Сигурен сте, че документът съществува. Видяхте го миналата седмица.
Но след като сте опитали всяка възможна комбинация от ключови думи – „резултати от маркетинга за третото тримесечие“, „резултати за третото тримесечие“, „маркетингов доклад за октомври“ – търсачката на вашата компания не дава никакви резултати. Това разочароващо търсене на информация е класически признак за остаряло търсене по ключови думи.
Тези системи намират само точни съвпадения на думи и пропускат това, което всъщност имате предвид. Cohere ефективно решава този проблем, като предоставя интелигентен слой за търсене, който свързва вашите системи.
Така че, ако се опитвате да разберете „Как да използвате Cohere за корпоративно търсене“, ние сме ви подготвили всичко необходимо. Този наръчник обяснява всичко.
Какво е Cohere AI и защо е важно за Enterprise Search?
Cohere е AI платформа, която създава големи езикови модели (LLM) специално за корпоративно използване. За вътрешно търсене това означава преминаване от търсене на базата на ключови думи към семантично, интелигентно търсене, което разбира намерението, контекста и значението.
Повечето инструменти за търсене в предприятия все още разчитат на буквално съвпадение на ключови думи. Ако точните думи не се появяват в заглавието или текста на документа, резултатът често се пропуска. Cohere променя това, като позволява на системите за търсене да разберат какво всъщност търси потребителят, а не само това, което е въвел.
Екипите, които се опитват да създадат самостоятелно AI-базирано търсене, обикновено прекарват месеци в съставянето на векторни бази данни, вграждане на пипалини и преподреждане на модели. Дори и след цялата тази работа, търсенето често не дава желаните резултати, защото се намира в система, отделена от мястото, където действително се извършва работата, и е отделена от задачите, документите и работните процеси.
Мощен инструмент за търсене в предприятието като Cohere използва RAG (retrieval-augmented generation), за да комбинира интелигентно търсене с AI. Този подход превръща вашите вътрешни знания в незабавно достъпен ресурс.
В случая с Cohere, инструментът преобразува документите в вграждания, числови представяния на значението. Когато някой търси „тримесечен отчет за приходите“, системата извлича концептуално релевантни документи като „Финансови резултати за четвъртото тримесечие“ или „Обобщение на приходите“, дори ако тези точни ключови думи не са налице.
Ето защо Cohere е важен за търсенето в предприятията. Той намалява сложността на внедряването, подобрява точността на резултатите и позволява търсене, което работи по начина, по който служителите действително мислят и задават въпроси в съвременните работни системи.
📮ClickUp Insight: Повече от половината от всички служители (57%) губят време в търсене на вътрешни документи или в базата от знания на компанията, за да намерят информация, свързана с работата.
А когато не могат? 1 от 6 прибягва до лични решения – претърсва стари имейли, бележки или екранни снимки, само за да събере парчетата от пъзела.
ClickUp Brain елиминира търсенето, като предоставя незабавни, базирани на изкуствен интелект отговори, извлечени от цялото ви работно пространство и интегрирани приложения на трети страни, така че да получите това, от което се нуждаете, без да се налага да се занимавате с излишни усилия.
Ключови функции на Cohere за Enterprise Search
Когато оценявате решения за AI търсене, маркетинговият шум може да затрудни определянето на кои функции действително решават вашите проблеми. Общите обещания за „по-умно търсене“ не помагат на вашите инженерни и продуктови екипи да вземат информирани решения.
Реалността е, че надеждна система за търсене разчита на поредица от различни AI модели, които работят заедно.
Cohere предлага няколко модела, които можете да използвате самостоятелно или да комбинирате, за да изградите сложна архитектура за търсене. Разбирането на тези основни функции е първата стъпка към проектирането на система, която отговаря на специфичните нужди на вашия екип.
Вграждане за семантично векторно търсене
Най-голямото разочарование при старите системи за търсене е тяхната неспособност да намират концептуално свързана информация. Търсите „ръководство за назначаване на служители“ и пропускате документа, озаглавен „Чеклист за първия ден на новоназначените служители“. Това се случва, защото системата съпоставя думи, а не значение.
