Anda yakin dokumen tersebut ada. Anda melihatnya minggu lalu.
Namun, setelah mencoba semua kombinasi kata kunci yang bisa Anda pikirkan—”Hasil pemasaran kuartal ketiga,” “kinerja kuartal ketiga,” “laporan pemasaran Oktober”—kotak pencarian perusahaan Anda tetap kosong. Perburuan informasi yang menjengkelkan ini adalah tanda klasik dari pencarian kata kunci yang sudah ketinggalan zaman.
Sistem-sistem ini hanya menemukan kecocokan kata yang tepat dan melewatkan apa yang sebenarnya Anda maksud. Cohere secara efektif mengatasi masalah ini dengan menyediakan lapisan pencarian cerdas yang menghubungkan sistem-sistem Anda.
Jadi, jika Anda sedang mencoba memahami 'Cara Menggunakan Cohere untuk Pencarian Perusahaan,' kami siap membantu. Panduan ini menjelaskan semuanya.
Apa itu Cohere AI dan mengapa penting untuk Pencarian Perusahaan?
Cohere adalah platform AI yang mengembangkan model bahasa besar (LLMs) khusus untuk penggunaan enterprise. Untuk pencarian internal, ini berarti melampaui pencarian berbasis kata kunci ke pencarian semantik yang cerdas, yang memahami niat, konteks, dan makna.
Sebagian besar alat pencarian perusahaan masih mengandalkan pencocokan kata kunci secara literal. Jika kata-kata yang tepat tidak muncul dalam judul atau isi dokumen, hasilnya sering kali terlewatkan. Cohere mengubah hal ini dengan memungkinkan sistem pencarian untuk memahami apa yang sebenarnya dicari oleh pengguna, bukan hanya apa yang mereka ketik.
Tim yang mencoba membangun pencarian bertenaga AI secara mandiri biasanya menghabiskan berbulan-bulan untuk merakit basis data vektor, pipa embedding, dan model pengurutan ulang. Bahkan setelah semua kerja keras itu, pencarian seringkali tidak optimal karena berada di sistem terpisah dari tempat kerja sebenarnya, terputus dari tugas, dokumen, dan alur kerja.
Alat pencarian perusahaan yang kuat seperti Cohere menggunakan Retrieval-Augmented Generation (RAG) untuk menggabungkan pencarian cerdas dengan kecerdasan buatan. Pendekatan ini mengubah pengetahuan internal Anda menjadi sumber daya yang dapat diakses secara instan.
Dalam kasus Cohere, alat ini mengubah dokumen menjadi embeddings, representasi numerik dari makna. Ketika seseorang mencari “laporan pendapatan kuartalan,” sistem akan mengambil dokumen yang secara konseptual relevan seperti “Hasil Keuangan Kuartal 4” atau “Ringkasan Pendapatan,” bahkan jika kata kunci tersebut tidak ada secara eksplisit.
Itulah mengapa Cohere penting untuk pencarian perusahaan. Ia mengurangi kompleksitas implementasi, meningkatkan akurasi hasil, dan memfasilitasi pencarian yang bekerja sesuai cara karyawan sebenarnya berpikir dan mengajukan pertanyaan di dalam sistem kerja modern.
📮ClickUp Insight: Lebih dari setengah karyawan (57%) membuang waktu mencari informasi terkait pekerjaan melalui dokumen internal atau basis pengetahuan perusahaan.
Dan ketika mereka tidak bisa? 1 dari 6 orang beralih ke solusi pribadi—menggali email lama, catatan, atau tangkapan layar hanya untuk menyusun informasi.
ClickUp Brain menghilangkan kebutuhan pencarian dengan menyediakan jawaban instan yang didukung AI, diambil dari seluruh ruang kerja Anda dan aplikasi pihak ketiga yang terintegrasi, sehingga Anda mendapatkan apa yang Anda butuhkan tanpa repot.
Fitur Utama Cohere untuk Pencarian Perusahaan
Saat mengevaluasi solusi pencarian AI, hype pemasaran dapat membuat sulit untuk menentukan fitur mana yang benar-benar menyelesaikan masalah Anda. Janji-janji generik tentang "pencarian yang lebih cerdas" tidak membantu tim teknik dan produk Anda membuat keputusan yang terinformasi.
