认知搜索 Cognitive Search

认知搜索 (Cognitive Search) 代表了新一代的企业搜索，它使用人工智能 (AI) 技术来改进用户的搜索查询并从多个不同的数据集中提取相关信息。认知搜索功能超越了传统搜索引擎的功能，可将众多数据源汇集在一起​​，同时还提供自动标记和个性化。它有可能极大地改善组织员工发现和访问与其工作环境相关且必要的信息的方式。

认知搜索与以前可用的搜索产品不同，因为它将索引技术与强大的人工智能技术（例如自然语言处理功能和算法）相结合，以扩展各种数据源和类型。此外，开发人员可以构建可以嵌入到业务流程应用程序中的搜索应用程序，例如药物研究工具和客户门户。

组织可以从认知搜索中获得的主要好处包括它对知识发现的影响——用户从数据中提取有用信息的能力。例如，认知搜索提高了提取信息的相关性并提高了查询响应的效率，从而使员工能够提高生产力并提供更好的服务。

认知搜索的重要性和好处

由于组织内使用的数据种类和数量不断增加，基于关键字的搜索和传统的企业搜索已经变得不够充分。这两种方法会返回不相关或不完整的结果，从而损害搜索流程和员工生产力，用户必须对这些结果进行排序才能找到所需的信息。

通过认知搜索，引入的人工智能技术使企业搜索能够从内容中提取高级含义，并从用户的搜索中学习，以提供越来越相关和完整的结果。认知搜索的一些总体好处包括：

  • 生产力最大化。单一搜索功能消除了在应用程序之间切换的必要性，并消除了在多次重新输入凭据等任务上浪费的时间。此外，数据工具的统一使组织能够简化其业务流程。
  • 改善员工体验和敬业度。通过消除时间浪费和提高生产力来提高员工忠诚度。提供个性化建议的机器学习 ( ML ) 算法可帮助用户更快地找到相关数据，而认知搜索的灵活性可通过个性化改善用户体验。由于员工的搜索体验得到改善，他们更有可能持续使用这些工具。
  • 降低运营成本。生产力最大化可降低组织的运营成本，因为收集信息和发现知识所需的时间和资源更少。这对于处理大量数据的医疗保健和法律服务等行业尤其有利。

随着公司的发展和新客户的获取，运行和分析大量数据的需求也随之增加。如果一家公司每天都会引入数千名新客户，那么他们的数据增长将呈指数级增长，几乎不可能跟上新信息。认知搜索使得破译不断增长的数据集以供公司不同部门使用成为可能。

认知搜索如何运作？

企业搜索中使用的设计元素构成了认知搜索的基础。这意味着组织在实施认知搜索时不需要完全重建其信息技术 (IT) 部门。然后，人工智能技术在此基础上构建，在所有可用的企业数据源中查找相关信息。

NLP 用于理解电子邮件、文档、市场研究、视频和录音中的非结构化数据的含义。机器学习算法不断提高结果的相关性。认知搜索中最常见的一些机器学习算法包括：

  • 聚类：这是一种无监督学习算法，根据相似性对数据子集进行分组。当用户不想在整个搜索索引中运行搜索时，可以使用聚类。其目标是将搜索限制为每个集群中的特定文档组。
  • 分类：这是一种监督学习算法，它创建一个模型，使用由预标记数据组成的训练集来预测新数据的标签。
  • 回归：这是另一种监督学习算法，它使用输入和输出变量之间的关系来预测数据中的连续数值。
  • 推荐：这通常结合各种基本算法来生成推荐引擎，为用户提供潜在有用的内容。也称为基于内容的推荐，它根据用户的兴趣与文档的描述和属性之间的关系提供个性化推荐。

除了这些 ML 算法之外，还有一个称为相似度的繁重计算过程，它会构建一个综合数据样本之间交互的矩阵。

参考来源

【1】https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/cognitive-search