Моделът Embed, с невронно търсене, решава този проблем, като преобразува текста във вектори – дълги списъци от числа, които улавят семантичното значение. Този процес, наречен вграждане, позволява на системата да идентифицира документи, които са концептуално сходни, дори ако не споделят общи ключови думи. По същество, вашият инструмент за търсене автоматично разбира синоними и свързани идеи.
Ето основните аспекти на модела Embed на Cohere:
- Мултимодална поддръжка: Най-новата версия, Embed 4, може да обработва както текст, така и изображения, което ви позволява да търсите едновременно в различни типове съдържание.
- Многоезични възможности: Можете да търсите информация в документи на различни езици, без да е необходимо първо да ги превеждате.
- Опции за измерение: Можете да изберете размера на векторите си. По-високите измерения улавят повече нюанси, но изискват повече памет и процесорна мощ.
📖 Прочетете още: Примери за използване на AI Enterprise Search
Преподредете за по-добра релевантност на резултатите
Понякога търсенето връща списък с подходящи документи, но най-важният от тях е скрит на втората страница. Това принуждава потребителите да пресяват резултатите, което отнема време и води до загуба на доверие в системата за търсене.
Това е проблем с класирането. Системата е намерила правилната информация, но не е успяла да я приоритизира правилно.
Моделът Rerank на Cohere решава този проблем с двуетапен процес. Първо, използвате метод за бързо извличане (като семантично търсене), за да съберете голям набор от потенциално релевантни документи. След това предавате този списък на модела Rerank, който използва по-изчислително интензивна архитектура с кръстосан енкодер, за да анализира всеки документ спрямо вашата конкретна заявка и да ги преподреди за максимална релевантност.
Това е особено полезно в ситуации с висок залог, където точността е от решаващо значение, например когато агент по поддръжката търси правилния отговор за клиент или член на екипа търси конкретна секция в документ. Въпреки че това добавя малко време за обработка, подобрението в качеството на резултатите често си заслужава компромиса.
📖 Прочетете още: Примери за автоматизация на работния процес и случаи на употреба
Примери за използване на Enterprise Search за екипи
Абстрактните AI възможности са интересни, но те не стават полезни, докато не ги приложите за решаване на реални бизнес проблеми. Успешното внедряване на търсене в предприятието започва с идентифицирането на тези конкретни проблемни точки. 👀
Ето няколко практични сценария, в които екипите могат да прилагат търсене, задвижвано от Cohere:
- Търсене в базата от знания: Помогнете на служителите да намерят отговори във вътрешната документация, уикита, базата от знания за обслужване на клиенти и стандартните оперативни процедури (SOP) .
- Обслужване на клиенти: Позволете на агентите бързо да намират подходящи статии за помощ и предишни решения на проблеми по време на разговор с клиент – анализът на McKinsey показва 30-45% увеличение на производителността, когато генеративната AI се прилага в работните процеси на обслужване на клиенти.
- Правни и нормативни изисквания: Търсете в милиони договори, политики и нормативни документи със семантично разбиране, за да намерите конкретни клаузи или прецеденти.
- Изследвания и разработки: Позволете на инженерите да намират подходящи предишни разработки, патенти и техническа документация, за да избегнат дублиране на усилията.
- Човешки ресурси и назначаване на нови служители: Представете подходящи политики, материали за обучение, примери за работни процеси и процедури за новоназначените служители, за да могат те сами да намерят отговорите, от които се нуждаят.
- Подпомагане на продажбите: Помогнете на търговските представители да намерят подходящи казуси, конкурентна информация и информация за продуктите, за да сключват сделки по-бързо.
Общата нишка е, че ефективното търсене в предприятието трябва да бъде интегрирано в съществуващото управление на работния процес. Самостоятелна лента за търсене не е достатъчна. Вашият екип трябва да може да намира информация и веднага да действа въз основа на нея, без да се налага да сменя инструменти.