Faktanya, sistem pencarian yang andal bergantung pada serangkaian model AI yang berbeda yang bekerja sama.
Cohere menyediakan beberapa model yang dapat Anda gunakan secara mandiri atau gabungkan untuk membangun arsitektur pencarian yang canggih. Memahami fitur-fitur inti ini adalah langkah pertama dalam merancang sistem yang sesuai dengan kebutuhan spesifik tim Anda.
Gunakan embedding untuk pencarian vektor semantik.
Masalah terbesar dengan sistem pencarian lama adalah ketidakmampuan mereka untuk menemukan informasi yang secara konseptual terkait. Anda mencari "panduan onboarding karyawan" dan melewatkan dokumen berjudul "Daftar Periksa Hari Pertama Karyawan Baru." Hal ini terjadi karena sistem hanya mencocokkan kata-kata, bukan makna.
Model Embed, dengan pencarian neural, mengatasi hal ini dengan mengubah teks menjadi vektor—daftar angka panjang yang menangkap makna semantik. Proses ini, yang disebut embedding, memungkinkan sistem untuk mengidentifikasi dokumen yang secara konseptual serupa, bahkan jika mereka tidak memiliki kata kunci yang sama. Pada dasarnya, alat pencarian Anda secara otomatis memahami sinonim dan ide terkait.
Berikut adalah aspek utama dari model Embed Cohere:
- Dukungan multimodal: Versi terbaru, Embed 4, dapat memproses teks dan gambar, memungkinkan Anda untuk mencari di berbagai jenis konten sekaligus.
- Kemampuan multibahasa: Anda dapat mencari informasi di dokumen-dokumen dalam berbagai bahasa tanpa perlu menerjemahkannya terlebih dahulu.
- Opsi dimensi: Anda dapat memilih ukuran vektor Anda. Dimensi yang lebih tinggi menangkap nuansa yang lebih banyak tetapi memerlukan lebih banyak ruang penyimpanan dan daya pemrosesan.
📖 Baca Lebih Lanjut: Kasus Penggunaan Pencarian Perusahaan AI
Ubah urutan hasil untuk meningkatkan relevansi hasil.
Terkadang, pencarian menampilkan daftar dokumen relevan, tetapi dokumen terpenting tersembunyi di halaman kedua. Hal ini memaksa pengguna untuk menyortir hasil pencarian, membuang waktu, dan membuat mereka kehilangan kepercayaan pada sistem pencarian.
Ini adalah masalah peringkat. Sistem menemukan informasi yang tepat tetapi gagal memprioritaskannya dengan benar.
Model Rerank Cohere mengatasi hal ini dengan proses dua tahap. Pertama, Anda menggunakan metode pencarian cepat (seperti pencarian semantik) untuk mengumpulkan kumpulan dokumen yang berpotensi relevan. Kemudian, Anda mengirimkan daftar tersebut ke model Rerank, yang menggunakan arsitektur cross-encoder yang lebih intensif komputasi untuk menganalisis setiap dokumen berdasarkan kueri spesifik Anda dan mengurutkannya ulang untuk relevansi maksimal.
Hal ini sangat berguna dalam situasi yang krusial di mana ketepatan sangat penting, misalnya ketika agen dukungan menemukan jawaban yang tepat untuk pelanggan atau anggota tim mencari bagian spesifik dalam dokumen. Meskipun menambah sedikit waktu pemrosesan, peningkatan kualitas hasil seringkali sepadan dengan kompromi tersebut.
📖 Baca Lebih Lanjut: Contoh dan Kasus Penggunaan Otomatisasi Alur Kerja
Kasus Penggunaan Pencarian Perusahaan untuk Tim
Kemampuan AI abstrak memang menarik, tetapi baru berguna ketika diterapkan untuk menyelesaikan masalah bisnis nyata. Implementasi pencarian perusahaan yang sukses dimulai dengan mengidentifikasi titik-titik masalah spesifik ini. 👀
Berikut adalah beberapa skenario praktis di mana tim dapat menerapkan pencarian yang didukung oleh Cohere:
- Pencarian basis pengetahuan: Bantu karyawan menemukan jawaban dalam dokumentasi internal, wiki, basis pengetahuan layanan pelanggan, dan prosedur operasional standar (SOP).
