Biztos benne, hogy a dokumentum létezik. Múlt héten látta.
De miután kipróbált minden elképzelhető kulcsszó-kombinációt – „Q3 marketing eredmények”, „harmadik negyedéves teljesítmény”, „marketing jelentés október” – a vállalat keresőjében nem jelenik meg semmi. Ez a frusztráló információkeresés a elavult kulcsszókeresés klasszikus jele.
Ezek a rendszerek csak a pontos szóegyezéseket találják meg, és nem veszik figyelembe, hogy valójában mit is jelent az Ön keresése. A Cohere hatékonyan megoldja ezt a problémát egy intelligens keresési réteg biztosításával, amely összeköti a rendszereit.
Ha tehát azt próbálja kitalálni, hogy „Hogyan használja a Cohere for Enterprise Search alkalmazást”, mi segítünk Önnek. Ez az útmutató mindent elmagyaráz.
Mi az a Cohere AI, és miért fontos az Enterprise Search számára?
A Cohere egy mesterséges intelligencia platform, amely kifejezetten vállalati használatra nagy nyelvi modelleket (LLM) épít. A belső keresés esetében ez azt jelenti, hogy a kulcsszóalapú keresésen túlmutató, szemantikus, intelligens keresésre térünk át, amely megérti a szándékot, a kontextust és a jelentést.
A legtöbb vállalati keresőeszköz még mindig a szó szerinti kulcsszó-egyeztetésre támaszkodik. Ha a pontos szavak nem jelennek meg a dokumentum címében vagy szövegében, az eredmény gyakran kimarad. A Cohere ezt megváltoztatja azzal, hogy lehetővé teszi a keresőrendszerek számára, hogy megértsék, mit keres valójában a felhasználó, és ne csak azt, amit beírt.
Azok a csapatok, amelyek saját maguk próbálnak AI-alapú keresőt építeni, általában hónapokat töltenek vektoradatbázisok összeállításával, beágyazási folyamatok kidolgozásával és modellek újrarangsorolásával. Mindezen munka után is gyakran előfordul, hogy a kereső nem teljesít jól, mert egy különálló rendszerben működik, elszigetelve a feladatoktól, dokumentumoktól és munkafolyamatoktól.
A Cohere-hez hasonló hatékony vállalati keresőeszközök a visszakereséssel kiegészített generálást (RAG) használják az intelligens keresés és a mesterséges intelligencia kombinálására. Ez a megközelítés az Ön belső tudását azonnal hozzáférhető erőforrássá alakítja.
A Cohere esetében az eszköz a dokumentumokat beágyazásokká, azaz a jelentés numerikus ábrázolásává alakítja. Ha valaki a „negyedéves bevételi jelentés” kifejezést keresi, a rendszer olyan fogalmilag releváns dokumentumokat keres elő, mint a „4. negyedéves pénzügyi eredmények” vagy a „nyereségösszefoglaló”, még akkor is, ha ezek a kulcsszavak nem szerepelnek a dokumentumokban.
Ezért fontos a Cohere az enterprise search számára. Csökkenti a megvalósítás komplexitását, javítja az eredmények pontosságát, és olyan keresést tesz lehetővé, amely úgy működik, ahogyan a munkavállalók valójában gondolkodnak és kérdéseket tesznek fel a modern munkarendszerekben.
📮ClickUp Insight: Az alkalmazottak több mint fele (57%) időt pazarol a belső dokumentumok vagy a vállalati tudásbázis átkutatásával, hogy munkával kapcsolatos információkat találjon.
És ha nem tudnak? Minden hatodik személyes megoldásokhoz folyamodik – régi e-maileket, jegyzeteket vagy képernyőképeket böngész, csak hogy összerakja a dolgokat.
A ClickUp Brain kiküszöböli a keresést azáltal, hogy az egész munkaterületéről és integrált harmadik féltől származó alkalmazásokból származó, AI-alapú válaszokat nyújt, így gond nélkül megkapja, amire szüksége van.
A Cohere legfontosabb funkciói az Enterprise Search számára
Az AI keresési megoldások értékelésekor a marketinges túlzások miatt nehéz megmondani, hogy mely funkciók oldják meg valóban a problémáit. Az általános „intelligensebb keresés” ígéretek nem segítenek a mérnöki és termékfejlesztő csapatoknak a megalapozott döntések meghozatalában.