🛠️ Набор от инструменти: Създайте вътрешен център, който вашият екип действително ще използва. Шаблонът за база от знания на ClickUp поддържа всичко – от инструкции до стандартни оперативни процедури – подредено и лесно за търсене, така че никой да не се чуди къде се намира информацията.
Как да настроите Cohere за корпоративно търсене
Преходът от оценяване на AI търсенето към действителното му внедряване може да изглежда труден. Особено ако вашият екип е нов в областта на големите езикови модели.
Макар сложността на настройките да зависи от мащаба и съществуващите технологии, основните стъпки за изграждане на система за търсене, базирана на Cohere, са еднакви. Тази секция предоставя практическо ръководство за вашия технически екип.
Предварителни условия и достъп до API
Преди да напишете какъвто и да е код, трябва да подредите инструментите си и достъпа си. Тази първоначална настройка помага да се предотвратят проблеми със сигурността и пречки по-късно.
Ето какво ви е необходимо, за да започнете:
- Cohere API акаунт: Регистрирайте се на уебсайта на Cohere, за да получите API ключовете си.
- Развойна среда: Повечето екипи използват Python, но SDK са налични и за други езици.
- Векторна база данни: Ще ви е необходимо място, където да съхранявате вгражданията на вашите документи, като Pinecone, Weaviate, Qdrant или управлявана услуга като Amazon OpenSearch.
- Корпус от документи: Съберете съдържанието, което искате да направите достъпно за търсене (например PDF файлове, текстови файлове, записи от бази данни).
Можете също да получите достъп до моделите на Cohere чрез Amazon Bedrock, което може да опрости фактурирането и сигурността, ако вашата компания вече работи в екосистемата на AWS.
Генерирайте вграждания с Cohere Embed
Следващата стъпка е да превърнете документите си в вектори, които могат да се търсят. Този процес включва подготовка на съдържанието ви и след това преминаването му през модела Cohere Embed.
Начинът, по който подготвяте документите си, особено как ги разделяте на по-малки части, има огромно влияние върху качеството на търсенето. Това се нарича стратегия за разделяне на части.
Общите стратегии за разделяне на части включват:
- Фрагменти с фиксиран размер: Най-простият метод, но може да раздели неудобно изреченията или идеите по средата.
- Семантично разделяне на части: По-усъвършенстван метод, който зачита структурата на документа, като разделяне в края на параграфи или раздели.
- Припокриващи се фрагменти: Този подход включва малко количество повтарящ се текст между фрагментите, за да се запази контекста между границите.
След като документите ви са разделени на части, ги изпращате на Embed API на партиди, за да генерирате векторни представяния. Обикновено това е еднократен процес за съществуващите ви документи, като новите или актуализираните документи се вграждат в момента на създаването им.
📖 Прочетете още: Какво е вътрешна търсачка? Най-добрите инструменти и как работят
Съхранявайте и търсете вектори
Новосъздадените вектори се нуждаят от място, където да се съхраняват. Векторната база данни е специализирана база данни, предназначена за съхранение и търсене на вграждания въз основа на тяхната прилика.
Процесът на търсене работи по следния начин:
- Потребителят въвежда търсена заявка
- Вашето приложение изпраща този запитване към същия модел Cohere Embed, за да го превърне във вектор.
- Този вектор на заявката се изпраща до базата данни, която намира най-подобните вектори на документи.
- Базата данни връща съвпадащите документи, които след това можете да покажете на потребителя.
При избора на векторна база данни ще трябва да обмислите и коя метрика за сходство да използвате. Косинусовото сходство е най-често използваното за текстово търсене, но съществуват и други опции за различни случаи на употреба.
| Метрика за сходство | Най-подходящо за |
|---|---|
| Косинусова сходност | Общо предназначение за търсене на текст |
| Дот продукт | Когато величината на векторите е важна |
| Евклидово разстояние | Пространствени или географски данни |
Приложете преподреждане за по-добри резултати
За много приложения резултатите от вашата векторна база данни са достатъчно добри. Но когато се нуждаете от абсолютно най-добрия резултат на върха, е разумно да добавите стъпка за преподреждане.
