藉由智慧搜尋，公司企業能夠依據搜尋意圖迅速找到所需的精確資訊。
現今，幾乎所有機構都在處理多個資訊系統，而數據以非結構化的形式分散在各處。
這導致員工無法順利獲取必要信息。此外，傳統搜尋僅依賴關鍵字，忽略了用戶的真實意圖。因此，往往會呈現不準確的結果。
智慧搜尋在此情況下便能提供協助。它運用機器學習技術，為您呈現準確的搜尋結果。
什麼是智慧搜尋？
智慧搜尋是一種搜尋技術，它利用人工智慧（AI）和機器學習（ML）來理解您的目標或意圖，並基於此提供結果。它不僅僅是傳統搜尋的簡單查詢匹配，功能更加強大。
相反地，智慧搜尋運用機器學習技術和語義向量搜尋的元素，全面理解用戶的目標。它消除了數據孤島，使員工和客戶能夠快速且容易地取得所需的資訊。
智慧搜尋有助於從公司內部或外部向最終使用者提取資訊。它支援各種格式的數據集，包括大數據、數位內容、文檔管理系統和網頁。這種搜尋也被稱為人工智慧搜尋、企業搜尋、認知搜尋和自然語言搜尋。
智慧搜尋如何運作？
智慧搜尋的運作流程涉及連接不同的數據源以進行索引。這有助於發現和快速搜尋的過程。它還具有由人工智慧和機器學習驅動的內建演算法，可以向正確的受眾提供精確的資訊。智慧搜尋的三個主要階段是：
#1。連接至數據源
首先，此解決方案連接所有數據源，包括客戶關係管理（CRM）系統、文檔管理系統、基於雲端的文件共享解決方案等。市場上大多數的解決方案都能夠爬取上述數據儲存庫中可訪問的結構化和非結構化數據。
#2。數據索引
一旦數據可用，應用程式將會為搜尋結果建立一個統一的搜尋索引，而不管原始數據來源為何。這項技術支援索引最重要的資訊。
#3。智能文檔的辨識
在此階段，它開始從這些文檔中提取資訊，以便更好地識別和分類文檔的類型，例如法律文件、財務報表、簡報或影片。
商業智慧搜尋
- 當有人造訪您的網站並搜尋他們選擇的產品時，智慧搜尋可以幫助他們迅速找到正確的網頁。透過向他們展示相關結果，企業可以增加轉化率和銷售機會。
- 這種方法對於維持現有客戶的忠誠度同樣至關重要。智慧搜尋可以根據客戶的歷史記錄，為他們提供個人化的搜尋結果。
- 您業務的成功取決於您網站的用戶體驗。機器學習和人工智慧提供了智能自動完成和自動更正等功能。因此，用戶進入錯誤頁面的可能性較低。
- 智慧搜尋對於需要全天從不同地點存取各種數據的組織員工也很有用。此技術可協助他們快速取得數據並提高工作效率。
- 透過使用智慧搜尋優化您的網站搜尋功能，公司可以獲取搜尋效能分析和使用者意圖。這些數據有助於他們做出更好、更明智的決策。
智慧搜尋與傳統搜尋
為了瞭解這兩種搜尋類型之間的差異，我們來看一個例子。例如，如果您搜尋「泰式湯」，您可能會有以下任何一種意圖。您可能想知道它的食譜，或者對您附近供應泰式湯的餐廳感興趣。此外，您可能正在尋找銷售泰式湯包的線上商店。
由於傳統搜尋是基於關鍵字的，因此您獲得的搜尋結果可能不夠清晰或不符合您的意圖。在智慧搜尋的情況下，由於它使用機器學習和其他可以理解自然語言的技術，因此有更高的機率獲得精確的搜尋結果。
到目前為止，您一直使用傳統搜尋，它無法跟上日益增長的數據複雜性和整合組織中使用的不同資訊系統的需求。另一方面，智慧搜尋解決方案可以連接到幾乎所有數據源。它還可以索引數據，根據我們的查詢為我們提供最相關的結果。
傳統搜尋使用查詢中包含的詞彙來尋找符合條件的數據。相反地，智慧搜尋試圖找出查詢背後的意圖，並以此對搜尋結果進行排名。
智慧搜尋的優勢
#1。更優質的搜尋結果
智慧搜尋運用可以理解自然語言的人工智慧和機器學習，解決了通常導致搜尋結果不佳的混亂問題。因此，它可以為任何搜尋查詢產生更合適的結果。
#2。更快更準確
由於它使用人工智慧技術瀏覽結構化和非結構化數據，您會注意到速度和準確性方面的顯著提高。在執行搜尋時，您也需要花費更少的時間等待資訊。
此外，由於人工智慧和自然語言處理的應用，它可以理解用戶查詢的確切性質。因此，它可以提供與查詢匹配的更佳結果。
#3。更快的決策
在瞬息萬變的商業世界中，公司時常需要快速做出決策。由於大多數決策只能根據檢索到的資訊做出，因此延遲獲得搜尋結果將會延遲決策過程。
透過智慧搜尋，決策者可以立即存取所需的資訊，因此他們可以在必要時做出快速而深思熟慮的決策。
#4。進階歸檔功能
智慧搜尋的一個重要優勢是它能夠自動歸檔傳入的數據。它使用人工智慧技術仔細檢查數據以確定其性質，並比以往更準確地歸檔數據。毋庸置疑的是，之後可以更快地檢索組織好的數據。
#5。更少的人工勞力
此技術可協助行政人員對數據進行分類和管理。此外，公司甚至可能需要更少的人力來管理數據歸檔。特別是對於正在經歷數位化過程的公司而言，這些功能非常有益。
#6。支援多平台
智慧搜尋可以搜尋儲存在多個平台上的資料庫、文檔和財務記錄。此外，該技術能夠同時搜尋內部和外部數據。因此，您不必執行多次搜尋來尋找特定資訊。
智慧搜尋的未來發展
隨著人工智慧和機器學習技術的進步，智慧搜尋的未來將更加光明。它將能更好地理解自然人類語言，從而能夠確定與搜尋查詢相關的目標。
企業搜尋或智慧搜尋不僅可以為員工提供準確的結果，而且可以更深入地了解人們在整個組織中搜尋的內容。使用語音智慧搜尋來查找資訊的應用也會增加。
然而，現代企業可以選擇 Algolia 來獲得強大而靈活的數位體驗。該搜尋和發現平台具有可擴展性和安全性，支援企業的個人化搜尋。您可以利用它來優化 SaaS 應用程式搜尋、產品發現、網站搜尋和數位發現。
學習資源
要瞭解有關此主題的更多資訊，您可以從以下資源中獲得協助：
#1。實務人工智慧搜尋
本書教授如何應用人工智慧技術來提高搜尋的響應速度。它描述了在您的工作中實現這些理論的人工智慧理論和現實生活中的用例。此外，此資源討論了將概念轉換為開發人員代碼的方法。
#2。深度學習搜尋
從本書中，您可以學習如何使用神經網路來改善搜尋結果。當您瞭解深度學習如何與索引和排名相關聯時，您可以建構一個可以根據用戶意圖提供智能搜尋結果的搜尋引擎。
此資源也教導您如何製作一個使用起來會更優質的搜尋引擎。
結論
正如您從上述討論中可以理解的那樣，人工智慧和機器學習為智慧搜尋做出了重大貢獻。它可以節省您的時間並幫助您的員工提高工作效率。
智慧搜尋還有其他好處，因此您可以期待它在未來的使用量激增。
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