Belgenin var olduğundan eminsiniz. Geçen hafta görmüştünüz.
Ancak, aklınıza gelen tüm anahtar kelime kombinasyonlarını denedikten sonra ("3. çeyrek pazarlama sonuçları", "üçüncü çeyrek performansı", "Ekim pazarlama raporu") şirketinizin arama çubuğu boş çıkıyor. Bu sinir bozucu bilgi arayışı, modası geçmiş anahtar kelime aramasının klasik bir işaretidir.
Bu sistemler yalnızca tam kelime eşleşmelerini bulur ve asıl demek istediğinizi kaçırır. Cohere, sistemlerinizi birbirine bağlayan akıllı bir arama katmanı sağlayıcısı olarak bu sorunu etkili bir şekilde çözer.
Eğer "Cohere'i Kurumsal Arama için Nasıl Kullanılır?" sorusunun cevabını arıyorsanız, size yardımcı olabiliriz. Bu kılavuzda her şeyi açıklıyoruz.
Cohere AI nedir ve kurumsal arama için neden önemlidir?
Cohere , özellikle kurumsal kullanım için büyük dil modelleri (LLM) oluşturan bir yapay zeka platformudur. Dahili arama için bu, anahtar kelime tabanlı aramanın ötesine geçerek niyeti, bağlamı ve anlamı anlayan anlamsal, akıllı aramaya geçmek anlamına gelir.
Çoğu kurumsal arama aracı hala kelime kelime anahtar kelime eşleştirmesine dayanmaktadır. Belirli kelimeler belge başlığında veya gövdesinde geçmiyorsa, sonuç genellikle gözden kaçar. Cohere, arama sistemlerinin kullanıcının sadece yazdıklarını değil, gerçekte aradıklarını da anlamasını sağlayarak bu durumu değiştirir.
Kendi başlarına yapay zeka destekli arama sistemi kurmaya çalışan takımlar genellikle aylarca vektör veritabanları oluşturmak, gömme boru hatları kurmak ve modelleri yeniden sıralamakla uğraşır. Tüm bu çalışmalardan sonra bile, arama sistemi genellikle düşük performans gösterir çünkü işin gerçekte yapıldığı sistemden ayrı bir sistemde çalışır ve görevler, belgeler ve ş akışlarından kopuktur.
Cohere gibi güçlü bir kurumsal arama aracı, akıllı aramayı yapay zeka ile birleştirmek için geri getirme destekli üretimi (RAG) kullanır. Bu yaklaşım, iç bilgilerinizi anında erişilebilir bir kaynağa dönüştürür.
Cohere'de, araç belgeleri anlamın sayısal temsilcileri olan gömülü öğelere dönüştürür. Birisi "çeyrek gelir raporu" araması yaptığında, sistem "4. Çeyrek Finansal Sonuçlar" veya "Kazanç Özeti" gibi kavramsal olarak ilgili belgeleri, bu anahtar kelimeler tam olarak mevcut olmasa bile bulur.
Cohere'in kurumsal arama için önemli olmasının nedeni budur. Uygulama karmaşıklığını azaltır, sonuçların doğruluğunu artırır ve çalışanların modern iş sistemleri içinde gerçekte düşündükleri ve sordukları şekilde çalışan bir arama sağlar.
📮ClickUp Insight: Tüm çalışanların yarısından fazlası (%57) iş ile ilgili bilgileri bulmak için şirket içi belgeleri veya şirket bilgi tabanını aramakla zaman kaybediyor.
Peki ya yapamadıklarında? Her 6 kişiden 1'i kişisel çözüm yollarına başvurur; eski e-postaları, notları veya ekran görüntülerini araştırarak parçaları bir araya getirmeye çalışır.
ClickUp Brain, tüm çalışma alanınızdan ve entegre üçüncü taraf uygulamalardan alınan anlık, yapay zeka destekli yanıtlar sağlayarak aramayı ortadan kaldırır, böylece ihtiyacınız olanı zahmetsizce elde edersiniz.