A valóság az, hogy egy megbízható keresőrendszer különféle, egymással együttműködő AI-modellek sorozatán alapul.
A Cohere több modellt kínál, amelyeket önállóan vagy kombinálva is használhat egy kifinomult keresési architektúra felépítéséhez. Ezen alapvető funkciók megértése az első lépés egy olyan rendszer tervezéséhez, amely megfelel csapata speciális igényeinek.
Beágyazás szemantikai vektoros kereséshez
A régi keresőrendszerek legnagyobb hátránya, hogy nem képesek megtalálni a fogalmilag kapcsolódó információkat. Ha az „alkalmazotti beilleszkedési útmutató” kifejezést keresi, akkor nem találja meg a „Új alkalmazottak első napjának ellenőrzőlistája” című dokumentumot. Ez azért történik, mert a rendszer a szavakat, nem pedig a jelentést egyezteti.
Az Embed modell neurális kereséssel oldja meg ezt a problémát úgy, hogy a szöveget vektorokká alakítja – hosszú számlistákká, amelyek a szemantikai jelentést rögzítik. Ez a beágyazásnak nevezett folyamat lehetővé teszi a rendszer számára, hogy azonosítsa a fogalmilag hasonló dokumentumokat, még akkor is, ha azok nem tartalmaznak közös kulcsszavakat. Lényegében a keresőeszköz automatikusan megérti a szinonimákat és a kapcsolódó ötleteket.
A Cohere Embed modelljének legfontosabb jellemzői a következők:
- Multimodális támogatás: A legújabb verzió, az Embed 4, mind szöveget, mind képeket képes feldolgozni, így egyszerre többféle típusú tartalomban is kereshet.
- Többnyelvű funkciók: Különböző nyelvű dokumentumokban kereshet információkat anélkül, hogy azokat előbb le kellene fordítania.
- Dimenziós opciók: Kiválaszthatja a vektorok méretét. A magasabb dimenziók több árnyalatot rögzítenek, de több tárhelyet és feldolgozási teljesítményt igényelnek.
📖 További információ: AI vállalati keresés használati esettanulmányok
Újrarendezés a relevánsabb eredményekért
Előfordul, hogy a keresés releváns dokumentumok listáját adja vissza, de a legfontosabb dokumentum a második oldalon rejtőzik. Ez arra kényszeríti a felhasználókat, hogy átnézzék az eredményeket, ami időpazarlás, és a keresőrendszer iránti bizalmuk csökkenését eredményezi.
Ez egy rangsorolási probléma. A rendszer megtalálta a megfelelő információt, de nem sikerült helyesen rangsorolnia.
A Cohere Rerank modellje ezt egy kétlépcsős folyamattal oldja meg. Először egy gyors visszakeresési módszert (például szemantikai keresést) használ, hogy összegyűjtse a potenciálisan releváns dokumentumok nagy részét. Ezután átadja ezt a listát a Rerank modellnek, amely egy számításigényesebb keresztkódoló architektúrát használ, hogy minden dokumentumot elemezzen a konkrét lekérdezéshez képest, és újrarendezze őket a maximális relevancia érdekében.
Ez különösen hasznos olyan kritikus helyzetekben, ahol a pontosság elengedhetetlen, például amikor egy ügyfélszolgálati munkatárs a megfelelő választ keresi egy ügyfél számára, vagy egy csapattag egy dokumentumban egy adott szakaszt keres. Bár ez kissé megnöveli a feldolgozási időt, az eredmények minőségének javulása gyakran megéri a kompromisszumot.
📖 További információk: Munkafolyamat-automatizálás példák és felhasználási esetek
Vállalati keresés használati esetei csapatok számára
Az absztrakt AI-képességek érdekesek, de csak akkor válnak hasznossá, ha azokat a valós üzleti problémák megoldására alkalmazza. A sikeres vállalati keresés megvalósítása ezeknek a konkrét problémáknak a felismerésével kezdődik. 👀
Íme néhány gyakorlati példa, ahol a csapatok alkalmazhatják a Cohere által támogatott keresést:
- Tudásbázis-keresés: Segítsen az alkalmazottaknak megtalálni a válaszokat a belső dokumentációban, a wikikben, az ügyfélszolgálati tudásbázisban és a szabványos működési eljárásokban (SOP-k) .
