Введение

В оживленном центре обслуживания клиентов внимание агента Картера было отвлечено новым звонком в службу поддержки. Среди шума телефонов и клавиатур он тщательно сосредоточился на деталях корпуса. Однако, когда он углубился в жалобу, его охватило тревожное знакомство — смутное эхо из прошлого.

Агент Картер инициировал поиск в архивах, чтобы найти отсутствующее соединение, которое могло бы быстро решить проблему. Пока он просматривал данные, минуты превратились в часы, но самая важная часть ускользнула от него.

Со временем давление росло, и он понял, что должен быть более эффективный способ ориентироваться в этой паутине информации. В мире поддержки клиентов искусственный интеллект и модели большого языка (LLM) являются маяком инноваций. Быстрая обработка данных с помощью искусственного интеллекта в сочетании с передовым пониманием LLM может стать неоценимым партнером для таких агентов, как Картер.

В этом повествовании мы исследуем, как эти технологии могут по-новому определить роль агента Картера, расширить его возможности поддержки и вывести его из неопределенности. Вместе мы раскроем симбиоз между человеческим опытом и передовым искусственным интеллектом, предложив более эффективные решения.

Расширение возможностей управления знаниями: сочетание корпоративного поиска и LLM

В современную цифровую эпоху информация является основой любой организации. Управление знаниями (KM) было разработано для управления этим обширным пулом знаний. Однако по мере наступления эпохи УЗ традиционные подходы со временем терпели неудачу. Откройте для себя Enterprise Search — динамическое решение. В сочетании с LLM это может произвести революцию в сфере управления знаниями — трансформация, которая глубоко перекликается с неустанным стремлением агента Картера к поиску эффективных решений для обслуживания клиентов.

Прежде чем мы углубимся: давайте поймем пробелы и ограничения программы KM

Управление знаниями обещает упрощенный доступ к информации, эффективное сотрудничество и более эффективное принятие решений. Однако время от времени возникают некоторые присущие им пробелы:

• Слишком много данных: Организации накапливают горы данных, что затрудняет быстрый поиск необходимой информации.
• Разрозненная информация: Информация часто была разбросана по различным платформам и репозиториям, что затрудняло представление общей картины.
• Непонятые запросы: Традиционные поисковые системы с трудом понимали намерения и контекст пользователя, что приводило к неточным результатам и разочаровывающим впечатлениям.
• Общие результаты: Пользователи получали общие результаты поиска, независимо от их конкретных ролей или предпочтений, что снижало релевантность полученной информации.
• Проблемы с сотрудничеством: Совместным усилиям препятствовали трудности обмена и доступа к соответствующей информации между командами и отделами.

На фоне этих проблем Enterprise Search принес луч надежды. Целью компании является решение этих проблем с помощью умного унифицированного поиска с использованием передовых технологий искусственного интеллекта, таких как модели большого языка.

В следующих разделах мы углубимся в то, как корпоративный поиск меняет способы доступа к информации и сотрудничества в сложном мире знаний агента Картера.

Корпоративный поиск: смена парадигмы

Появление корпоративного поиска ознаменовало сдвиг парадигмы в устранении этих пробелов. Целью проекта было предоставление унифицированного и интеллектуального поиска, позволяющего организациям эффективно использовать свои хранилища знаний. Интегрируя данные из различных источников, Enterprise Search предлагал комплексное представление информации, оптимизируя процессы и улучшая сотрудничество.

Однако несмотря на то, что корпоративный поиск проложил путь к более эффективному поиску знаний, настоящая трансформация произошла с интеграцией LLM. Эти сложные модели искусственного интеллекта могут понимать контекст, расшифровывать намерения пользователя и извлекать детальную информацию из огромных объемов данных. Давайте погрузимся глубже.

Роль LLM в корпоративном поиске

Появление больших языковых моделей открыло новое измерение возможностей корпоративного поиска. LLM — это модели искусственного интеллекта, которые превосходно понимают и создают человеческий язык, позволяя им понимать контекст, намерения и нюансы, с которыми боролись традиционные поисковые алгоритмы.

Говоря о динамичной сфере управления знаниями, эти возможности программ LLM направлены непосредственно на устранение постоянных пробелов в знаниях. Влияние глубокое, оно находит отклик во всех аспектах поиска.

Устранение разрыва с помощью запросов на естественном языке: корпоративный поиск с использованием LLM не только упрощает процесс поиска, но и служит мостом между намерениями пользователя и результатами. Точно так же, как агент Картер интуитивно понимает основные проблемы, лежащие в основе запросов клиентов, LLM расшифровывает запросы на естественном языке, чтобы предоставить точную и актуальную информацию. Такое объединение намерений пользователя и контента снижает риск потери информации при переводе.

