Jste si jisti, že dokument existuje. Viděli jste ho minulý týden.
Ale i když vyzkoušíte všechny kombinace klíčových slov, které vás napadnou – „výsledky marketingu za 3. čtvrtletí“, „výkonnost za třetí čtvrtletí“, „marketingová zpráva za říjen“ –, vyhledávací lišta vaší společnosti zůstane prázdná. Toto frustrující hledání informací je klasickým příznakem zastaralého vyhledávání podle klíčových slov.
Tyto systémy najdou pouze přesné shody slov a přehlédnou to, co skutečně máte na mysli. Cohere tento problém účinně řeší poskytnutím inteligentní vyhledávací vrstvy, která propojuje vaše systémy.
Pokud jste se snažili přijít na to, „jak používat Cohere pro podnikové vyhledávání“, máme pro vás řešení. V tomto průvodci najdete všechny potřebné informace.
Co je Cohere AI a proč je důležitá pro vyhledávání v podnikovém prostředí?
Cohere je platforma umělé inteligence, která vytváří velké jazykové modely (LLM) speciálně pro podnikové použití. Pro interní vyhledávání to znamená přechod od vyhledávání založeného na klíčových slovech k sémantickému, inteligentnímu vyhledávání, které rozumí záměru, kontextu a významu.
Většina nástrojů pro podnikové vyhledávání stále spoléhá na doslovné shody klíčových slov. Pokud se přesná slova neobjeví v názvu nebo textu dokumentu, výsledek často unikne. Cohere to mění tím, že umožňuje vyhledávacím systémům porozumět tomu, co uživatel skutečně hledá, a ne jen tomu, co zadal.
Týmy, které se pokoušejí vytvořit vlastní vyhledávání založené na umělé inteligenci, obvykle tráví měsíce sestavováním vektorových databází, vkládáním pipeline a přeskupováním modelů. I po všech těchto úkonech je vyhledávání často neefektivní, protože se nachází v odděleném systému od místa, kde se skutečně pracuje, a je odpojeno od úkolů, dokumentů a pracovních postupů.
Výkonný nástroj pro podnikové vyhledávání, jako je Cohere, využívá technologii RAG (retrieval-augmented generation) k kombinaci inteligentního vyhledávání s umělou inteligencí. Tento přístup promění vaše interní znalosti v okamžitě dostupné zdroje.
V případě Cohere tento nástroj převádí dokumenty na vložení, číselné reprezentace významu. Když někdo vyhledává „čtvrtletní zpráva o tržbách“, systém vyhledá koncepčně relevantní dokumenty, jako jsou „Finanční výsledky za 4. čtvrtletí“ nebo „Souhrn výnosů“, i když tyto přesné klíčové slova nejsou přítomny.
Proto je Cohere důležitý pro podnikové vyhledávání. Snižuje složitost implementace, zlepšuje přesnost výsledků a umožňuje vyhledávání, které funguje tak, jak zaměstnanci skutečně uvažují a kladou otázky v moderních pracovních systémech.
📮ClickUp Insight: Více než polovina všech zaměstnanců (57 %) ztrácí čas prohledáváním interních dokumentů nebo znalostní báze společnosti, aby našli informace související s prací.
A když to nejde? Jeden z šesti se uchýlí k osobním náhradním řešením – prohledává staré e-maily, poznámky nebo screenshoty, jen aby dal věci dohromady.
ClickUp Brain eliminuje vyhledávání tím, že poskytuje okamžité odpovědi založené na umělé inteligenci, které čerpá z celého vašeho pracovního prostoru a integrovaných aplikací třetích stran, takže získáte to, co potřebujete, bez zbytečných komplikací.
Klíčové funkce Cohere pro podnikové vyhledávání
Při hodnocení řešení pro vyhledávání pomocí umělé inteligence může být kvůli marketingovému humbuku obtížné rozpoznat, které funkce skutečně vyřeší vaše problémy. Obecné sliby „chytřejšího vyhledávání“ vašim technickým a produktovým týmům nepomohou učinit informovaná rozhodnutí.