- Dukungan pelanggan: Memungkinkan agen untuk dengan cepat menemukan artikel bantuan yang relevan dan solusi tiket sebelumnya saat berbicara dengan pelanggan—analisis McKinsey menunjukkan peningkatan produktivitas 30-45% saat kecerdasan buatan generatif diterapkan pada alur kerja layanan pelanggan.
- Hukum dan kepatuhan: Cari jutaan kontrak, kebijakan, dan dokumen regulasi dengan pemahaman semantik untuk menemukan klausul atau preseden spesifik.
- Penelitian dan pengembangan: Memungkinkan insinyur untuk menemukan pekerjaan sebelumnya yang relevan, paten, dan dokumentasi teknis untuk menghindari duplikasi usaha.
- HR dan onboarding: Tampilkan kebijakan, materi pelatihan, contoh alur kerja, dan prosedur yang relevan untuk karyawan baru agar mereka dapat mencari jawaban sendiri.
- Dukungan penjualan: Bantu tim penjualan menemukan studi kasus yang tepat, informasi intelijen kompetitif, dan informasi produk untuk menutup transaksi lebih cepat.
Inti dari hal ini adalah bahwa pencarian perusahaan yang efektif harus terintegrasi ke dalam manajemen alur kerja yang sudah ada. Sebuah kotak pencarian mandiri saja tidak cukup. Tim Anda perlu dapat menemukan informasi dan segera bertindak tanpa harus beralih ke alat lain.
🛠️ Toolkit: Buat pusat informasi internal yang benar-benar akan digunakan oleh tim Anda. Template Basis Pengetahuan ClickUp menjaga semua hal—mulai dari panduan langkah demi langkah hingga SOP—terorganisir dengan rapi dan mudah dicari, sehingga tidak ada yang bingung mencari informasi di mana.
Cara Mengatur Cohere untuk Pencarian Perusahaan
Beralih dari mengevaluasi pencarian AI ke implementasinya bisa terasa menakutkan. Terutama jika tim Anda baru mengenal model bahasa besar.
Meskipun kompleksitas konfigurasi Anda akan bergantung pada skala dan stack teknologi yang sudah ada, langkah-langkah inti untuk membangun sistem pencarian yang didukung Cohere tetap konsisten. Bagian ini menyediakan panduan praktis untuk membimbing tim teknis Anda.
Persyaratan dan akses API
Sebelum Anda menulis kode apa pun, Anda perlu menyiapkan alat dan akses Anda terlebih dahulu. Pengaturan awal ini membantu mencegah masalah keamanan dan hambatan di kemudian hari.
Berikut ini yang Anda butuhkan untuk memulai:
- Akun API Cohere: Daftar di situs web Cohere untuk mendapatkan kunci API Anda.
- Lingkungan pengembangan: Sebagian besar tim menggunakan Python, tetapi SDK tersedia untuk bahasa pemrograman lain.
- Database vektor: Anda memerlukan tempat untuk menyimpan embeddings dokumen Anda, seperti Pinecone, Weaviate, Qdrant, atau layanan terkelola seperti Amazon OpenSearch.
- Kumpulan dokumen: Kumpulkan konten yang ingin Anda jadikan dapat dicari (misalnya, PDF, file teks, catatan database)
Anda juga dapat mengakses model Cohere melalui Amazon Bedrock, yang dapat menyederhanakan penagihan dan keamanan jika perusahaan Anda sudah beroperasi dalam ekosistem AWS.
Generate embeddings dengan Cohere Embed
Langkah berikutnya adalah mengubah dokumen Anda menjadi vektor yang dapat dicari. Proses ini melibatkan persiapan konten Anda dan kemudian menjalankannya melalui model Embed Cohere.
Cara Anda mempersiapkan dokumen, terutama cara Anda membaginya menjadi bagian-bagian yang lebih kecil, memiliki dampak besar pada kualitas pencarian. Ini disebut strategi chunking Anda.
Strategi pemotongan umum meliputi:
- Potongan berukuran tetap: Metode paling sederhana, tetapi dapat membagi kalimat atau ide secara tidak wajar di tengah-tengah.
- Pemecahan semantik: Metode yang lebih canggih yang menghormati struktur dokumen, seperti memecah di akhir paragraf atau bagian.
- Potongan yang tumpang tindih: Pendekatan ini mencakup sejumlah kecil teks yang diulang antara potongan untuk membantu mempertahankan konteks melintasi batas-batas.