- Ügyfélszolgálat: Lehetővé teszi az ügyintézők számára, hogy gyorsan megtalálják a releváns súgócikkeket és a korábbi jegykezelési megoldásokat, miközben ügyféllel beszélnek – a McKinsey elemzése szerint 30-45%-os termelékenységnövekedés érhető el, ha generatív mesterséges intelligenciát alkalmaznak az ügyfélszolgálati munkafolyamatokban.
- Jogi és megfelelőségi követelmények: Keressen több millió szerződés, irányelv és szabályozási dokumentum között szemantikai megértéssel, hogy megtalálja a konkrét záradékokat vagy precedenseket.
- Kutatás és fejlesztés: Lehetővé teszi a mérnökök számára, hogy megtalálják a releváns korábbi munkákat, szabadalmakat és műszaki dokumentációkat, így elkerülhető a párhuzamos munkavégzés.
- HR és beilleszkedés: Tegye elérhetővé a releváns irányelveket, képzési anyagokat, munkafolyamat-példákat és eljárásokat az új alkalmazottak számára, hogy önállóan megtalálják a válaszokat.
- Értékesítés támogatása: Segítsen az értékesítési képviselőknek megtalálni a megfelelő esettanulmányokat, versenytársi információkat és termékinformációkat, hogy gyorsabban tudják lezárni az üzleteket.
A közös pont az, hogy a hatékony vállalati keresést be kell integrálni a meglévő munkafolyamat-kezelésbe. Egy önálló keresősáv nem elég. Csapatának képesnek kell lennie arra, hogy információkat találjon és azonnal cselekedjen, anélkül, hogy eszközöket kellene váltania.
🛠️ Eszköztár: Hozzon létre egy belső központot, amelyet csapata valóban használni fog. A ClickUp tudásbázis-sablonja mindent – a használati útmutatóktól az SOP-kig – rendezett formában és könnyen kereshető módon tárol, így senkinek nem kell találgatnia, hol találja meg az információt.
A Cohere for Enterprise Search beállítása
Az AI-keresés értékelésétől a tényleges megvalósításig vezető út ijesztőnek tűnhet. Különösen akkor, ha csapata még nem ismeri a nagy nyelvi modelleket.
Bár a beállítás komplexitása a méretétől és a meglévő technológiai háttértől függ, a Cohere-alapú keresőrendszer felépítésének alapvető lépései minden esetben azonosak. Ez a szakasz gyakorlati útmutatást nyújt a technikai csapatának.
Előfeltételek és API-hozzáférés
Mielőtt bármilyen kódot írna, előbb rendeznie kell az eszközeit és a hozzáférést. Ez az első beállítás segít elkerülni a későbbi biztonsági problémákat és akadályokat.
A kezdéshez a következőkre lesz szüksége:
- Cohere API-fiók: Regisztráljon a Cohere weboldalán, hogy megkapja API-kulcsait.
- Fejlesztési környezet: A legtöbb csapat Python-t használ, de SDK-k más nyelvekhez is rendelkezésre állnak.
- Vektor adatbázis: Szüksége lesz egy helyre, ahol tárolhatja a dokumentumok beágyazásait, például Pinecone, Weaviate, Qdrant vagy egy felügyelt szolgáltatás, például Amazon OpenSearch.
- Dokumentumkorpusz: Gyűjtse össze a kereshetővé tenni kívánt tartalmakat (pl. PDF-fájlok, szövegfájlok, adatbázis-rekordok).
A Cohere modelleihez az Amazon Bedrockon keresztül is hozzáférhet, ami egyszerűsítheti a számlázást és a biztonságot, ha vállalata már az AWS ökoszisztémában működik.
Beágyazások létrehozása a Cohere Embed segítségével
A következő lépés a dokumentumok kereshető vektorokká alakítása. Ez a folyamat magában foglalja a tartalom előkészítését, majd a Cohere Embed modell futtatását.
A dokumentumok előkészítése, különösen azok kisebb részekre bontása, hatalmas hatással van a keresés minőségére. Ezt nevezzük darabosítási stratégiának.
A gyakori darabosítási stratégiák a következők:
- Fix méretű darabok: A legegyszerűbb módszer, de a mondatokat vagy gondolatokat kínos módon kettészakíthatja.
- Szemantikai darabokra bontás: Egy fejlettebb módszer, amely figyelembe veszi a dokumentum szerkezetét, például a bekezdések vagy szakaszok végén történő szüneteket.