Това е особено важно, когато търсенето ви захранва RAG система, тъй като качеството на генерирания отговор зависи в голяма степен от качеството на извлечения контекст.
Процесът на преподреждане е прост:
- Извлечете по-голям набор от първоначални кандидати от вашата векторна база данни (например, първите 50 резултата).
- Предайте оригиналното запитване на потребителя и този списък с кандидати на Cohere Rerank API.
- API връща същия списък с документи, но преподредени въз основа на по-точен рейтинг за релевантност.
- Покажете на потребителя най-добрите резултати от преподредения списък.
За да измерите ефекта от преподреждането, можете да проследите офлайн показатели за оценка, като nDCG (нормализирана дисконтирана кумулативна печалба) и MRR (средна реципрочна класация).
💫 За визуален преглед на внедряването на функциите за търсене в предприятието, гледайте това ръководство, което демонстрира ключовите концепции и практически съображения:
Най-добри практики за Cohere-Powered Enterprise Search
Създаването на система за търсене е само първата стъпка. Поддържането и подобряването на нейното качество с течение на времето е това, което отличава успешния проект от неуспешния. Ако потребителите имат няколко лоши преживявания, те ще загубят доверие и ще спрат да използват инструмента. 🛠️
Ето някои поуки от успешни приложения на търсене в предприятията:
- Започнете с хибридно търсене: Не разчитайте само на семантичното търсене. Комбинирайте го с традиционен алгоритъм за търсене по ключови думи, като BM25. Така ще получите най-доброто от двата подхода – семантичното търсене намира концептуално свързани елементи, а търсенето по ключови думи гарантира, че все пак можете да намерите точни съвпадения за кодове на продукти или конкретни имена.
- Инвестирайте в хигиената и качеството на данните: Резултатите от търсенето могат да бъдат толкова добри, колкото са вашите данни. Чистите, добре структурирани документи с ясни заглавия и параграфи произвеждат много по-добри вграждания.
- Разделяйте внимателно: Начинът, по който разделяте документите си на части, е от решаващо значение. Вместо да използвате произволни ограничения за символи, опитайте се да съгласувате частите с логическата структура на документите си, като параграфи или раздели.
- Добавете филтриране на метаданни: Семантичното търсене е мощно, но понякога потребителите вече знаят какво търсят. Позволете им да филтрират резултатите по метаданни като дата, отдел или тип документ преди да се задейства семантичното търсене.
- Наблюдавайте и повтаряйте: Обръщайте специално внимание на това, което търсят вашите потребители, на кои резултати кликват и кои заявки не дават резултати. Тези данни са безценни за идентифициране на пропуски в съдържанието и подобряване на вашата система.
- Справяйте се с неуспехите с достойнство: Няма перфектна система за търсене. Когато търсенето дава лоши резултати, предоставете полезни алтернативи, като предложите други варианти за търсене или уведомяване на експерт.
📖 Прочетете още: Персонализирано търсене: Повишете производителността и подобрете опита на работното място
Ограничения на Cohere за корпоративно търсене
Въпреки че Cohere предоставя мощни AI модели, това не е решение от типа „plug-and-play“ (не точно).
Създаването на готово за производство решение за търсене в предприятието е свързано със значителни предизвикателства, които екипите често подценяват. Разбирането на тези ограничения е от решаващо значение за вземането на информирано решение и избягването на скъпи изненади в бъдеще.
Най-големият проблем е, че получавате набор от инструменти, а не готов продукт. Това оставя вашия екип отговорен за изграждането и поддържането на цялата инфраструктура около търсенето като услуга.