• Заполнение семантического разрыва с помощью контекстного понимания: Одной из наиболее серьезных проблем в управлении знаниями является семантический разрыв — разрыв между намерениями пользователя и результатами поиска. LLM, с их контекстуальным пониманием, закрывают этот пробел, расшифровывая нюансы намерений, лежащих в основе запросов. Точно так же, как агент Картер расшифровывает контекст проблем клиентов, специалисты LLM точно интерпретируют запросы, что приводит к результатам, которые действительно соответствуют потребностям пользователей.
• Персонализация как лекарство от фрагментированных знаний: Персонализированные результаты на основе LLM глубоко резонируют с проблемой фрагментации знаний. Традиционные поисковые системы с трудом обеспечивают целостный обзор из-за разрозненности данных. LLM, анализируя поведение, предпочтения и роли пользователей, подбирают результаты, адаптированные к индивидуальным потребностям. Эта персонализация отражает подход агента Картера, объединяющий фрагментированную информацию в комплексные решения.
• Эффективность за счет обобщения контента: Разрыв между объемными документами и эффективностью использования времени устраняется за счет обобщения содержания LLM. Точно так же, как эффективные решения Agent Carter экономят время, LLM позволяют пользователям быстро понять суть информации, не углубляясь в обширный контент. Такая эффективность сокращает разрыв между поиском информации и скоростью работы.
• Запросы на естественном языке: Корпоративный поиск на основе LLM позволяет пользователям задавать запросы, используя передовые методы обработки естественного языка, что делает процесс поиска более интуитивным и точным. Пользователи могут задавать вопросы так, как будто они разговаривают с коллегой, что снижает потребность в сложном синтаксисе и ключевых словах.
• Контекстуальное понимание: LLM могут понимать контекст запроса, расшифровывая намерения пользователя, даже если запрос сформулирован неоднозначно. Это устраняет семантический разрыв, который часто приводит к нерелевантным результатам.
• Персонализированные результаты: анализируя поведение и предпочтения пользователей, LLM могут адаптировать результаты поиска к индивидуальным потребностям. Такая персонализация повышает актуальность получаемой информации и оптимизирует взаимодействие с пользователем.
• Краткое содержание содержания: LLM могут генерировать краткие изложения объемных документов, позволяя пользователям быстро понять суть информации, не углубляясь в обширный контент.
• Многоязычная поддержка: LLM отличаются многоязычным пониманием, позволяя пользователям искать информацию на предпочитаемом ими языке без ущерба для точности.

По сути, внедрение LLM в корпоративный поиск не только улучшает этот процесс; он устраняет пробелы в знаниях, согласовывая намерения пользователей с результатами, понимая контекст, предлагая персонализированные решения, оптимизируя усвоение информации и удовлетворяя многоязычные потребности. Так же, как роль агента Картера заключается в разрушении барьеров в общении с клиентами, LLM служат интеллектуальным мостом, устраняющим препятствия на пути эффективного управления знаниями.

Использование программ LLM для устранения пробелов в знаниях и повышения производительности

Внедрение программ LLM в Enterprise Search помогло агенту Картеру эффективно устранить пробелы, оставленные эпохой управления знаниями:

• Обнаруживает намерение ограничить информационную перегрузку: LLM помогают фильтровать огромные объемы данных, предоставляя пользователям наиболее актуальную информацию в зависимости от контекста и намерений. Это существенно сокращает время, затрачиваемое на поиск информации.
• Унифицирует фрагментированные данные для всестороннего понимания: Enterprise Search на базе LLM объединяет разрозненные источники данных, создавая централизованный центр, предлагающий целостное представление информации. Это способствует принятию обоснованных решений и всестороннему пониманию.
• Закрывает семантический разрыв: Контекстуальное понимание LLM гарантирует, что результаты поиска соответствуют намерениям пользователя, сводя к минимуму нерелевантную или неточную информацию.
• Добавление уровня персонализации: Персонализированные результаты, предоставляемые LLM, повышают удовлетворенность пользователей, поскольку они получают информацию, адаптированную к их ролям и предпочтениям.
• Разрушает границы и способствует беспрепятственному сотрудничеству: Enterprise Search на основе LLM обеспечивает беспрепятственное сотрудничество, облегчая обмен актуальной информацией между командами, отделами и даже с языковыми барьерами.

Будущее корпоративного поиска с использованием LLM

Поскольку технология LLM продолжает развиваться, возможности корпоративного поиска станут еще более сложными. Достижения в области машинного обучения повысят точность понимания контекста, что приведет к более точным результатам поиска. Кроме того, интеграция LLM с другими новыми технологиями, такими как дополненная реальность и виртуальная реальность, может открыть новые измерения взаимодействия и поиска информации.

Заключение

Эпоха управления знаниями оставила после себя значительные пробелы, которые препятствовали эффективному поиску информации и сотрудничеству. А единая когнитивная платформа которая может похвастаться набором продуктов на базе искусственного интеллекта, а также когнитивным поиском, основанным на искусственном интеллекте, машинном обучении и моделях большого языка, является мощным решением этих проблем.

Благодаря запросам на естественном языке, контекстуальному пониманию, персонализированным результатам и способности преодолевать языковые барьеры, корпоративный поиск SearchUnify, основанный на LLM, устраняет пробелы и прокладывает путь к более связанному и знающему будущему. Поскольку технологии продолжают развиваться, синергия между LLM и Enterprise Search потенциально может изменить ландшафт управления знаниями и произвести революцию в том, как организации используют свой коллективный разум.