Setelah dokumen Anda dipotong menjadi bagian-bagian, kirimkan ke Embed API secara bertahap untuk menghasilkan representasi vektor. Proses ini biasanya dilakukan sekali untuk dokumen yang sudah ada, sedangkan dokumen baru atau yang diperbarui akan di-embedding saat dibuat.
📖 Baca Lebih Lanjut: Apa Itu Mesin Pencarian Internal? Alat Terbaik & Cara Kerjanya
Simpan dan cari vektor
Vektor yang baru Anda buat memerlukan tempat penyimpanan. Database vektor adalah database khusus yang dirancang untuk menyimpan dan mengakses embeddings berdasarkan kesamaannya.
Proses pencarian bekerja seperti ini:
- Seorang pengguna mengetikkan kueri pencarian
- Aplikasi Anda mengirimkan kueri tersebut ke model Cohere Embed yang sama untuk mengonversinya menjadi vektor.
- Vektor kueri tersebut dikirim ke basis data, yang menemukan vektor dokumen yang paling mirip.
- Database mengembalikan dokumen yang sesuai, yang dapat Anda tampilkan kepada pengguna.
Saat memilih basis data vektor, Anda juga perlu mempertimbangkan metrik kesamaan mana yang akan digunakan. Kesamaan kosinus adalah yang paling umum untuk pencarian berbasis teks, tetapi ada opsi lain untuk kasus penggunaan yang berbeda.
| Metrik kesamaan | Terbaik untuk |
|---|---|
| Kesamaan Kosinus | Pencarian teks serbaguna |
| Produk Skalar | Ketika besarnya vektor penting |
| Jarak Euclid | Data spasial atau geografis |
Implementasikan pengurutan ulang untuk hasil yang lebih baik.
Untuk banyak aplikasi, hasil dari basis data vektor Anda sudah cukup baik. Namun, ketika Anda membutuhkan hasil terbaik di bagian atas, langkah yang bijak adalah menambahkan langkah pengurutan ulang.
Hal ini sangat penting ketika sistem pencarian Anda mendukung sistem RAG, karena kualitas jawaban yang dihasilkan sangat bergantung pada kualitas konteks yang diperoleh.
Proses pengurutan ulang sangat sederhana:
- Ambil kumpulan kandidat awal yang lebih besar dari basis data vektor Anda (misalnya, 50 hasil teratas).
- Berikan kueri asli pengguna dan daftar kandidat ini ke API Rerank Cohere.
- API mengembalikan daftar dokumen yang sama, tetapi diurutkan ulang berdasarkan skor relevansi yang lebih akurat.
- Tampilkan hasil teratas dari daftar yang diurutkan ulang kepada pengguna.
Untuk mengukur dampak pengurutan ulang, Anda dapat melacak metrik evaluasi offline, seperti nDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain) dan MRR (Mean Reciprocal Rank).
💫 Untuk gambaran visual tentang implementasi kemampuan pencarian perusahaan, tonton panduan ini yang menjelaskan konsep kunci dan pertimbangan praktis:
Praktik Terbaik untuk Pencarian Perusahaan yang Didukung Cohere
Membangun sistem pencarian hanyalah langkah pertama. Memelihara dan meningkatkan kualitasnya seiring waktu adalah yang membedakan proyek yang sukses dari yang gagal. Jika pengguna mengalami beberapa pengalaman buruk, mereka akan kehilangan kepercayaan dan berhenti menggunakan alat tersebut. 🛠️
Berikut adalah beberapa pelajaran yang dipetik dari implementasi pencarian perusahaan yang sukses:
- Mulailah dengan pencarian hibrida: Jangan mengandalkan pencarian semantik saja. Gabungkan dengan algoritma pencarian kata kunci tradisional, seperti BM25. Ini memberikan yang terbaik dari kedua dunia—pencarian semantik menemukan item yang secara konseptual terkait, sementara pencarian kata kunci memastikan Anda masih dapat menemukan kecocokan tepat untuk kode produk atau nama spesifik.
- Investasikan dalam kebersihan dan kualitas data: Hasil pencarian Anda hanya sebaik data yang Anda miliki. Dokumen yang bersih, terstruktur dengan baik, dan memiliki judul serta paragraf yang jelas akan menghasilkan embeddings yang jauh lebih baik.