Kurumsal Arama için Cohere'in Anahtar Özellikleri
AI arama çözümlerini değerlendirirken, pazarlama hype'ı hangi özelliklerin sorunlarınızı gerçekten çözdüğünü anlamayı zorlaştırabilir. "Daha akıllı arama" gibi genel vaatler, mühendislik ve ürün takımlarınızın bilinçli kararlar almasına yardımcı olmaz.
Gerçekte, güvenilir bir arama sistemi, birbirinden farklı AI modellerinin birlikte iş yaptığı bir süreç üzerine kuruludur.
Cohere, bağımsız olarak kullanabileceğiniz veya birleştirerek sofistike bir arama mimarisi oluşturabileceğiniz çeşitli modeller sunar. Bu temel özellikleri anlamak, takımınızın özel ihtiyaçlarını karşılayan bir sistem tasarlamanın ilk adımıdır.
Anlamsal vektör araması için gömme
Eski arama sistemlerinin en büyük dezavantajı, kavramsal olarak ilişkili bilgileri bulamamalarıdır. "Çalışan oryantasyon kılavuzu" araması yaptığınızda, "Yeni İşe Alınan Çalışanlar İçin İlk Gün Kontrol Listesi" başlıklı belgeyi bulamazsınız. Bunun nedeni, sistemin anlamı değil kelimeleri eşleştirmesi.
Nöral arama özelliğine sahip Embed modeli, metni semantik anlamı yakalayan uzun sayı listeleri olan vektörlere dönüştürerek bu sorunu çözer. Embedding olarak adlandırılan bu süreç, sistemin ortak anahtar kelimeler paylaşmasa bile kavramsal olarak benzer belgeleri tanımlamasını sağlar. Esasen, arama aracınız eşanlamlıları ve ilgili fikirleri otomatik olarak anlar.
Cohere'nin Embed modelinin anahtar özellikleri şunlardır:
- Çok modlu destek: En son sürüm olan Embed 4, hem metinleri hem de görüntüleri işleyebilir, böylece farklı türdeki içerikleri aynı anda arayabilirsiniz.
- Çok dilli özellikler: Belgeleri önceden çevirmenize gerek kalmadan farklı dillerdeki belgelerde bilgi arayabilirsiniz.
- Boyutsallık seçenekleri: Vektörlerinizin boyutunu seçebilirsiniz. Daha yüksek boyutlar daha fazla nüansı yakalar, ancak daha fazla depolama alanı ve işlem gücü gerektirir.
📖 Daha fazla bilgi: AI Kurumsal Arama Kullanım Örnekleri
Sonuçların alaka düzeyini artırmak için yeniden sıralama yapın.
Bazen arama, ilgili belgelerin bir listesini döndürür, ancak en önemli belge ikinci sayfada gömülü kalır. Bu, kullanıcıları sonuçları tek tek incelemek zorunda bırakarak zaman kaybına neden olur ve arama sistemine olan güvenlerini kaybetmelerine yol açar.
Bu bir sıralama sorunudur. Sistem doğru bilgileri buldu ancak bunları doğru şekilde önceliklendiremedi.
Cohere'nin Rerank modeli, iki aşamalı bir süreçle bu sorunu çözer. İlk olarak, hızlı bir arama yöntemi (semantik arama gibi) kullanarak potansiyel olarak alakalı çok sayıda belge toplarsınız. Ardından, bu listeyi Rerank modeline aktarırsınız. Bu model, daha yoğun hesaplama gerektiren çapraz kodlayıcı mimarisi kullanarak her bir belgeyi belirli sorgunuzla karşılaştırır ve maksimum alaka düzeyi için yeniden sıralar.