Realita je taková, že spolehlivý vyhledávací systém závisí na součinnosti různých modelů umělé inteligence.
Cohere nabízí několik modelů, které můžete používat samostatně nebo kombinovat a vytvořit tak sofistikovanou vyhledávací architekturu. Porozumění těmto základním funkcím je prvním krokem k navržení systému, který splní specifické potřeby vašeho týmu.
Vložení pro sémantické vektorové vyhledávání
Největší frustrací u starých vyhledávacích systémů je jejich neschopnost najít koncepčně související informace. Vyhledáte „průvodce pro nové zaměstnance“ a přehlédnete dokument s názvem „Seznam úkolů pro první den nového zaměstnance“. K tomu dochází, protože systém porovnává slova, nikoli význam.
Model Embed s neuronovým vyhledáváním řeší tento problém převodem textu na vektory – dlouhé seznamy čísel, které zachycují sémantický význam. Tento proces, nazývaný vkládání, umožňuje systému identifikovat dokumenty, které jsou koncepčně podobné, i když nemají žádné společné klíčové slovo. V podstatě váš vyhledávací nástroj automaticky rozumí synonymům a souvisejícím pojmům.
Zde jsou klíčové aspekty modelu Embed od Cohere:
- Multimodální podpora: Nejnovější verze Embed 4 dokáže zpracovávat text i obrázky, což vám umožňuje prohledávat různé typy obsahu najednou.
- Vícejazyčné funkce: Můžete vyhledávat informace v dokumentech v různých jazycích, aniž byste je museli nejprve překládat.
- Možnosti dimenzionality: Můžete si vybrat velikost vektorů. Vyšší dimenze zachycují více nuancí, ale vyžadují více úložného prostoru a výpočetního výkonu.
📖 Další informace: Případy použití AI Enterprise Search
Přeskupte výsledky pro lepší relevanci
Někdy vyhledávání vrátí seznam relevantních dokumentů, ale ten nejdůležitější je schovaný na druhé stránce. To nutí uživatele procházet výsledky, což je časově náročné a způsobuje, že ztrácejí důvěru ve vyhledávací systém.
Jedná se o problém s řazením. Systém našel správné informace, ale nedokázal je správně seřadit podle priority.
Model Rerank od Cohere tento problém řeší dvoustupňovým procesem. Nejprve použijete rychlou metodu vyhledávání (například sémantické vyhledávání) k shromáždění velkého množství potenciálně relevantních dokumentů. Poté předáte tento seznam modelu Rerank, který pomocí výpočetně náročnější architektury cross-encoder analyzuje každý dokument podle vašeho konkrétního dotazu a seřadí je podle relevance.
To je obzvláště užitečné v situacích, kde je přesnost kriticky důležitá, například když pracovník podpory hledá správnou odpověď pro zákazníka nebo člen týmu hledá konkrétní část v dokumentu. I když to mírně prodlužuje dobu zpracování, zlepšení kvality výsledků často stojí za to.
📖 Další informace: Příklady automatizace pracovních postupů a případy použití
Případy použití Enterprise Search pro týmy
Abstraktní schopnosti umělé inteligence jsou zajímavé, ale stanou se užitečnými až ve chvíli, kdy je použijete k řešení reálných obchodních problémů. Úspěšná implementace podnikového vyhledávání začíná identifikací těchto konkrétních problémových oblastí. 👀
Zde je několik praktických scénářů, ve kterých mohou týmy využít vyhledávání založené na Cohere:
- Vyhledávání v znalostní bázi: Pomozte zaměstnancům najít odpovědi v interní dokumentaci, wiki, znalostní bázi zákaznického servisu a standardních operačních postupech (SOP) .
- Zákaznická podpora: Umožněte agentům rychle vyhledat relevantní články nápovědy a řešení předchozích ticketů během hovoru se zákazníkem – analýza společnosti McKinsey ukazuje 30–45% nárůst produktivity při použití generativní AI v pracovních postupech zákaznické podpory.
