البحث المعرفي
يمثل البحث المعرفي الجيل القادم من البحث المؤسسي، والذي يستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) لتحسين استعلامات بحث المستخدمين واستخراج المعلومات ذات الصلة من مجموعات بيانات متعددة متباينة. تتجاوز قدرات البحث المعرفي قدرات محركات البحث التقليدية لجمع العديد من مصادر البيانات مع توفير الوسوم التلقائية والتخصيص. إنها تمتلك القدرة على تحسين الطريقة التي يكتشف بها موظفو المنظمة المعلومات ويصلون إليها والتي تعتبر ذات صلة وضرورية لبيئة عملهم.
يختلف البحث المعرفي عن منتجات البحث المتاحة سابقًا لأنه يجمع بين تقنية الفهرسة وتقنيات الذكاء الاصطناعي القوية، مثل قدرات معالجة اللغة الطبيعية والخوارزميات، للتوسع عبر مجموعة متنوعة من مصادر وأنواع البيانات. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للمطورين إنشاء تطبيقات بحث يمكن تضمينها في تطبيقات العمليات التجارية، مثل أدوات البحث عن الأدوية وبوابات العملاء.
تتضمن الفوائد الرئيسية التي يمكن أن تحصل عليها المنظمات من البحث المعرفي تأثيرها على اكتشاف المعرفة - قدرة المستخدمين على استخراج المعلومات المفيدة من البيانات. على سبيل المثال، يعمل البحث المعرفي على تحسين صلة المعلومات المستخرجة وزيادة كفاءة استجابات الاستعلام، مما يتيح للموظفين أن يكونوا أكثر إنتاجية وتقديم خدمة أفضل.
أهمية وفوائد البحث المعرفي
مع استمرار تنوع وحجم البيانات المستخدمة داخل المؤسسات في الزيادة، أصبحت عمليات البحث القائمة على الكلمات الرئيسية وعمليات البحث التقليدية للمؤسسات غير كافية. يؤدي كلا النهجين إلى الإضرار بعملية البحث وإنتاجية الموظفين من خلال إرجاع نتائج غير ذات صلة أو غير كاملة يجب على المستخدمين فرزها للعثور على المعلومات التي يحتاجون إليها.
من خلال البحث المعرفي، يتيح إدخال تقنية الذكاء الاصطناعي للمؤسسات البحثية استخراج معنى رفيع المستوى من المحتوى والتعلم من عمليات بحث المستخدمين لتوفير نتائج ذات صلة وكاملة بشكل متزايد. تتضمن بعض الفوائد الشاملة للبحث المعرفي ما يلي:
- تعزيز الإنتاجية.تعمل ميزة البحث الفردي على التخلص من الحاجة إلى التبديل بين التطبيقات والتخلص من الوقت الضائع في مهام مثل إعادة إدخال بيانات الاعتماد عدة مرات. علاوة على ذلك، فإن توحيد أدوات البيانات يمكّن المؤسسات من تبسيط عملياتها التجارية.
- تحسين تجربة الموظفين ومشاركتهم.تحسين ولاء الموظفين من خلال القضاء على مضيعات الوقت وزيادة الإنتاجية. تساعد خوارزميات التعلم الآلي (ML) التي توفر توصيات مخصصة المستخدمين على العثور على البيانات ذات الصلة بشكل أسرع، في حين تعمل مرونة البحث المعرفي على تحسين تجربة المستخدم من خلال التخصيص. مع تحسن تجربة البحث لدى الموظفين، يصبحون أكثر ميلاً إلى الاستمرار في استخدام هذه الأدوات.
- تقليل تكاليف التشغيل.يؤدي تعظيم الإنتاجية إلى تقليل تكاليف التشغيل للمنظمة لأن الوقت والموارد اللازمة لجمع المعلومات واكتشاف المعرفة أقل. وهذا مفيد بشكل خاص للصناعات مثل الرعاية الصحية والخدمات القانونية التي تعالج كميات كبيرة من البيانات.
مع نمو الشركة واكتسابها عملاء جدد، تزداد الحاجة إلى تشغيل كميات كبيرة من البيانات وتحليلها. إذا كانت الشركة ستجلب آلاف العملاء الجدد كل يوم، فإن نمو بياناتها سيكون هائلاً، مما يجعل من المستحيل تقريبًا مواكبة المعلومات الجديدة. يتيح البحث المعرفي إمكانية فك تشفير مجموعات البيانات المتزايدة باستمرار لاستخدامها من قبل أجزاء مختلفة من الشركة.
كيف يعمل البحث المعرفي؟
تشكل عناصر التصميم المستخدمة في البحث المؤسسي أساس البحث المعرفي. وهذا يعني أن المؤسسات لا تحتاج إلى إعادة بناء أقسام تكنولوجيا المعلومات الخاصة بها بالكامل عند تنفيذ البحث المعرفي. بعد ذلك، تعتمد تقنية الذكاء الاصطناعي على هذا الأساس، حيث تعمل على العثور على المعلومات ذات الصلة عبر جميع مصادر بيانات المؤسسة المتاحة.
يتم استخدام معالجة اللغة الطبيعية لفهم معنى البيانات غير المنظمة في رسائل البريد الإلكتروني والمستندات وأبحاث السوق ومقاطع الفيديو والتسجيلات الصوتية. تعمل خوارزميات التعلم الآلي على تحسين أهمية النتائج بشكل مستمر. تتضمن بعض خوارزميات التعلم الآلي الأكثر شيوعًا المستخدمة في البحث المعرفي ما يلي:
- التجميع:هذه خوارزمية تعلم غير خاضعة للإشراف تقوم بتجميع مجموعات فرعية من البيانات بناءً على التشابه. يمكن استخدام التجميع عندما لا يرغب المستخدم في تشغيل بحث عبر فهرس البحث بأكمله. الهدف هو تقييد البحث على مجموعة محددة من المستندات ضمن كل مجموعة.
- تصنيف:إنها خوارزمية تعلم خاضعة للإشراف تعمل على إنشاء نموذج للتنبؤ بتسميات البيانات الجديدة باستخدام مجموعة تدريب تتكون من بيانات مُسمّاة مسبقًا.
- يعود:هذه خوارزمية أخرى للتعلم الخاضع للإشراف تستخدم العلاقة بين متغيرات الإدخال والإخراج للتنبؤ بالقيم العددية المستمرة في البيانات.
- يوصي:يجمع هذا عادةً بين خوارزميات أساسية مختلفة لإنتاج محرك توصية يوفر محتوى مفيدًا محتملًا للمستخدمين. وتعرف أيضًا بالتوصية القائمة على المحتوى، وهي توفر توصيات مخصصة استنادًا إلى العلاقة بين اهتمامات المستخدم والوصف وسمات المستندات.
بالإضافة إلى خوارزميات التعلم الآلي، هناك عملية حسابية مكثفة تسمى التشابه، والتي تبني مصفوفة من التفاعلات بين عينات البيانات الاصطناعية.
مراجع
【1】https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/cognitive-search