Bu, destek temsilcisinin bir müşteri için doğru cevabı bulması veya bir takım üyesinin bir belgede belirli bir bölümü araması gibi hassasiyetin kritik olduğu yüksek riskli durumlarda özellikle yararlıdır. İşlem süresini biraz uzatmasına rağmen, sonuç kalitesindeki iyileşme genellikle bu ödün vermeye değer.
📖 Daha fazla bilgi: Ş Akışı Otomasyonu Örnekleri ve Kullanım Durumları
Takımlar için Kurumsal Arama Kullanım Örnekleri
Soyut AI yetenekleri ilginçtir, ancak bunları gerçek dünyadaki iş sorunlarını çözmek için uygulayana kadar kullanışlı hale gelmezler. Başarılı bir kurumsal arama uygulaması, bu belirli sorunlu noktaları belirlemekle başlar. 👀
İşte takımların Cohere destekli aramayı uygulayabileceği birkaç pratik senaryo:
- Bilgi tabanı araması: Çalışanların iç belgeler, wiki'ler, müşteri hizmetleri bilgi tabanı ve standart çalışma prosedürleri (SOP'ler) içinde cevapları bulmalarına yardımcı olun .
- Müşteri desteği: Müşteri temsilcilerinin, müşteriyle görüşme sırasında ilgili yardım makalelerini ve geçmiş bilet çözümlerini hızlı bir şekilde bulmalarını sağlayın. McKinsey analizi, üretken yapay zeka müşteri hizmetleri akışlarına uygulandığında %30-45 oranında verimlilik artışı sağladığını göstermektedir.
- Hukuk ve uyumluluk: Anlamsal anlayışla milyonlarca sözleşme, politika ve düzenleyici belgeyi arayarak belirli maddeleri veya emsalleri bulun.
- Araştırma ve geliştirme: Mühendislerin, çaba sarf etmeden ilgili önceki işleri, patentleri ve teknik belgeleri bulmalarını sağlayın.
- İK ve işe alım: Yeni işe alınanlar için ilgili politikalar, eğitim materyalleri, ş Akışı örnekleri ve prosedürleri ortaya çıkararak kendi kendilerine cevap bulabilmelerini sağlayın.
- Satış desteği: Satış temsilcilerinin doğru vaka çalışmalarını, rekabetçi istihbaratı ve ürün bilgilerini bulmalarına yardımcı olarak anlaşmaları daha hızlı sonuçlandırın.
Ortak nokta, etkili kurumsal aramanın mevcut iş akışı yönetimine entegre edilmesi gerektiğidir. Bağımsız bir arama çubuğu yeterli değildir. Takımınızın, araçlar arasında geçiş yapmak zorunda kalmadan bilgileri bulabilmesi ve hemen harekete geçebilmesi gerekir.
🛠️ Araç Seti: Takımınızın gerçekten kullanacağı bir iç hub oluşturun. ClickUp'ın Bilgi Bankası Şablonu, kullanım kılavuzlarından SOP'lara kadar her şeyi düzenli bir şekilde organize eder ve aramayı kolaylaştırır, böylece kimse bilginin nerede olduğunu tahmin etmek zorunda kalmaz.
Cohere for Kurumsal Arama'yı Kurma
AI aramayı değerlendirmeden gerçek anlamda uygulamaya geçmek zorlu bir süreç olabilir. Özellikle de takımınız büyük dil modellerine yeni ise.
Kurulumunuzun karmaşıklığı ölçeğinize ve mevcut teknoloji yığınınıza bağlı olsa da, Cohere destekli bir arama sistemi oluşturmanın temel adımları aynıdır. Bu bölüm, teknik takımınıza rehberlik edecek pratik bir kılavuz sunar.
Ön koşullar ve API erişimi
Herhangi bir kod yazmadan önce, araçlarınızı ve erişiminizi düzenlemeniz gerekir. Bu ilk kurulum, daha sonra güvenlik sorunlarının ve engellerin önlenmesine yardımcı olur.
Başlamak için ihtiyacınız olan şeyler şunlardır:
- Cohere API hesabı: API anahtarlarınızı almak için Cohere web sitesinde kaydolun.