- Bagi dokumen dengan bijak: Cara Anda membagi dokumen menjadi bagian-bagian sangat penting. Alih-alih menggunakan batas karakter yang sembarangan, cobalah untuk menyelaraskan bagian-bagian tersebut dengan struktur logis dokumen Anda, seperti paragraf atau bagian.
- Tambahkan penyaringan metadata: Pencarian semantik sangat powerful, tetapi terkadang pengguna sudah tahu apa yang mereka cari. Izinkan mereka menyaring hasil berdasarkan metadata seperti tanggal, departemen, atau jenis dokumen sebelum pencarian semantik dimulai.
- Pantau dan perbaiki: Perhatikan dengan cermat apa yang dicari pengguna, hasil mana yang mereka klik, dan kueri mana yang tidak menghasilkan hasil. Data ini sangat berharga untuk mengidentifikasi celah konten dan meningkatkan sistem Anda.
- Tangani kegagalan dengan elegan: Tidak ada sistem pencarian yang sempurna. Ketika pencarian menghasilkan hasil yang buruk, berikan alternatif yang berguna, seperti menyarankan kueri alternatif atau menawarkan untuk menghubungi ahli manusia.
📖 Baca Lebih Lanjut: Pencarian Personalized: Tingkatkan Produktivitas dan Pengalaman di Tempat Kerja
Batasan Cohere untuk Pencarian Perusahaan
Meskipun Cohere menyediakan model AI yang kuat, ini bukan solusi plug-and-play (tidak persis).
Membangun solusi pencarian perusahaan yang siap produksi membawa tantangan signifikan yang sering kali diremehkan oleh tim. Memahami batasan-batasan ini sangat penting untuk mengambil keputusan yang terinformasi dan menghindari kejutan yang mahal di kemudian hari.
Masalah terbesar adalah Anda mendapatkan seperangkat alat, bukan produk jadi. Hal ini membuat tim Anda bertanggung jawab untuk membangun dan memelihara seluruh infrastruktur pendukung di sekitar layanan pencarian.
Berikut adalah beberapa batasan utama yang perlu dipertimbangkan:
| Tantangan | Mengapa hal ini menjadi masalah |
|---|---|
| Membutuhkan keahlian khusus | Anda memerlukan insinyur AI dan data yang berpengalaman untuk membangun, mengoperasikan, dan memelihara sistem ini. Ini bukanlah sesuatu yang dapat dipasang atau dikelola dengan mudah oleh kebanyakan tim. |
| Integrasi khusus diperlukan | Model-model ini tidak terhubung secara otomatis ke alat-alat yang sudah ada. Setiap sumber data perlu diintegrasikan dan dipelihara secara manual. |
| Perawatan berkelanjutan yang tinggi | Indeks pencarian harus terus diperbarui seiring perubahan konten atau pembaruan model, yang menambah beban kerja operasional yang berkelanjutan. |
| Tidak terhubung ke ruang kerja Anda | AI memahami bahasa, tetapi tidak berada di tempat tim Anda sebenarnya bekerja, sehingga menciptakan ketidakcocokan antara pencarian dan eksekusi. |
| Pergantian konteks tidak dapat dihindari | Orang-orang menemukan informasi di satu tempat, lalu beralih ke alat lain untuk bertindak atasnya, yang mengikis produktivitas dan adopsi. |
📖 Baca Lebih Lanjut: Template Basis Pengetahuan Gratis di Word & ClickUp
Cara Menggunakan ClickUp sebagai Alternatif Pencarian Perusahaan
Saat ini, tradeoff-nya seharusnya sudah jelas.
Pencarian perusahaan sangat powerful, tetapi membangunnya sendiri berarti harus mengelola pipeline pengambilan data, strategi pemecahan data, pembaruan embedding, logika pengurutan ulang, dan pemeliharaan berkelanjutan. Itu adalah komitmen infrastruktur jangka panjang, bukan sekadar peluncuran fitur.
Sebagai ruang kerja AI terintegrasi pertama di dunia, ClickUp menghilangkan lapisan tersebut dengan menjadikan pencarian bertenaga AI sebagai fitur bawaan dalam ruang kerja itu sendiri.
Hal ini penting karena sebagian besar masalah pencarian sebenarnya bukanlah masalah pencarian. Mereka adalah masalah penyebaran pekerjaan . Ketika pekerjaan tersebar di berbagai alat yang terputus, tim terpaksa terus-menerus mencari konteks. Akibatnya, waktu terbuang, upaya terduplikasi, dan keputusan diambil tanpa visibilitas penuh.