Ето някои от основните ограничения, които трябва да имате предвид:
| Предизвикателство | Защо това се превръща в проблем |
|---|---|
| Изисква специализирани познания | Нужни са опитни инженери по изкуствен интелект и данни, за да се изгради, управлява и поддържа системата. Това не е нещо, което повечето екипи могат да настроят или притежават безпроблемно. |
| Необходими са персонализирани интеграции | Моделите не се свързват автоматично с вашите съществуващи инструменти. Всеки източник на данни трябва да бъде свързан и поддържан ръчно. |
| Високи текущи разходи за поддръжка | Индексите за търсене трябва да се обновяват постоянно, тъй като съдържанието се променя или моделите се актуализират, което добавя непрекъсната оперативна работа. |
| Не е свързан с вашето работно пространство | Изкуственият интелект разбира езика, но не работи там, където работи вашият екип, което създава разминаване между търсенето и изпълнението. |
| Смяната на контекста е неизбежна | Хората намират информация на едно място, след което преминават към други инструменти, за да действат въз основа на нея, което намалява производителността и приемането. |
📖 Прочетете още: Безплатни шаблони за база от знания в Word & ClickUp
Как да използвате ClickUp като алтернатива на Enterprise Search
Към момента компромисът трябва да е очевиден.
Enterprise Search е мощен инструмент, но да го изградите сами означава да притежавате канали за въвеждане на данни, стратегии за разделяне на части, обновяване на вгражданията, логика за преподреждане и постоянна поддръжка. Това е дългосрочен ангажимент към инфраструктурата, а не просто внедряване на функция.
Като първото в света конвергентно AI работно пространство, ClickUp премахва този слой, като прави AI-базираното търсене част от самото работно пространство.
Това е важно, защото повечето проблеми с търсенето всъщност не са проблеми с търсенето. Те са проблеми с разпръскването на работата . Когато работата е разпръсната между несвързани инструменти, екипите са принудени постоянно да търсят контекста. Резултатът е загуба на време, дублиране на усилията и вземане на решения без пълна видимост.
ClickUp решава този проблем в източника, като обединява работата, контекста и интелигентността в едно работно пространство. Нека разгледаме как това работи на практика.
Получавайте контекстно ориентирани отговори от цялото работно пространство с ClickUp Brain.
ClickUp Brain е контекстуален AI слой, който работи в цялото ви работно пространство. Той може да отговаря на въпроси, да обобщава информация и да показва релевантна работа, защото вече има достъп до основната структура на вашето работно пространство: ClickUp Tasks, ClickUp Docs, ClickUp Comments и др.
Няма нужда да дефинирате размера на частите или да управлявате вгражданията тук. Brain използва родния модел на данни на ClickUp, за да разбере как е свързана информацията. Задайте въпрос като „Какво пречи на стартирането на Q4?“ и Brain може да извлече контекста от задачите, коментарите и документите, свързани с тази инициатива.
ClickUp Brain поддържа и множество AI модели, което ви позволява да използвате различни заявки към най-подходящия модел за разсъждение, обобщаване или генериране. Това ви позволява да не се ограничавате до предимствата или ограниченията на един-единствен модел.
Когато се нуждаете от външен контекст, Brain може да извършва уеб търсения директно от работната среда, като връща обобщени резултати, без да се налага да напускате ClickUp или да отваряте отделен раздел в браузъра.
Търсете, навигирайте и изпълнявайте с ClickUp Enterprise Search
Enterprise Search на ClickUp е достъпен отвсякъде в работната среда. Той ви позволява да търсите в задачи, документи, коментари и прикачени файлове, както и в свързани приложения на трети страни като Google Drive, Slack, GitHub и други, в зависимост от вашите интеграции.
AI Command Bar превръща търсенето в слой за изпълнение. Можете да преминавате към елементи, да създавате задачи, да променяте статуси, да присвоявате собственици или да отваряте конкретни изгледи директно от същия интерфейс. Това не е просто „намери и прочети“, а „намери и действай“.
Тъй като търсенето е вградено в потребителския интерфейс на работната среда, резултатите винаги са приложими. Не извличате информация изолирано и след това не превключвате инструменти, за да я използвате. Работният процес продължава на място.
Намалете разпространението на инструменти с ClickUp BrainGPT
ClickUp BrainGPT разширява възможностите за търсене извън браузъра, като предлага самостоятелно приложение за настолни компютри и разширение за Chrome. То се свързва директно с вашата работна среда и предоставя същата контекстуална информация, без да се налага да отваряте първо ClickUp или някоя от свързаните ви приложения.