- Átfedő darabok: Ez a megközelítés kis mennyiségű ismétlődő szöveget tartalmaz a darabok között, hogy segítsen megőrizni a kontextust a határok között.
Miután a dokumentumokat felosztotta, kötegekben elküldi azokat az Embed API-nak, hogy létrehozza a vektoros ábrázolásokat. Ez általában egyszeri folyamat a meglévő dokumentumok esetében, az új vagy frissített dokumentumok pedig létrehozásukkor kerülnek beágyazásra.
📖 További információk: Mi az a belső keresőmotor? A legjobb eszközök és működésük
Vektorok tárolása és lekérdezése
Az újonnan létrehozott vektoroknak helyre van szükségük. A vektoradatbázis egy speciális adatbázis, amelynek célja a beágyazások tárolása és lekérdezése azok hasonlósága alapján.
A lekérdezési folyamat a következőképpen működik:
- A felhasználó beírja a keresési lekérdezést
- Az alkalmazás elküldi a lekérdezést ugyanahhoz a Cohere Embed modellhez, amely vektorrá alakítja azt.
- A lekérdezési vektor elküldésre kerül az adatbázisba, amely megkeresi a leginkább hasonló dokumentumvektorokat.
- Az adatbázis visszaadja az egyező dokumentumokat, amelyeket ezután megjeleníthet a felhasználónak.
A vektordatabázis kiválasztásakor azt is meg kell fontolnia, hogy melyik hasonlósági mérőszámot használja. A koszinusz-hasonlóság a leggyakoribb a szövegalapú keresésnél, de más felhasználási esetekhez más lehetőségek is léteznek.
| Hasonlósági mutató | Legalkalmasabb |
|---|---|
| Kozinus-hasonlóság | Általános célú szövegkeresés |
| Pontszorzék | Amikor a vektorok nagysága fontos |
| Euklideszi távolság | Térbeli vagy földrajzi adatok |
Végezzen újrarendezést a jobb eredmények érdekében.
Sok alkalmazás esetében a vektordatbázis eredményei elég jók. De ha a legjobb eredményre van szüksége, akkor célszerű egy újrarendezési lépést is beiktatni.
Ez különösen fontos, ha a keresés egy RAG rendszert működtet, mivel a generált válasz minősége nagyban függ a visszakeresett kontextus minőségétől.
Az újrarangsorolás folyamata egyszerű:
- Szerezzen be nagyobb kezdeti jelöltkészletet a vektoradatbázisából (pl. az első 50 eredmény).
- Adja át a felhasználó eredeti lekérdezését és a jelöltek listáját a Cohere Rerank API-nak.
- Az API ugyanazt a dokumentumlistát adja vissza, de pontosabb relevancia pontszám alapján újrarendezve.
- Jelenítse meg a felhasználónak az újrarangsorolt lista legjobb eredményeit.
Az újrarangsorolás hatásának méréséhez nyomon követheti az offline értékelési mutatókat, például az nDCG-t (Normalized Discounted Cumulative Gain) és az MRR-t (Mean Reciprocal Rank).
💫 Az enterprise search funkciók megvalósításának vizuális áttekintéséhez nézze meg ezt az áttekintést, amely bemutatja a legfontosabb fogalmakat és gyakorlati szempontokat:
A Cohere-alapú vállalati keresés legjobb gyakorlata
A keresőrendszer felépítése csak az első lépés. A minőség fenntartása és javítása az idő múlásával az, ami megkülönbözteti a sikeres projektet a sikertelentől. Ha a felhasználóknak néhány rossz élményük van, elveszítik a bizalmukat és abbahagyják a eszköz használatát. 🛠️
Íme néhány tanulság a sikeres vállalati keresőprogramok bevezetéséből:
- Kezdje hibrid kereséssel: Ne támaszkodjon kizárólag a szemantikus keresésre. Kombinálja azt egy hagyományos kulcsszó-keresési algoritmussal, például a BM25-tel. Így a legjobb eredményt érheti el: a szemantikus keresés koncepcionálisan kapcsolódó elemeket talál, míg a kulcsszó-keresés biztosítja, hogy továbbra is megtalálja a termék kódok vagy konkrét nevek pontos egyezéseit.
- Fektessen be az adatok tisztaságába és minőségébe: A keresési eredmények csak annyira lehetnek jók, amennyire az adatok. A tiszta, jól strukturált dokumentumok, egyértelmű címsorokkal és bekezdésekkel sokkal jobb beágyazásokat eredményeznek.