- Geliştirme ortamı: Çoğu takım Python kullanır, ancak diğer diller için SDK'lar da mevcuttur.
- Vektör veritabanı: Pinecone, Weaviate, Qdrant gibi belge gömülerini depolamak için bir yere veya Amazon OpenSearch gibi yönetilen bir hizmete ihtiyacınız olacak.
- Belge külliyatı: Arama yapılabilir hale getirmek istediğiniz içeriği toplayın (ör. PDF'ler, metin dosyaları, veritabanı kayıtları).
Cohere'nin modellerine Amazon Bedrock üzerinden de erişebilirsiniz. Bu, şirketiniz halihazırda AWS ekosisteminde iş yapıyorsa faturalandırma ve güvenliki basitleştirebilir.
Cohere Embed ile gömülü öğeler oluşturun
Bir sonraki adım, belgelerinizi aranabilir vektörlere dönüştürmektir. Bu süreç, içeriğinizi hazırlamayı ve ardından Cohere Embed modelinden geçirmeyi içerir.
Belgelerinizi nasıl hazırladığınız, özellikle de onları nasıl daha küçük parçalara ayırdığınız, arama kalitesini büyük ölçüde etkiler. Buna parçalama stratejisi denir.
Yaygın parçalama stratejileri şunlardır:
- Sabit boyutlu parçalar: En basit yöntemdir, ancak cümleleri veya fikirleri ortasından garip bir şekilde bölebilir.
- Anlamsal parçalama: Paragrafların veya bölümlerin sonunda kesme gibi belge yapısını dikkate alan daha gelişmiş bir yöntem.
- Çakışan parçalar: Bu yaklaşım, sınırlar arasında bağlamı korumaya yardımcı olmak için parçalar arasında az miktarda tekrarlanan metin içerir.
Belgeleriniz parçalara ayrıldıktan sonra, vektör temsillerini oluşturmak için bunları Embed API'ye toplu olarak gönderirsiniz. Bu, genellikle mevcut belgeleriniz için tek seferlik bir işlemdir; yeni veya güncellenen belgeler oluşturuldukça gömülür.
📖 Daha fazla bilgi: Dahili arama motoru nedir? En iyi araçlar ve nasıl işlerler?
Vektörleri depolayın ve sorgulayın
Yeni oluşturduğunuz vektörlerin bir yuvaya ihtiyacı vardır. Vektör veritabanı, benzerliklerine göre gömülü öğeleri depolamak ve sorgulamak için tasarlanmış özel bir veritabanıdır.
Sorgu süreci şu şekilde işler:
- Kullanıcı bir arama sorgusu yazar
- Uygulamanız bu sorguyu aynı Cohere Embed modeline göndererek vektöre dönüştürür.
- Bu sorgu vektörü, en benzer belge vektörlerini bulan veritabanına gönderilir.
- Veritabanı, eşleşen belgeleri döndürür ve bunları kullanıcıya görüntüleyebilirsiniz.
Vektör veritabanı seçerken, hangi benzerlik ölçütünü kullanacağınızı da göz önünde bulundurmalısınız. Kosinüs benzerliği, metin tabanlı aramalarda en yaygın olarak kullanılan ölçüttür, ancak farklı kullanım durumları için başka seçenekler de mevcuttur.
| Benzerlik metriği | En uygun olduğu durumlar |
|---|---|
| Kosinüs Benzerliği | Genel amaçlı metin arama |
| Nokta Ürünü | Vektörlerin büyüklüğü önemli olduğunda |
| Öklid Mesafesi | Mekansal veya coğrafi veriler |
Daha iyi sonuçlar için yeniden sıralama uygulayın
Çoğu uygulama için vektör veritabanından elde edilen sonuçlar yeterlidir. Ancak en üstte en iyi sonucu elde etmek istediğinizde, yeniden sıralama adımı eklemek akıllıca olacaktır.
