Kognitive Suche

Cognitive Search stellt die nächste Generation der Unternehmenssuche dar und nutzt Techniken der künstlichen Intelligenz (KI), um die Suchanfragen der Benutzer zu verfeinern und relevante Informationen aus mehreren unterschiedlichen Datensätzen zu extrahieren. Die kognitiven Suchfunktionen gehen über die Fähigkeiten herkömmlicher Suchmaschinen hinaus, indem sie zahlreiche Datenquellen zusammenführen und gleichzeitig eine automatische Verschlagwortung und Personalisierung ermöglichen. Es verfügt über das Potenzial, die Art und Weise, wie Mitarbeiter eines Unternehmens Informationen finden und abrufen, die für ihre Arbeitsumgebung relevant und notwendig sind, erheblich zu verbessern.

Die kognitive Suche unterscheidet sich von bisher verfügbaren Suchprodukten, da sie Indexierungstechnologie mit leistungsstarken Technologien der künstlichen Intelligenz, wie etwa Funktionen und Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache, kombiniert, um eine Skalierung auf eine Vielzahl von Datenquellen und -typen zu ermöglichen. Darüber hinaus können Entwickler Suchanwendungen erstellen, die in Geschäftsprozessanwendungen eingebettet werden können, beispielsweise in Tools zur Arzneimittelforschung und Kundenportale.

Zu den wichtigsten Vorteilen, die Unternehmen durch die kognitive Suche erzielen können, gehört ihr Einfluss auf die Wissensentdeckung – die Fähigkeit der Benutzer, nützliche Informationen aus Daten zu extrahieren. Beispielsweise verbessert die kognitive Suche die Relevanz extrahierter Informationen und steigert die Effizienz der Abfragebeantwortung, sodass die Mitarbeiter produktiver arbeiten und einen besseren Service bieten können.

Bedeutung und Nutzen der kognitiven Suche

Da die Vielfalt und das Volumen der in Unternehmen verwendeten Daten immer weiter zunehmen, reichen stichwortbasierte Suchen und herkömmliche Unternehmenssuchen nicht mehr aus. Beide Ansätze beeinträchtigen den Suchvorgang und die Produktivität der Mitarbeiter, da sie irrelevante oder unvollständige Ergebnisse zurückgeben, die die Benutzer durchsuchen müssen, um die benötigten Informationen zu finden.

Durch die Einführung der Technologie der kognitiven Suche mit künstlicher Intelligenz kann die Unternehmenssuche aus Inhalten wichtige Bedeutungen extrahieren und aus den Suchanfragen der Benutzer lernen, um zunehmend relevantere und vollständigere Ergebnisse bereitzustellen. Zu den allgemeinen Vorteilen der kognitiven Suche gehören:

• Maximieren Sie die Produktivität.Durch die Einzelsuchfunktion entfällt das Wechseln zwischen Anwendungen und es wird keine Zeit mehr mit Aufgaben wie der mehrmaligen erneuten Eingabe von Anmeldeinformationen verschwendet. Darüber hinaus ermöglicht die Vereinheitlichung von Datentools Unternehmen, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren.
• Verbessern Sie die Erfahrung und das Engagement Ihrer Mitarbeiter.Verbessern Sie die Mitarbeiterbindung, indem Sie Zeitfresser eliminieren und die Produktivität steigern. Algorithmen des maschinellen Lernens (ML), die personalisierte Empfehlungen bereitstellen, helfen Benutzern, relevante Daten schneller zu finden, während die Flexibilität der kognitiven Suche durch Personalisierung das Benutzererlebnis verbessert. Wenn sich das Sucherlebnis der Mitarbeiter verbessert, ist es wahrscheinlicher, dass sie diese Tools weiterhin verwenden.
• Reduzieren Sie die Betriebskosten.Durch die Maximierung der Produktivität werden die Betriebskosten eines Unternehmens gesenkt, da weniger Zeit und Ressourcen für die Informationsbeschaffung und Wissensgewinnung erforderlich sind. Dies ist insbesondere für Branchen wie das Gesundheitswesen und die Rechtsberatung von Vorteil, in denen große Datenmengen verarbeitet werden.

Wenn ein Unternehmen wächst und neue Kunden gewinnt, steigt der Bedarf, große Datenmengen zu verarbeiten und zu analysieren. Würde ein Unternehmen jeden Tag Tausende neuer Kunden gewinnen, wäre das Datenwachstum exponentiell und es wäre nahezu unmöglich, mit den neuen Informationen Schritt zu halten. Durch die kognitive Suche ist es möglich, ständig wachsende Datensätze zu entschlüsseln und sie verschiedenen Teilen eines Unternehmens zur Nutzung zu überlassen.

Wie funktioniert die kognitive Suche?

Die in der Enterprise Search verwendeten Designelemente bilden die Grundlage der kognitiven Suche. Dies bedeutet, dass Unternehmen ihre IT-Abteilungen (Informationstechnologie) nicht vollständig neu aufbauen müssen, wenn sie die kognitive Suche implementieren. Auf dieser Grundlage baut dann die KI-Technologie auf und findet relevante Informationen in allen verfügbaren Unternehmensdatenquellen.

NLP wird verwendet, um die Bedeutung unstrukturierter Daten in E-Mails, Dokumenten, Marktforschungsergebnissen, Videos und Audioaufnahmen zu verstehen. Durch maschinelle Lernalgorithmen wird die Relevanz der Ergebnisse kontinuierlich verbessert. Zu den am häufigsten in der kognitiven Suche verwendeten Algorithmen des maschinellen Lernens gehören:

• Clustering: Dies ist ein unüberwachter Lernalgorithmus, der Datenteilmengen auf der Grundlage von Ähnlichkeiten gruppiert. Clustering kann verwendet werden, wenn der Benutzer keine Suche über den gesamten Suchindex ausführen möchte. Ziel ist es, die Suche auf eine bestimmte Gruppe von Dokumenten innerhalb jedes Clusters zu beschränken.
• Einstufung: Es handelt sich um einen überwachten Lernalgorithmus, der mithilfe eines Trainingssatzes aus vorab gekennzeichneten Daten ein Modell zur Vorhersage der Kennzeichnungen neuer Daten erstellt.
• zurückkehren: Dies ist ein weiterer überwachter Lernalgorithmus, der die Beziehung zwischen den Eingabe- und Ausgabevariablen verwendet, um kontinuierliche numerische Werte in den Daten vorherzusagen.
• empfehlen: Dabei werden normalerweise verschiedene grundlegende Algorithmen kombiniert, um eine Empfehlungsmaschine zu erstellen, die Benutzern potenziell nützliche Inhalte bereitstellt. Auch als inhaltsbasierte Empfehlung bekannt, bietet es personalisierte Empfehlungen basierend auf der Beziehung zwischen den Interessen des Benutzers und der Beschreibung und den Attributen der Dokumente.

Zusätzlich zu diesen ML-Algorithmen gibt es einen rechenintensiven Prozess namens Ähnlichkeit, der eine Matrix von Interaktionen zwischen synthetischen Datenproben erstellt.

Verweise

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