理更複雜的問題。
幫助代理商搜尋資訊:RAG通過快速檢索最相關的資訊,幫助客戶服務和支持代理商,確保他們能更快、更準確地回應查詢。
幫助批判性思維和決策:通過處理和綜合來自多個來源的複雜數據,RAG幫助決策者分析各種情境、權衡潛在結果,並增強批判性思維過程。這幫助高管和團隊在壓力下做出明智的、基於數據的決策。
項目報告總結:RAG從詳細的項目文件、時間表和溝通中提取關鍵見解,使團隊能快速評估項目狀態,並在不閱讀冗長報告的情況下做出明智的決策。
競爭市場分析:RAG持續檢索和綜合有關行業趨勢、競爭對手策略和市場動態的數據,幫助高管保持競爭力,並根據實時見解做出戰略決策。

RAG通過無縫整合先進的檢索和智能生成,提升了運營效率,支持更好的決策,並推動企業創新。例如,一家全球投資銀行利用RAG驅動的搜尋將顧問研究時間從45分鐘縮短到幾分鐘。顧問現在能夠獲得即時的、帶有引用的見解,使他們能更專注於建立客戶關係。這一成功還激發了其他AI工具的開發,例如自動會議摘要和後續電子郵件,進一步提升了生產力。此外,一家領先的家電公司利用基於RAG的搜尋改變了產品發現,為客戶查詢提供簡潔的答案,提升了滿意度,縮短了搜尋時間,並促進了個性化推薦和自動支持等創新。

想要探索更多嗎?前往:Kore.ai AI產品

RAG的未來:重新定義企業智慧

明天的企業將不再為分散的數據或孤立的系統而苦惱。相反,透過檢索增強生成 (RAG),他們將經歷一場範式轉變,每個問題不僅能得到答案,還能獲得可行的見解。想像一下,員工能即時訪問豐富的跨功能知識——從客戶偏好到供應鏈趨勢,讓他們能更快、更聰明地做出決策。通過利用先進的AI整合、分析和解釋跨平台的數據,RAG將搜尋轉變為一個戰略促進者,推動效率、創新和競爭優勢。

RAG的未來不僅限於搜尋——它將演變為自動化、主動智慧和個性化。今天採用RAG的組織將為未來的進步做好準備,例如預測使用者需求的量身定制見解和根據搜尋結果自動化工作流程的智能系統。這一轉變將重新定義企業運營,使企業不僅能找到答案,還能無縫地付諸行動。現在投資RAG技術,確保企業保持領先,培養知情行動和持續創新的文化,迎接日益數據驅動的世界。

與Kore.ai的基於RAG的搜尋解決方案一起邁出下一步

您準備好釋放組織的全部潛力了嗎?Kore.ai在Forrester的企業搜尋波浪報告中被認可為強勁的參與者,並受到大型跨國企業的信任,基於RAG的搜尋和回答將幫助您將分散的部落知識轉化為戰略資產。授權您的團隊,打破孤島,並發現基於RAG的搜尋的戰略優勢,這是最近宣布的AI for Work。知識發現的未來已經來臨——不要讓您的組織被落在後面。



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本文由 AI 台灣 使用 AI 編撰,內容僅供參考,請自行進行事實查核。加入 AI TAIWAN Google News,隨時掌握最新 AI 資訊!

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