Bu, aramanız bir RAG sistemini desteklediğinde özellikle önemlidir, çünkü oluşturulan cevabın kalitesi büyük ölçüde alınan bağlamın kalitesine bağlıdır.
Yeniden sıralama süreci oldukça basittir:
- Vektör veritabanınızdan daha büyük bir ilk aday kümesi alın (ör. ilk 50 sonuç).
- Kullanıcının orijinal sorgusunu ve bu aday listesini Cohere Rerank API'sına aktarın.
- API, aynı belge listesini döndürür, ancak daha kesin bir alaka puanı temelinde yeniden sıralanır.
- Yeniden sıralanan listeden en iyi sonuçları kullanıcıya gösterin.
Yeniden sıralamanın etkisini ölçmek için nDCG (Normalize İndirimli Kümülatif Kazanç) ve MRR (Ortalama Karşılıklı Sıralama) gibi çevrimdışı değerlendirme metriklerini izlemeyi yapabilirsiniz.
💫 Kurumsal arama özelliklerinin uygulanmasına ilişkin görsel bir genel bakış için, anahtar kavramları ve pratik hususları gösteren bu kılavuzu izleyin:
Cohere Destekli Kurumsal Arama için En İyi Uygulamalar
Arama sistemi oluşturmak sadece ilk adımdır. Zaman içinde kalitesini korumak ve iyileştirmek, başarılı bir projeyi başarısız olandan ayıran şeydir. Kullanıcılar birkaç kötü deneyim yaşarsa, güvenlerini kaybederler ve aracı kullanmayı bırakırlar. 🛠️
İşte başarılı kurumsal arama uygulamalarından öğrenilen bazı dersler:
- Hibrit arama ile başlayın: Yalnızca semantik aramaya güvenmeyin. BM25 gibi geleneksel anahtar kelime arama algoritmasıyla birleştirin. Böylece her iki dünyanın da en iyisini elde edersiniz: semantik arama kavramsal olarak ilişkili öğeleri bulurken, anahtar kelime arama ürün kodları veya belirli isimler için tam eşleşmeleri bulmanızı sağlar.
- Veri temizliği ve kalitesine yatırım yapın: Arama sonuçlarınız, verileriniz kadar iyi olabilir. Net başlıklar ve paragraflar içeren temiz, iyi yapılandırılmış belgeler çok daha iyi gömülü veriler üretir.
- Dikkatli bir şekilde parçalara ayırın: Belgelerinizi parçalara ayırma şekliniz çok önemlidir. Keyfi karakter sınırları kullanmak yerine, parçaları paragraflar veya bölümler gibi belgelerinizin mantıksal yapısına göre hizalamaya çalışın.
- Meta veri filtreleme ekleyin: Anlamsal arama güçlü bir araçtır, ancak bazen kullanıcılar aradıklarını zaten biliyor olabilirler. Anlamsal arama devreye girmeden önce kullanıcıların sonuçları tarih, departman veya belge türü gibi meta verilere göre filtrelemelerine izin verin.
- İzleyin ve yineleyin: Kullanıcılarınızın ne aradığına, hangi sonuçlara tıkladığına ve hangi sorguların sonuç vermediğine çok dikkat edin. Bu veriler, içerik eksikliklerini belirlemek ve sisteminizi iyileştirmek için çok değerlidir.
- Arızaları nazikçe ele alın: Hiçbir arama sistemi mükemmel değildir. Arama kötü sonuçlar verdiğinde, alternatif sorgular önermek veya bir uzmanla iletişime geçmeyi teklif etmek gibi yararlı alternatifler sağlayın.
📖 Daha fazla bilgi: Kişiselleştirilmiş Arama: İşyerinde Verimliliği ve Deneyimi Artırın
Cohere for Kurumsal Arama'nın sınırlamaları
Cohere güçlü AI modelleri sağlasa da, tam olarak tak ve çalıştır türünde bir çözüm değildir.