- Právní a compliance: Prohledávejte miliony smluv, politik a regulačních dokumentů s pomocí sémantického porozumění a najděte konkrétní klauzule nebo precedenty.
- Výzkum a vývoj: Umožněte inženýrům najít relevantní předchozí práce, patenty a technickou dokumentaci, aby se předešlo duplicitě úsilí.
- HR a zaškolování: Zobrazte relevantní zásady, školicí materiály, příklady pracovních postupů a procedury pro nové zaměstnance, aby si mohli sami najít odpovědi.
- Podpora prodeje: Pomozte obchodním zástupcům najít správné případové studie, informace o konkurenci a informace o produktech, aby mohli rychleji uzavírat obchody.
Společným jmenovatelem je, že efektivní podnikové vyhledávání musí být integrováno do stávajícího řízení pracovních postupů. Samostatný vyhledávací panel nestačí. Váš tým musí být schopen najít informace a okamžitě na ně reagovat, aniž by musel přepínat mezi nástroji.
🛠️ Sada nástrojů: Vytvořte interní centrum, které váš tým skutečně využije. Šablona znalostní báze ClickUp udržuje vše – od návodů po standardní operační postupy – přehledně uspořádané a snadno vyhledatelné, takže nikdo nemusí hádat, kde se informace nacházejí.
Jak nastavit Cohere pro podnikové vyhledávání
Přechod od hodnocení AI vyhledávání k jeho skutečnému zavedení může být náročný. Zejména pokud je váš tým nováčkem v oblasti velkých jazykových modelů.
Zatímco složitost vašeho nastavení bude záviset na vašem rozsahu a stávajících technologiích, základní kroky pro vytvoření vyhledávacího systému založeného na Cohere jsou stejné. Tato část poskytuje praktický návod, který pomůže vašemu technickému týmu.
Předpoklady a přístup k API
Než začnete psát jakýkoli kód, musíte si připravit nástroje a přístup. Toto počáteční nastavení pomáhá předcházet bezpečnostním problémům a překážkám v budoucnu.
K zahájení budete potřebovat následující:
- Účet Cohere API: Zaregistrujte se na webových stránkách Cohere a získejte své API klíče.
- Vývojové prostředí: Většina týmů používá Python, ale SDK jsou k dispozici i pro jiné jazyky.
- Vektorová databáze: Budete potřebovat místo pro ukládání vložení dokumentů, jako je Pinecone, Weaviate, Qdrant nebo spravovaná služba, jako je Amazon OpenSearch.
- Korpus dokumentů: Shromážděte obsah, který chcete zpřístupnit pro vyhledávání (např. soubory PDF, textové soubory, záznamy z databáze).
K modelům Cohere můžete také přistupovat prostřednictvím Amazon Bedrock, což může zjednodušit fakturaci a zabezpečení, pokud vaše společnost již pracuje v ekosystému AWS.
Generujte vnoření pomocí Cohere Embed
Dalším krokem je převedení dokumentů do vyhledávatelných vektorů. Tento proces zahrnuje přípravu obsahu a jeho následné zpracování pomocí modelu Cohere Embed.
Způsob, jakým připravujete dokumenty, zejména jak je rozdělujete na menší části, má obrovský vliv na kvalitu vyhledávání. Tomu se říká strategie rozdělení na části.
Mezi běžné strategie rozdělování patří:
- Pevné velikosti bloků: Nejjednodušší metoda, ale může nepříjemně rozdělit věty nebo myšlenky uprostřed.
- Sémantické rozdělení: Pokročilejší metoda, která respektuje strukturu dokumentu, například rozdělení na konci odstavců nebo sekcí.
- Překrývající se části: Tento přístup zahrnuje malé množství opakovaného textu mezi částmi, aby se zachoval kontext přes hranice.