- Gondosan ossza fel a dokumentumokat: A dokumentumok felosztása darabokra kritikus fontosságú. Ahelyett, hogy önkényes karakterkorlátozásokat alkalmazna, próbálja meg a darabokat a dokumentumok logikai szerkezetéhez igazítani, például bekezdésekhez vagy szakaszokhoz.
- Adjon hozzá metaadat-szűrést: A szemantikus keresés hatékony, de néha a felhasználók már tudják, mit keresnek. Lehetővé teheti számukra, hogy a szemantikus keresés elindulása előtt metaadatok, például dátum, osztály vagy dokumentumtípus alapján szűrjék az eredményeket.
- Figyelje és ismételje: Figyeljen oda arra, hogy a felhasználók mit keresnek, mely eredményekre kattintanak, és mely lekérdezések nem adnak eredményt. Ezek az adatok aranyat érnek a tartalmi hiányosságok azonosításában és a rendszer fejlesztésében.
- Kezelje a hibákat elegánsan: Nincs olyan keresőrendszer, amely tökéletes lenne. Ha a keresés gyenge eredményeket ad, nyújtson hasznos alternatívákat, például javasoljon alternatív keresési kifejezéseket, vagy kínáljon fel egy emberi szakértő értesítését.
📖 További információk: Személyre szabott keresés: Növelje a munkahelyi termelékenységet és élményt
A Cohere for Enterprise Search korlátai
Bár a Cohere hatékony AI-modelleket kínál, nem egy plug-and-play megoldás (legalábbis nem teljesen).
A termeléskész vállalati keresési megoldás kialakítása jelentős kihívásokkal jár, amelyeket a csapatok gyakran alábecsülnek. Ezen korlátok megértése elengedhetetlen a megalapozott döntéshozatalhoz és a későbbi költséges meglepetések elkerüléséhez.
A legnagyobb probléma, hogy egy eszközkészletet kap, nem pedig egy kész terméket. Ez azt jelenti, hogy a csapatának kell felépítenie és karbantartania a keresés mint szolgáltatás körüli teljes infrastruktúrát.
Íme néhány fontos korlátozás, amelyet figyelembe kell venni:
| Kihívás | Miért jelent ez problémát? |
|---|---|
| Speciális szakértelem szükséges | A rendszer felépítéséhez, üzemeltetéséhez és karbantartásához tapasztalt AI- és adatmérnökökre van szükség. Ez nem olyan dolog, amit a legtöbb csapat könnyedén beállíthat vagy birtokolhat. |
| Egyedi integrációk szükségesek | A modellek nem kapcsolódnak automatikusan a meglévő eszközeihez. Minden adatforrást manuálisan kell bekötni és karbantartani. |
| Magas folyamatos karbantartási költségek | A keresési indexeket folyamatosan frissíteni kell, ahogy a tartalom változik vagy a modellek frissülnek, ami folyamatos operatív munkát jelent. |
| Nincs csatlakozva a munkaterületéhez | Az AI érti a nyelvet, de nem ott él, ahol a csapata ténylegesen dolgozik, ami szakadékot teremt a keresés és a végrehajtás között. |
| A kontextusváltás elkerülhetetlen | Az emberek egy helyen keresnek információt, majd más eszközre váltanak, hogy azt felhasználják, ami rontja a termelékenységet és az alkalmazás elterjedését. |
📖 További információk: Ingyenes tudásbázis-sablonok Wordben és ClickUpban
Hogyan használhatja a ClickUp-ot vállalati keresési alternatívaként
Mostanra már nyilvánvalóvá vált a kompromisszum.
A vállalati keresés hatékony eszköz, de ha saját maga építi ki, akkor gondoskodnia kell az adatbeviteli folyamatokról, a darabokra bontási stratégiákról, a beágyazások frissítéséről, az újrarendezési logikáról és a folyamatos karbantartásról. Ez hosszú távú infrastrukturális elkötelezettséget jelent, nem pedig egy funkció bevezetését.
A világ első konvergált AI-munkaterületeként a ClickUp eltávolítja ezt a réteget azzal, hogy az AI-alapú keresést a munkaterülethez natív módon integrálja.