От един интерфейс можете да търсите задачи, документи, коментари и свързани инструменти, включително Gmail и други интеграции. Функцията Talk-to-Text, базирана на глас, ви позволява да извършвате търсения или да записвате въпроси незабавно, което е особено полезно за бързи търсения или работа в движение.
Вместо да добавяте още един продукт за AI търсене, който да управлявате, Brain GPT консолидира откриването в една повърхност, която вече разбира вашата работа.
Това е истинската промяна. ClickUp не ви кара да създавате търсене в предприятието. Това конвергентно работно пространство го вгражда директно в системата, където се извършва работата, премахвайки разходите за инфраструктура, като същевременно запазва мощността, точността и скоростта.
📖 Прочетете още: Най-добри примери за системи за управление на знания
Бонус: Стратегическо сравнение между персонализирана версия и вградена AI в работната среда
| Основна стойност | Максимална гъвкавост; собствено управление | Готов за изпълнение; контекстно-ориентиран по подразбиране |
| Внедряване | Месеци: Изисква инженерни екипи за изграждане на тръбопроводи | Минути: Превключване с едно кликване за цялото работно пространство |
| Въвеждане на данни | Ръководство: Трябва да създадете и поддържате ETL и векторна база данни. | Автоматично: Достъп в реално време до задачи, документи и чат |
| Логика на разрешенията | Трябва да се кодира ръчно (висок риск от изтичане на данни) | Наследено по подразбиране от вашата ClickUp йерархия |
| Контекстуална дълбочина | Семантично (базирано на значението) | Оперативно (знае кой е назначен за какво) |
| Потребителски интерфейс | Трябва да проектирате и създадете лентата за търсене/чата. | Вградени (лента за търсене, документи и изгледи на задачи) |
| Действие в работния процес | Няма: Потребителят намира информация, след което сменя инструментите, за да работи | Високо: Намерете информация и я превърнете незабавно в задача |
| Най-подходящо за | Технологично ориентирани фирми, разработващи собствени софтуерни продукти | Екипи, които искат да елиминират „разрастването на инструментите” и да действат бързо |
Търсенето не трябва да ви спира!
Семантичното търсене вече не е фактор за разграничаване. То е стандарт.
Реалната цена на търсенето в предприятието се проявява навсякъде: времето, необходимо за изграждането и поддържането му, инфраструктурата, необходима за поддържането на точността му, и конфликтите, които възникват, когато търсенето се извършва извън инструментите, с които се работи. Намирането на правилния документ няма голямо значение, ако за да се предприемат действия по него, все пак е необходимо преминаване към друга система.
Ето защо проблемът не е просто „по-добро търсене“. Той е премахване на разликата между информацията и изпълнението.
Когато търсенето е вградено директно в работната среда, контекстът се запазва по подразбиране. Отговорите не само се извличат, но и могат да се използват веднага. Задачите могат да се актуализират, решенията могат да се документират, а работата може да продължи, без да се създава още едно предаване.
За екипи, които не искат да прекарват месеци в изграждане и поддържане на персонализирана инфраструктура за търсене, работата в конвергентна AI работна среда променя изцяло уравнението. ClickUp предоставя AI-базирано търсене на корпоративно ниво като част от системата, която вашият екип вече използва за планиране, сътрудничество и изпълнение.
✅ Започнете да използвате ClickUp безплатно.
Често задавани въпроси
Cohere се фокусира специално върху корпоративни приложения, като търсене, и предлага модели като Embed и Rerank, които са специално създадени за задачи по извличане на информация. OpenAI предоставя по-широки модели за общо предназначение, които могат да бъдат адаптирани за търсене, но може да изискват повече настройки.
Да, Cohere предоставя API, които позволяват интеграция с други инструменти, но това изисква специално разработване и инженерни ресурси. Алтернатива като ClickUp предлага вградена AI търсене, която работи веднага, без да се налага интеграция.
Секторите с големи, неструктурирани хранилища на документи – като правния, здравния, финансовия и технологичния сектор – се възползват най-много от семантичното търсене. Всяка организация, която се бори с управлението на знанията, може да отбележи значителни подобрения.