Jakmile jsou vaše dokumenty rozděleny na části, odešlete je po dávkách do Embed API, aby se vygenerovaly vektorové reprezentace. U stávajících dokumentů se jedná obvykle o jednorázový proces, přičemž nové nebo aktualizované dokumenty se vkládají hned po jejich vytvoření.
📖 Další informace: Co je interní vyhledávač? Nejlepší nástroje a jak fungují
Ukládejte a dotazujte vektory
Vaše nově vytvořené vektory potřebují domov. Vektorová databáze je specializovaná databáze určená k ukládání a vyhledávání vložených dat na základě jejich podobnosti.
Proces dotazování funguje takto:
- Uživatel zadá vyhledávací dotaz
- Vaše aplikace odešle tento dotaz do stejného modelu Cohere Embed, který jej převede na vektor.
- Tento dotazový vektor je odeslán do databáze, která vyhledá nejpodobnější dokumentové vektory.
- Databáze vrátí odpovídající dokumenty, které pak můžete zobrazit uživateli.
Při výběru vektorové databáze také zvažte, kterou metriku podobnosti použít. Kosinová podobnost je nejběžnější pro textové vyhledávání, ale pro různé případy použití existují i jiné možnosti.
| Metrika podobnosti | Nejvhodnější pro |
|---|---|
| Kosínusová podobnost | Univerzální vyhledávání textu |
| Dot Product | Když je důležitá velikost vektorů |
| Euklidovská vzdálenost | Prostorová nebo geografická data |
Implementujte přeřazování pro lepší výsledky.
Pro mnoho aplikací jsou výsledky z vaší vektorové databáze dostatečně dobré. Pokud však potřebujete absolutně nejlepší výsledek na prvním místě, je rozumné přidat krok přeřazení.
To je obzvláště důležité, pokud vaše vyhledávání pohání systém RAG, protože kvalita generované odpovědi závisí do značné míry na kvalitě načteného kontextu.
Proces přeřazování je velmi jednoduchý:
- Načtěte větší sadu počátečních kandidátů z vaší vektorové databáze (např. 50 nejlepších výsledků).
- Předávejte původní dotaz uživatele a tento seznam kandidátů do Cohere Rerank API.
- API vrací stejný seznam dokumentů, ale seřazený podle přesnějšího skóre relevance.
- Zobrazte uživateli nejlepší výsledky z přeřazeného seznamu.
Chcete-li změřit dopad přeřazení, můžete sledovat offline hodnotící metriky, jako jsou nDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain) a MRR (Mean Reciprocal Rank).
💫 Pro vizuální přehled implementace funkcí podnikového vyhledávání si prohlédněte tento návod, který demonstruje klíčové koncepty a praktické aspekty:
Osvědčené postupy pro podnikové vyhledávání založené na Cohere
Vytvoření vyhledávacího systému je pouze prvním krokem. Údržba a zlepšování jeho kvality v průběhu času je to, co odlišuje úspěšný projekt od neúspěšného. Pokud uživatelé mají několik špatných zkušeností, ztratí důvěru a přestanou nástroj používat. 🛠️
Zde je několik poučení z úspěšných implementací podnikového vyhledávání:
- Začněte s hybridním vyhledáváním: Nespoléhejte se pouze na sémantické vyhledávání. Kombinujte ho s tradičním algoritmem vyhledávání klíčových slov, jako je BM25. Získáte tak to nejlepší z obou světů – sémantické vyhledávání najde koncepčně související položky, zatímco vyhledávání klíčových slov zajistí, že stále najdete přesné shody pro kódy produktů nebo konkrétní názvy.
- Investujte do čistoty a kvality dat: Vaše výsledky vyhledávání mohou být jen tak dobré, jak dobré jsou vaše data. Čisté, dobře strukturované dokumenty s jasnými nadpisy a odstavci produkují mnohem lepší vložení.