Ez azért fontos, mert a legtöbb keresési probléma valójában nem is keresési probléma. Ezek a munka szétszóródásának problémái . Amikor a munka különböző, egymástól független eszközök között van szétszórva, a csapatok kénytelenek folyamatosan a kontextust keresni. Ennek eredménye az időveszteség, a felesleges erőfeszítések és a teljes átláthatóság nélkül meghozott döntések.
A ClickUp a probléma gyökerét kezeli azzal, hogy a munkát, a kontextust és az intelligenciát egyetlen munkaterületbe egyesíti. Nézzük meg, hogyan működik ez a gyakorlatban.
Kontextusérzékeny válaszokat kaphat a munkaterület egészéről a ClickUp Brain segítségével.
A ClickUp Brain egy kontextusfüggő mesterséges intelligencia réteg, amely az egész munkaterületén működik. Kérdésekre tud válaszolni, információkat összefoglalni és releváns munkákat felkutatni, mert már hozzáfér a munkaterület alapjául szolgáló struktúrához: ClickUp feladatok, ClickUp dokumentumok, ClickUp megjegyzések és még sok más.
Itt nem kell meghatározni a darabok méretét vagy kezelni a beágyazásokat. A Brain a ClickUp natív adatmodelljét használja, hogy megértse, hogyan kapcsolódnak össze az információk. Tegyen fel egy kérdést, például: „Mi akadályozza a negyedik negyedévi bevezetést?”, és a Brain kontextust tud kiolvasni a kezdeményezéshez kapcsolódó feladatokból, megjegyzésekből és dokumentumokból.
A ClickUp Brain több AI modellt is támogat, így különböző kérésekhez a legmegfelelőbb modellt használhatja az érveléshez, összefoglaláshoz vagy generáláshoz. Ezzel elkerülhető, hogy a munkafolyamatok egyetlen modell erősségeihez vagy korlátaihoz legyenek kötve.
Ha külső kontextusra van szüksége, a Brain közvetlenül a munkaterületről végezhet webes kereséseket, és összefoglaló eredményeket ad vissza anélkül, hogy el kellene hagynia a ClickUp alkalmazást vagy külön böngésző lapot kellene megnyitnia.
Keresés, navigálás és végrehajtás a ClickUp Enterprise Search segítségével
A ClickUp Enterprise Search funkciója a munkaterület bármely pontjáról elérhető. Lehetővé teszi a feladatok, dokumentumok, megjegyzések és mellékletek, valamint a csatlakoztatott harmadik féltől származó alkalmazások, például a Google Drive, a Slack, a GitHub és mások átkutatása, az integrációktól függően.
Az AI Command Bar a keresést végrehajtási réteggé alakítja. Ugrálhat az elemek között, feladatokat hozhat létre, állapotokat módosíthat, tulajdonosokat rendelhet hozzá, vagy közvetlenül ugyanabból a felületből nyithat meg bizonyos nézeteket. Ez nem csak „keresés és olvasás”, hanem „keresés és cselekvés”.
Mivel a keresés be van ágyazva a munkaterület felhasználói felületébe, az eredmények mindig felhasználhatók. Nem kell elkülönítve lekérnie az információkat, majd más eszközre váltania azok felhasználásához. A munkafolyamat a helyén folytatódik.
Csökkentse az eszközök számát a ClickUp BrainGPT segítségével
A ClickUp BrainGPT a böngészőn túlmutató keresési lehetőségeket kínál, önálló asztali alkalmazással és Chrome-bővítménnyel. Közvetlenül csatlakozik a munkaterületéhez, és ugyanazt a kontextusfüggő intelligenciát nyújtja, anélkül, hogy előbb meg kellene nyitnia a ClickUp-ot vagy bármelyik csatlakoztatott alkalmazást.
Egyetlen felületről kereshet feladatok, dokumentumok, megjegyzések és kapcsolódó eszközök, például a Gmail és más integrációk között. A hangalapú Talk-to-Text funkcióval azonnal kereshet vagy rögzíthet kérdéseket, ami különösen hasznos gyors keresésekhez vagy útközbeni munkához.
Ahelyett, hogy újabb AI keresési terméket kellene kezelnie, a Brain GPT egyetlen felületre konszolidálja a keresést, amely máris megérti a munkáját.
Ez az igazi változás. A ClickUp nem kéri Öntől, hogy építsen ki vállalati keresőt. Ez a konvergált munkaterület közvetlenül beágyazza azt a rendszerbe, ahol a munka folyik, így megszünteti az infrastruktúra terheit, miközben megőrzi a teljesítményt, a pontosságot és a sebességet.