Üretime hazır bir kurumsal arama çözümü oluşturmak, takımların genellikle hafife aldığı önemli zorlukları beraberinde getirir. Bu sınırlamaları anlamak, bilinçli bir karar vermek ve ileride maliyetli sürprizlerle karşılaşmamak için çok önemlidir.
En büyük sorun, bitmiş bir ürün değil, bir dizi araç elde etmenizdir. Bu durumda , arama hizmeti etrafındaki tüm altyapıyı oluşturmak ve sürdürmek takımınızın sorumluluğunda kalır.
Dikkate alınması gereken bazı anahtar sınırlamalar şunlardır:
| Zorluk | Neden sorun haline geliyor? |
|---|---|
| Özel uzmanlık gerektirir | Sistemi kurmak, çalıştırmak ve bakımını yapmak için deneyimli AI ve veri mühendislerine ihtiyacınız vardır. Bu, çoğu takımın kolayca kuracağı veya sahip olacağı bir şey değildir. |
| Özel entegrasyonlar gereklidir | Modeller mevcut araçlarınıza otomatik olarak bağlantı kurmaz. Her veri kaynağı manuel olarak bağlantı kurmalı ve bakımı yapılmalıdır. |
| Yüksek sürekli bakım | İçerik değiştikçe veya modeller güncellendikçe arama indeksleri sürekli olarak yenilenmelidir, bu da sürekli operasyonel iş yükü ekler. |
| Çalışma Alanınıza bağlı değil | AI dili anlar, ancak takımınızın gerçekte yaptığı işte bulunmaz, bu da arama ve uygulama arasında bir kopukluk yaratır. |
| Bağlam değiştirme kaçınılmazdır | Kullanıcılar bilgileri tek bir yerde bulur, ardından bu bilgileri kullanmak için araçlar arasında geçiş yapar, bu da verimliliği ve benimsemeyi olumsuz etkiler. |
📖 Daha fazla bilgi: Word ve ClickUp'ta ücretsiz bilgi tabanı şablonları
ClickUp'ı Kurumsal Arama Alternatifi Olarak Kullanma
Şu ana kadar, bu ödünleşmenin ne olduğu açıkça ortada olmalıdır.
Kurumsal arama güçlüdür, ancak bunu kendiniz oluşturmak, veri alım boru hatlarına, parçalama stratejilerine, gömme yenilemelerine, yeniden sıralama mantığına ve sürekli bakıma sahip olmak anlamına gelir. Bu, bir özellik sunumu değil, uzun vadeli bir altyapı taahhüdüdür.
Dünyanın ilk birleşik AI çalışma alanı olan ClickUp, AI destekli aramayı çalışma alanının bir parçası haline getirerek bu katmanı tamamen ortadan kaldırır.
Bu önemlidir, çünkü çoğu arama sorunu aslında arama sorunu değildir. Bunlar iş dağınıklığı sorunlarıdır . İşler birbirinden bağımsız araçlara dağılmışsa, takımlar sürekli bağlamı aramak zorunda kalır. Sonuç olarak zaman kaybedilir, çaba tekrarlanır ve kararlar tam görünürlük olmadan alınır.
ClickUp, iş, bağlam ve zekayı tek bir çalışma alanına birleştirerek bu sorunu kaynağında çözüyor. Bunun pratikte nasıl işlediğini inceleyelim.
ClickUp Brain ile ClickUp Çalışma Alanı'nın tamamından bağlam odaklı yanıtlar alın.
ClickUp Brain, tüm çalışma alanınızda çalışan bağlamsal bir yapay zeka katmanıdır. Çalışma alanınızın temel yapısına ( ClickUp Görevleri, ClickUp Belgeleri, ClickUp Yorumları ve daha fazlası) erişimi olduğu için soruları yanıtlayabilir, bilgileri özetleyebilir ve ilgili işleri ortaya çıkarabilir.