- Rozdělte text promyšleně: Způsob, jakým rozdělíte dokumenty na části, je velmi důležitý. Namísto používání libovolných omezení počtu znaků se snažte přizpůsobit části logické struktuře dokumentů, například odstavcům nebo sekcím.
- Přidejte filtrování metadat: Sémantické vyhledávání je výkonné, ale někdy uživatelé již vědí, co hledají. Umožněte jim filtrovat výsledky podle metadat, jako je datum, oddělení nebo typ dokumentu, před spuštěním sémantického vyhledávání.
- Sledujte a opakujte: Věnujte pozornost tomu, co uživatelé vyhledávají, na které výsledky klikají a které dotazy nevrací žádné výsledky. Tyto údaje jsou velmi cenné pro identifikaci mezer v obsahu a vylepšení vašeho systému.
- Elegantní řešení selhání: Žádný vyhledávací systém není dokonalý. Pokud vyhledávání vrátí nekvalitní výsledky, poskytněte užitečné náhradní řešení, například navrhněte alternativní dotazy nebo nabídněte oznámení lidskému odborníkovi.
📖 Další informace: Personalizované vyhledávání: Zvyšte produktivitu a zlepšete prostředí na pracovišti
Omezení Cohere pro podnikové vyhledávání
Ačkoli Cohere poskytuje výkonné modely umělé inteligence, nejedná se o řešení typu plug-and-play (ne úplně).
Vytvoření produkčního řešení pro podnikové vyhledávání s sebou nese značné výzvy, které týmy často podceňují. Pochopení těchto omezení je klíčové pro informované rozhodování a vyhnutí se nákladným překvapením v budoucnu.
Největším problémem je, že dostáváte sadu nástrojů, nikoli hotový produkt. To znamená, že váš tým je zodpovědný za budování a údržbu celé infrastruktury kolem vyhledávání jako služby.
Zde jsou některé z klíčových omezení, která je třeba vzít v úvahu:
| Výzva | Proč se to stává problémem |
|---|---|
| Vyžaduje specializované znalosti | K vytvoření, provozu a údržbě systému potřebujete zkušené inženýry v oblasti umělé inteligence a dat. To není něco, co by většina týmů mohla snadno nastavit nebo vlastnit. |
| Vyžaduje se vlastní integrace | Modely se automaticky nepřipojují k vašim stávajícím nástrojům. Každý zdroj dat je třeba připojit a udržovat ručně. |
| Vysoké náklady na průběžnou údržbu | Vyhledávací indexy musí být neustále aktualizovány, jak se mění obsah nebo se aktualizují modely, což zvyšuje provozní zátěž. |
| Není připojeno k vašemu pracovnímu prostoru | Umělá inteligence rozumí jazyku, ale nepracuje tam, kde pracuje váš tým, což vede k nesouladu mezi vyhledáváním a provedením. |
| Přepínání kontextu je nevyhnutelné | Lidé najdou informace na jednom místě a poté přepnou na jiný nástroj, aby s nimi mohli pracovat, což snižuje produktivitu a přijetí. |
📖 Další informace: Bezplatné šablony znalostní báze v aplikaci Word a ClickUp
Jak používat ClickUp jako alternativu k Enterprise Search
V tuto chvíli by už měla být výhoda a nevýhoda zřejmá.
Enterprise Search je výkonný nástroj, ale jeho vlastní vývoj znamená vlastnit vstupní potrubí, strategie rozdělování, aktualizace vložení, logiku přeřazování a průběžnou údržbu. Jedná se o dlouhodobý závazek v oblasti infrastruktury, nikoli o zavedení nové funkce.
Jako první konvergovaný pracovní prostor s umělou inteligencí na světě ClickUp tuto vrstvu zcela odstraňuje tím, že vyhledávání založené na umělé inteligenci integruje přímo do pracovního prostoru.
To je důležité, protože většina problémů s vyhledáváním ve skutečnosti není problémem vyhledávání. Jsou to problémy s rozptýlenou prací . Když je práce rozptýlena mezi nesouvisícími nástroji, týmy jsou nuceny neustále hledat kontext. Výsledkem je ztráta času, zdvojování úsilí a rozhodnutí učiněná bez úplného přehledu.