ClickUp mengatasi masalah tersebut dari akar dengan menggabungkan pekerjaan, konteks, dan kecerdasan ke dalam satu ruang kerja. Mari kita bahas bagaimana hal itu bekerja dalam praktiknya.
Dapatkan jawaban yang disesuaikan dengan konteks dari seluruh ruang kerja dengan ClickUp Brain
ClickUp Brain adalah lapisan kecerdasan buatan (AI) kontekstual yang beroperasi di seluruh ruang kerja Anda. Ia dapat menjawab pertanyaan, merangkum informasi, dan menampilkan pekerjaan yang relevan karena sudah memiliki akses ke struktur dasar ruang kerja Anda: ClickUp Tasks, ClickUp Docs, ClickUp Comments, dan lainnya.
Tidak perlu mendefinisikan ukuran chunk atau mengelola embeddings di sini. Brain menggunakan model data asli ClickUp untuk memahami bagaimana informasi terhubung. Tanyakan pertanyaan seperti “Apa yang menghalangi peluncuran Q4?” dan Brain dapat mengambil konteks dari tugas, komentar, dan Dokumen yang terkait dengan inisiatif tersebut.
ClickUp Brain juga mendukung beberapa model AI di balik layar, memungkinkan Anda memanfaatkan permintaan yang berbeda ke model yang paling sesuai untuk penalaran, ringkasan, atau generasi. Hal ini menghindari ketergantungan alur kerja Anda pada kekuatan atau keterbatasan model tunggal.
Ketika Anda membutuhkan konteks eksternal, Brain dapat melakukan pencarian web langsung dari ruang kerja, menampilkan hasil yang dirangkum tanpa perlu meninggalkan ClickUp atau membuka tab browser terpisah.
Cari, navigasi, dan eksekusi dengan Pencarian Perusahaan ClickUp.
Pencarian Perusahaan ClickUp dapat diakses dari mana saja di ruang kerja. Fitur ini memungkinkan Anda mencari di seluruh tugas, Dokumen, komentar, dan lampiran, serta aplikasi pihak ketiga yang terhubung seperti Google Drive, Slack, GitHub, dan lainnya, tergantung pada integrasi yang Anda miliki.
Bar Perintah AI mengubah pencarian menjadi lapisan eksekusi. Anda dapat langsung melompat ke item, membuat tugas, mengubah status, menugaskan pemilik, atau membuka tampilan spesifik langsung dari antarmuka yang sama. Ini bukan hanya "cari dan baca," tetapi "cari dan bertindak."
Karena pencarian terintegrasi ke dalam antarmuka pengguna ruang kerja, hasil pencarian selalu dapat ditindaklanjuti. Anda tidak perlu mengambil informasi secara terpisah dan kemudian beralih ke alat lain untuk menggunakannya. Alur kerja terus berlanjut di tempat.
Kurangi penggunaan alat yang berlebihan dengan ClickUp BrainGPT
ClickUp BrainGPT memperluas kemampuan pencarian di luar browser, dengan menawarkan aplikasi desktop mandiri dan ekstensi Chrome. Aplikasi ini terhubung langsung ke Workspace Anda dan menampilkan kecerdasan kontekstual yang sama tanpa perlu membuka ClickUp atau aplikasi terhubung lainnya terlebih dahulu.
Dari antarmuka tunggal, Anda dapat mencari tugas, Dokumen, komentar, dan alat terhubung, termasuk Gmail dan integrasi lainnya. Fitur Talk-to-Text berbasis suara memungkinkan Anda melakukan pencarian atau menangkap pertanyaan secara instan, yang sangat berguna untuk pencarian cepat atau pekerjaan saat bepergian.
Alih-alih menambahkan produk pencarian AI lain yang perlu dikelola, Brain GPT mengintegrasikan pencarian ke dalam satu antarmuka yang sudah memahami pekerjaan Anda.
Itulah perubahannya. ClickUp tidak meminta Anda untuk membangun pencarian perusahaan. Ruang kerja terintegrasi ini mengintegrasikan fitur pencarian langsung ke dalam sistem tempat pekerjaan dilakukan, menghilangkan beban infrastruktur sambil tetap mempertahankan kekuatan, akurasi, dan kecepatan.