Burada yığın boyutlarını tanımlamanıza veya gömülü öğeleri yönetmenize gerek yoktur. Brain, bilgilerin nasıl birbirine bağlı olduğunu anlamak için ClickUp'ın yerel veri modelini kullanır. "4. çeyrekte lansmanı engelleyen nedir?" gibi bir soru sorduğunuzda Brain, bu girişimle bağlantılı görevlerden, yorumlardan ve belgelerden bağlam bilgilerini çıkarabilir.
ClickUp Brain ayrıca arka planda birden fazla AI modelini destekler, böylece farklı talepleri akıl yürütme, özetleme veya oluşturma için en uygun modele yönlendirebilirsiniz. Bu, ş akışlarınızı tek bir modelin güçlü yönlerine veya sınırlamalarına bağlı kalmaktan kurtarır.
Harici bağlama ihtiyacınız olduğunda, Brain doğrudan ClickUp Çalışma Alanından web aramaları gerçekleştirebilir ve ClickUp'tan çıkmanıza veya ayrı bir tarayıcı sekmesi açmanıza gerek kalmadan özetlenmiş sonuçlar döndürür.
ClickUp Enterprise Arama ile arama yapın, gezin ve işlemleri gerçekleştirin.
ClickUp'ın Kurumsal Arama özelliğine Çalışma Alanının her yerinden erişilebilir. Bu özellik, entegrasyonlarınıza bağlı olarak görevler, belgeler, yorumlar ve ek dosyalar yanı sıra Google Drive, Slack, GitHub ve daha fazlası gibi bağlı üçüncü taraf uygulamalarda arama yapmanızı sağlar.
AI Komut Çubuğu, aramayı bir yürütme katmanına dönüştürür. Aynı arayüzden doğrudan öğelere atlayabilir, görevler oluşturabilir, durumları değiştirebilir, sahipler atayabilir veya belirli görünümleri açabilirsiniz. Bu sadece "bul ve oku" değil, "bul ve harekete geç" anlamına gelir.
Arama, Çalışma Alanı kullanıcı arayüzüne entegre olduğu için sonuçlar her zaman eyleme geçirilebilir. Bilgileri ayrı olarak almayıp, kullanmak için araçlar arasında geçiş yapmanız gerekmez. Ş Akışı yerinde devam eder.
ClickUp BrainGPT ile araç dağınıklığını azaltın
ClickUp BrainGPT, arama yeteneklerini tarayıcının ötesine taşıyarak bağımsız bir masaüstü uygulama ve Chrome uzantısı sunar. ClickUp Çalışma Alanınıza doğrudan bağlanır ve önce ClickUp'ı veya bağlı uygulamalarınızı açmanıza gerek kalmadan aynı bağlamsal zekayı ortaya çıkarır.
Tek bir arayüzden görevleri, Belgeleri, yorumları ve Gmail ve diğer entegrasyonlar dahil olmak üzere bağlı araçları arayabilirsiniz. Ses tabanlı Talk-to-Text, aramalar yapmanızı veya soruları anında yakalamanızı sağlar; bu, hızlı aramalar veya hareket halindeyken iş yapmak için özellikle kullanışlıdır.
Yönetmek için başka bir AI arama ürünü eklemek yerine, Brain GPT keşifleri işinizi zaten anlayan tek bir yüzeyde birleştirir.
Gerçek değişim budur. ClickUp, kurumsal arama oluşturmanızı istemez. Bu birleşik Çalışma Alanı, bunu doğrudan işin yapıldığı sisteme yerleştirerek altyapı maliyetlerini ortadan kaldırırken gücü, doğruluğu ve hızı korur.