ClickUp řeší tento problém u zdroje tím, že slučuje práci, kontext a inteligenci do jediného pracovního prostoru. Podívejme se, jak to funguje v praxi.
Získejte kontextové odpovědi z celého pracovního prostoru pomocí ClickUp Brain.
ClickUp Brain je kontextová vrstva umělé inteligence, která funguje v celém vašem pracovním prostoru. Umí odpovídat na otázky, shrnout informace a vyhledat relevantní práci, protože má již přístup k základní struktuře vašeho pracovního prostoru: ClickUp Tasks, ClickUp Docs, ClickUp Comments a další.
Není třeba definovat velikost bloků ani spravovat vložení. Brain používá nativní datový model ClickUp, aby pochopil, jak jsou informace propojeny. Zeptejte se například „Co brání spuštění ve čtvrtém čtvrtletí?“ a Brain může vytáhnout kontext z úkolů, komentářů a dokumentů spojených s touto iniciativou.
ClickUp Brain také podporuje více modelů AI, což vám umožňuje využít různé požadavky k nejvhodnějšímu modelu pro uvažování, shrnutí nebo generování. Tím se vyhnete omezení vašich pracovních postupů na silné stránky nebo omezení jediného modelu.
Pokud potřebujete externí kontext, Brain může provádět vyhledávání na webu přímo z pracovního prostoru a vracet souhrnné výsledky, aniž byste museli opustit ClickUp nebo otevřít samostatnou kartu prohlížeče.
Vyhledávejte, navigujte a provádějte akce pomocí ClickUp Enterprise Search.
Enterprise Search od ClickUp je přístupný odkudkoli v pracovním prostoru. Umožňuje vám prohledávat úkoly, dokumenty, komentáře a přílohy, stejně jako připojené aplikace třetích stran, jako jsou Google Drive, Slack, GitHub a další, v závislosti na vašich integracích.
AI Command Bar promění vyhledávání v prováděcí vrstvu. Můžete přecházet na položky, vytvářet úkoly, měnit stavy, přiřazovat vlastníky nebo otevírat konkrétní zobrazení přímo ze stejného rozhraní. Nejedná se pouze o „vyhledávání a čtení“, ale o „vyhledávání a jednání“.
Protože je vyhledávání integrováno do uživatelského rozhraní pracovního prostoru, jsou výsledky vždy použitelné. Informace nezískáváte izolovaně a poté nepřepínáte mezi nástroji, abyste je mohli použít. Pracovní postup pokračuje na místě.
Omezte množství nástrojů pomocí ClickUp BrainGPT.
ClickUp BrainGPT rozšiřuje vyhledávací možnosti nad rámec prohlížeče a nabízí samostatnou desktopovou aplikaci a rozšíření pro Chrome. Připojuje se přímo k vašemu pracovnímu prostoru a zobrazuje stejné kontextové informace, aniž byste museli nejprve otevírat ClickUp nebo některou z připojených aplikací.
Z jediného rozhraní můžete vyhledávat úkoly, dokumenty, komentáře a propojené nástroje, včetně Gmailu a dalších integrací. Hlasové ovládání Talk-to-Text vám umožňuje okamžitě zadávat vyhledávání nebo zaznamenávat otázky, což je zvláště užitečné pro rychlé vyhledávání nebo práci na cestách.
Místo přidávání dalšího produktu pro vyhledávání pomocí umělé inteligence, Brain GPT konsoliduje vyhledávání do jednoho rozhraní, které již rozumí vaší práci.
To je skutečná změna. ClickUp od vás nepožaduje, abyste vytvářeli podnikové vyhledávání. Tento konvergovaný pracovní prostor jej přímo integruje do systému, kde se pracuje, čímž odstraňuje režijní náklady na infrastrukturu a zároveň zachovává výkon, přesnost a rychlost.