📖 Baca Lebih Lanjut: Contoh Sistem Manajemen Pengetahuan Terbaik
Bonus: Perbandingan strategis antara pengembangan kustom vs. AI ruang kerja bawaan
| Nilai inti | Fleksibilitas maksimal; kendali eksklusif | Siap digunakan; secara default sudah memahami konteks. |
| Implementasi | Bulan: Membutuhkan tim teknik untuk membangun pipeline. | Menit: Tombol satu klik untuk seluruh ruang kerja |
| Pengambilan data | Panduan: Anda harus membangun dan memelihara ETL & basis data vektor. | Otomatis: Akses real-time ke tugas, dokumen, dan obrolan. |
| Logika izin | Harus dikodekan secara manual (Risiko kebocoran data yang tinggi) | Diwarisi secara native dari hierarki ClickUp Anda |
| Kedalaman konteks | Semantik (Berbasis Makna) | Operasional (Mengetahui siapa yang ditugaskan untuk apa) |
| Antarmuka pengguna | Anda harus merancang dan membangun bilah pencarian/chat. | Fitur bawaan (Kotak pencarian, Dokumen, dan Tampilan Tugas) |
| Tindakan alur kerja | Tidak ada: Pengguna menemukan informasi, lalu beralih ke alat lain untuk bekerja. | Tinggi: Temukan informasi dan ubah secara instan menjadi tugas. |
| Terbaik untuk | Perusahaan teknologi yang mengembangkan perangkat lunak proprietary | Tim yang ingin menghilangkan "penumpukan alat" dan bertindak cepat |
Pencarian Tidak Harus Menghalangi Anda!
Pencarian semantik tidak lagi menjadi pembeda. Itu sudah menjadi hal yang wajib.
Biaya sebenarnya dari pencarian perusahaan muncul di berbagai aspek: waktu pengembangan yang dibutuhkan untuk membangun dan memelihara sistem, infrastruktur yang diperlukan untuk menjaga akurasi, serta gesekan yang timbul ketika pencarian berada di luar alat-alat tempat pekerjaan sebenarnya dilakukan. Menemukan dokumen yang tepat tidak berarti banyak jika tindakan yang diperlukan masih memerlukan perpindahan sistem.
Itulah mengapa masalahnya bukan hanya "pencarian yang lebih baik." Ini tentang menghilangkan kesenjangan antara informasi dan eksekusi.
Ketika pencarian terintegrasi langsung ke dalam ruang kerja, konteks secara otomatis terjaga. Jawaban tidak hanya diambil, tetapi langsung dapat digunakan. Tugas dapat diperbarui, keputusan dapat didokumentasikan, dan pekerjaan dapat dilanjutkan tanpa perlu membuat proses serah terima tambahan.
Bagi tim yang tidak ingin menghabiskan berbulan-bulan untuk membangun dan memelihara infrastruktur pencarian kustom, bekerja di ruang kerja AI terintegrasi mengubah segalanya. ClickUp menyediakan pencarian bertenaga AI tingkat perusahaan sebagai bagian dari sistem yang sudah digunakan tim Anda untuk merencanakan, berkolaborasi, dan melaksanakan tugas.
✅ Mulai gunakan ClickUp secara gratis.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Cohere berfokus khusus pada kasus penggunaan enterprise, seperti pencarian, dengan menawarkan model seperti Embed dan Rerank yang dirancang khusus untuk tugas-tugas pengambilan data. OpenAI menyediakan model yang lebih luas dan serbaguna yang dapat diadaptasi untuk pencarian, tetapi mungkin memerlukan penyesuaian lebih lanjut.
Ya, Cohere menyediakan API yang memungkinkan integrasi dengan alat lain; namun, hal ini memerlukan pengembangan khusus dan sumber daya teknik. Alternatif seperti ClickUp menawarkan pencarian AI bawaan yang siap pakai, menghilangkan kebutuhan akan pekerjaan integrasi.
Industri dengan repositori dokumen besar dan tidak terstruktur—seperti di sektor hukum, kesehatan, layanan keuangan, dan teknologi—paling diuntungkan dari pencarian semantik. Setiap organisasi yang menghadapi tantangan dalam manajemen pengetahuan dapat melihat perbaikan yang signifikan.