📖 További információ: A legjobb tudásmenedzsment-rendszerek példái
Bónusz: Stratégiai összehasonlítás a testreszabott és a natív munkaterületi AI között
| Alapvető érték | Maximális rugalmasság; saját fejlesztésű vezérlés | Kivitelezésre kész; alapértelmezés szerint kontextusérzékeny |
| Végrehajtás | Hónapok: Mérnöki csapatok bevonása szükséges a folyamatok kidolgozásához | Percek: Egy kattintással kapcsolható be az egész munkaterületre |
| Adatbeolvasás | Kézikönyv: ETL és vektoros adatbázist kell létrehoznia és karbantartania. | Automatikus: Valós idejű hozzáférés feladatokhoz, dokumentumokhoz és csevegéshez |
| Engedélyezési logika | Kézzel kell kódolni (magas az adat szivárgás kockázata) | A ClickUp hierarchiából natívan örökölt |
| Kontextusbeli mélység | Szemantikus (jelentésalapú) | Működési (tudja, ki melyik feladatra van kijelölve) |
| Felhasználói felület | Meg kell terveznie és létre kell hoznia a keresősávot/csevegést. | Beépített (keresősáv, dokumentumok és feladatok nézet) |
| Munkafolyamat-művelet | Nincs: A felhasználó megtalálja az információt, majd eszközöket vált, hogy dolgozzon. | Magas: Információk keresése és azonnali feladatkonvertálás |
| Legalkalmasabb | Technológiaorientált cégek, amelyek saját szoftvereket fejlesztenek | Csapatok, akik szeretnék megszüntetni a „szerszámok elszaporodását” és gyorsan cselekedni |
A keresés ne tartsa vissza!
A szemantikus keresés már nem jelent különbséget. Ez alapvető követelmény.
A vállalati keresés valódi költségei mindenhol megjelennek: a fejlesztés és karbantartás mérnöki munkájában, a pontosság fenntartásához szükséges infrastruktúrában, valamint abban a súrlódásban, amely akkor keletkezik, amikor a keresés nem azokon az eszközökön történik, ahol a munka ténylegesen zajlik. A megfelelő dokumentum megtalálása nem sokat számít, ha annak feldolgozásához még mindig rendszerek közötti váltás szükséges.
Ezért a probléma nem csupán a „jobb keresés”. Hanem az információ és a végrehajtás közötti szakadék megszüntetése.
Amikor a keresés közvetlenül be van ágyazva a munkaterületbe, a kontextus alapértelmezés szerint megmarad. A válaszok nem csak lekérhetők, hanem azonnal felhasználhatók is. A feladatok frissíthetők, a döntések dokumentálhatók, és a munka továbbhaladhat anélkül, hogy újabb átadást kellene végrehajtani.
Azok számára, akik nem akarnak hónapokat tölteni egyedi keresési infrastruktúra kiépítésével és karbantartásával, a konvergált AI-munkaterületen való munka teljesen megváltoztatja a helyzetet. A ClickUp vállalati szintű, AI-alapú keresést biztosít a csapat által már használt tervezési, együttműködési és végrehajtási rendszer részeként.
✅ Kezdje el ingyenesen használni a ClickUp alkalmazást.
Gyakran ismételt kérdések
A Cohere kifejezetten vállalati felhasználási esetekre összpontosít, például a keresésre, és olyan modelleket kínál, mint az Embed és a Rerank, amelyek kifejezetten visszakeresési feladatokra lettek kifejlesztve. Az OpenAI szélesebb körű, általános célú modelleket kínál, amelyek alkalmazhatók a keresésre, de több beállítást igényelhetnek.
Igen, a Cohere olyan API-kat biztosít, amelyek lehetővé teszik az integrációt más eszközökkel; ehhez azonban egyedi fejlesztési és mérnöki erőforrások szükségesek. Az olyan alternatívák, mint a ClickUp, natív AI keresést kínálnak, amely azonnal használható, így nincs szükség integrációs munkára.
A nagy, strukturálatlan dokumentumtárakkal rendelkező iparágak – például a jogi, egészségügyi, pénzügyi szolgáltatások és technológiai szektorok – profitálnak leginkább a szemantikai keresésből. Bármely szervezet, amelynek gondot okoz a tudásmenedzsment, jelentős javulást tapasztalhat.