📖 Další informace: Nejlepší příklady systémů pro správu znalostí
Bonus: Strategické srovnání mezi vlastními řešeními a nativními AI pracovními prostory
| Hlavní hodnota | Maximální flexibilita; vlastní kontrola | Připraveno k použití; standardně s ohledem na kontext |
| Implementace | Měsíce: Vyžaduje, aby technické týmy vytvořily potrubí. | Minuty: Přepínání celého pracovního prostoru jedním kliknutím |
| Získávání dat | Manuál: Musíte vytvořit a udržovat ETL a vektorovou databázi. | Automatické: Přístup k úkolům, dokumentům a chatu v reálném čase |
| Logika oprávnění | Musí být kódováno ručně (vysoké riziko úniku dat) | Nativně zděděno z vaší hierarchie ClickUp |
| Kontextová hloubka | Sémantické (založené na významu) | Operační (ví, kdo je přidělen k čemu) |
| Uživatelské rozhraní | Musíte navrhnout a vytvořit vyhledávací lištu/chat. | Integrované (vyhledávací lišta, dokumenty a zobrazení úkolů) |
| Akce pracovního postupu | Žádné: Uživatel najde informace a poté přepne nástroje, aby mohl pracovat. | Vysoká: Najděte informace a okamžitě je převedete na úkol |
| Nejvhodnější pro | Technologicky náročné firmy vyvíjející vlastní software | Týmy, které chtějí eliminovat „rozptýlení nástrojů“ a jednat rychle |
Vyhledávání by vás nemělo brzdit!
Sémantické vyhledávání již není tím, co vás odlišuje od ostatních. Je to samozřejmost.
Skutečné náklady na podnikové vyhledávání se projevují všude jinde: v čase, který inženýři stráví jeho vytvářením a údržbou, v infrastruktuře potřebné k zajištění jeho přesnosti a v třenicích, které vznikají, když vyhledávání probíhá mimo nástroje, ve kterých se skutečně pracuje. Nalezení správného dokumentu nemá velký význam, pokud jeho zpracování stále vyžaduje přepínání mezi systémy.
Proto není problémem pouze „lepší vyhledávání“. Jde o odstranění mezery mezi informacemi a provedením.
Když je vyhledávání přímo integrováno do pracovního prostoru, kontext je ve výchozím nastavení zachován. Odpovědi nejsou pouze načteny, ale jsou okamžitě použitelné. Úkoly lze aktualizovat, rozhodnutí lze dokumentovat a práce může pokračovat bez nutnosti dalšího předávání.
Pro týmy, které nechtějí trávit měsíce budováním a údržbou vlastní vyhledávací infrastruktury, znamená práce v konvergovaném pracovním prostoru s umělou inteligencí zcela nový přístup. ClickUp poskytuje vyhledávání na podnikové úrovni založené na umělé inteligenci jako součást systému, který váš tým již používá k plánování, spolupráci a provádění úkolů.
✅ Začněte s ClickUp zdarma.
Často kladené otázky
Cohere se zaměřuje konkrétně na podnikové použití, jako je vyhledávání, a nabízí modely jako Embed a Rerank, které jsou speciálně navrženy pro úkoly vyhledávání. OpenAI poskytuje širší modely pro všeobecné použití, které lze přizpůsobit pro vyhledávání, ale mohou vyžadovat více ladění.
Ano, Cohere poskytuje API, které umožňují integraci s jinými nástroji, ale to vyžaduje vlastní vývoj a technické zdroje. Alternativa jako ClickUp nabízí nativní AI vyhledávání, které funguje ihned po instalaci, takže není potřeba žádná integrace.
Odvětví s rozsáhlými nestrukturovanými úložišti dokumentů, jako jsou právní, zdravotnické, finanční služby a technologie, těží ze sémantického vyhledávání nejvíce. Jakákoli organizace, která se potýká s řízením znalostí, může zaznamenat významná zlepšení.