📖 Daha fazla bilgi: En İyi Bilgi Yönetim Sistemi Örnekleri
Bonus: Özel yapım ile yerel Çalışma Alanı AI'sı arasında stratejik karşılaştırma
| Temel değer | Maksimum esneklik; özel kontrol | Yürütmeye hazır; ön tanımlı olarak bağlam farkında |
| Uygulama | Aylar: Mühendislik takımlarının boru hatları oluşturması gerekir. | Dakika: Tüm Çalışma Alanı için tek tıklamayla anahtar değiştirin |
| Veri alımı | Kılavuz: ETL ve vektör veritabanını oluşturmalı ve bakımını yapmalısınız. | Otomatik: Görevlere, belgelere ve sohbete gerçek zamanlı erişim |
| İzin mantığı | Manuel olarak kodlanmalıdır (Yüksek veri sızıntısı riski) | ClickUp hiyerarşisinden yerel olarak devralınır |
| Bağlamsal derinlik | Anlamsal (Anlam temelli) | Operasyonel (Kimin neye atandığını bilir) |
| Kullanıcı arayüzü | Arama çubuğunu/sohbeti tasarlamalı ve oluşturmalısınız. | Yerleşik (Arama çubuğu, Belgeler ve Görev görünümleri) |
| Ş Akışı eylemi | Yok: Kullanıcı bilgiyi bulur, ardından iş yapmak için araç değiştirir. | Yüksek: Bilgiyi bulun ve anında görevye dönüştürün |
| En uygun olduğu durumlar | Özel yazılım geliştiren teknoloji ağırlıklı şirketler | "Araç dağınıklığını" ortadan kaldırmak ve hızlı hareket etmek isteyen takımlar |
Arama sizi engellememeli!
Anlamsal arama artık bir farklılık yaratıcı unsur değil. Artık temel bir gereklilik.
Kurumsal aramanın gerçek maliyeti her yerde ortaya çıkar: onu oluşturmak ve sürdürmek için gereken mühendislik süresi, doğruluğunu korumak için gereken altyapı ve arama, işin gerçekte yapıldığı araçların dışında kaldığında ortaya çıkan sürtüşme. Doğru belgeyi bulmak, üzerinde işlem yapmak için hala sistemler arasında geçiş yapmak gerekiyorsa pek bir önemi yoktur.
Bu nedenle sorun sadece "daha iyi arama" değildir. Bilgi ve uygulama arasındaki boşluğu ortadan kaldırmaktır.
Arama doğrudan Çalışma Alanına gömüldüğünde, bağlam ön tanımlı olarak korunur. Cevaplar sadece alınmakla kalmaz, hemen kullanılabilir hale gelir. Görevler güncellenebilir, kararlar belgelenebilir ve işler başka bir aktarım oluşturulmadan ilerleyebilir.
Özel arama altyapısını oluşturmak ve sürdürmek için aylarca zaman harcamak istemeyen takımlar için, birleştirilmiş bir AI Çalışma Alanı’nda çalışmak durumu tamamen değiştirir. ClickUp, takımınızın planlama, işbirliği ve uygulama için halihazırda kullandığı sistemin bir parçası olarak kurumsal düzeyde, AI destekli arama sağlar.
✅ ClickUp'ı ücretsiz olarak kullanmaya başlayın.
Sık Sorulan Sorular
Cohere, arama gibi kurumsal kullanım durumlarına odaklanır ve arama görevleri için özel olarak tasarlanmış Embed ve Rerank gibi modeller sunar. OpenAI, aramaya uyarlanabilen ancak daha fazla ayar gerektirebilen daha geniş, genel amaçlı modeller sunar.
Evet, Cohere diğer araçlarla entegrasyon sağlayan API'ler sunar; ancak bu, özel geliştirme ve mühendislik kaynakları gerektirir. ClickUp gibi bir alternatif, entegrasyon çalışması gerektirmeden kullanıma hazır yerel AI arama özelliği sunar.
Hukuk, sağlık, finans hizmetleri ve teknoloji sektörleri gibi büyük, yapılandırılmamış belge depolarına sahip sektörler, semantik aramadan en fazla fayda sağlar. Bilgi yönetimi ile mücadele eden her kuruluş, önemli iyileşmeler görebilir.