Công cụ tìm kiếm luôn đóng vai trò thiết yếu trong việc tìm kiếm thông tin, nhưng hành vi của người dùng đã thay đổi. Thay vì tìm kiếm từ khóa đơn giản như "điện thoại thông minh", giờ đây mọi người đặt ra các truy vấn cụ thể và cá nhân hóa hơn, như "điện thoại giá rẻ tốt nhất để chơi game"
Trong khi đó, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như ChatGPT đang cách mạng hóa tìm kiếm bằng cách hoạt động như các hệ thống trả lời câu hỏi thông minh.
Khi tích hợp với các công cụ tìm kiếm truyền thống, chúng cải thiện việc truy xuất thông tin thông qua tính năng tạo nội dung bổ sung (RAG), giúp kết quả chính xác hơn và phù hợp với ngữ cảnh hơn.
Thay vì cạnh tranh, LLM và công cụ tìm kiếm hợp tác với nhau để xử lý các truy vấn phức tạp một cách hiệu quả hơn. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách tích hợp này đang định hình tương lai của tìm kiếm.
⏰ Tóm tắt 60 giây
- Các công cụ tìm kiếm truyền thống thường gặp khó khăn trong việc quản lý các tập dữ liệu lớn, duy trì chất lượng dữ liệu và phá vỡ các silo
- Chúng cũng phải đối mặt với những thách thức về bảo mật, khả năng mở rộng và cung cấp kết quả phù hợp với ngữ cảnh
- Các mô hình ngôn ngữ lớn, như ChatGPT, tăng cường độ chính xác của tìm kiếm, cho phép tìm kiếm ngữ nghĩa và hỗ trợ truy vấn bằng ngôn ngữ tự nhiên
- LLMs cũng nâng cao khả năng tìm kiếm đa phương thức và làm cho việc khám phá kiến thức trở nên cá nhân hóa và hiệu quả hơn
- Các tính năng Tìm kiếm kết nối và AI của ClickUp dựa trên những tiến bộ này bằng cách tập trung dữ liệu của bạn, cho phép truy xuất thông tin nhanh chóng và chính xác
- ClickUp tích hợp liền mạch với các nền tảng khác nhau, cung cấp quyền truy cập nội dung của bạn theo thời gian thực, hợp lý hóa quy trình làm việc và cải thiện năng suất tổng thể
Không cần dài dòng, hãy bắt đầu ngay!
LLM là gì?
Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là hệ thống trí tuệ nhân tạo tiên tiến có khả năng xử lý và tạo ra ngôn ngữ của con người. Chúng được huấn luyện trên các tập dữ liệu văn bản khổng lồ, giúp chúng có thể xử lý các công việc như dịch thuật, tóm tắt và hội thoại.
Một số ví dụ phổ biến nhất về LLM bao gồm GPT-3 và GPT-4, được công nhận rộng rãi về khả năng xử lý các truy vấn phức tạp liên quan đến ngôn ngữ.
Không giống như các công cụ tìm kiếm truyền thống phụ thuộc vào từ khóa, công cụ tìm kiếm dựa trên LLM vượt xa các truy vấn bề ngoài. Công cụ này hiểu bối cảnh và ý định đằng sau các câu hỏi, cung cấp câu trả lời trực tiếp và chi tiết.
👀 Bạn có biết? 71% người dùng thích sự cá nhân hóa từ các thương hiệu và doanh nghiệp mà họ lựa chọn.
Các tính năng của công cụ tìm kiếm LLM
Công cụ tìm kiếm LLM cung cấp các tính năng nâng cao, định nghĩa lại cách người dùng internet truy cập và tương tác với thông tin. Hãy cùng xem xét các tính năng chính của chúng:
- Hiểu truy vấn ngữ nghĩa: Công cụ tìm kiếm LLM giải thích ý nghĩa đằng sau các truy vấn tìm kiếm, vượt ra ngoài các từ khóa để hiểu ý định và bối cảnh của người dùng
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Người dùng có thể đặt câu hỏi theo kiểu hội thoại mà không cần từ khóa chính xác, giúp tìm kiếm trở nên trực quan hơn
- Mức độ liên quan theo ngữ cảnh: Kết quả tìm kiếm được cá nhân hóa dựa trên các truy vấn và tương tác trước đó, đảm bảo thông tin phù hợp và cập nhật hơn
- Tạo câu trả lời: Các hệ thống này cung cấp câu trả lời toàn diện trực tiếp trong kết quả tìm kiếm, bao gồm tóm tắt, giải thích và thậm chí cả các định dạng sáng tạo như câu chuyện hoặc hướng dẫn từng bước
- Tích hợp đồ thị tri thức: Công cụ tìm kiếm LLM sử dụng đồ thị tri thức để kết nối các khái niệm và thực thể có liên quan, cung cấp thông tin chi tiết hơn
- Tìm kiếm hội thoại: Người dùng có thể tham gia vào cuộc đối thoại qua lại, đặt câu hỏi tiếp theo và tinh chỉnh tìm kiếm để có trải nghiệm tương tác hơn
- Kết quả thích ứng: Kết quả được điều chỉnh động dựa trên địa điểm, lãi suất và các tìm kiếm trước đó, mang lại trải nghiệm cá nhân hóa hơn
- Tổng hợp thông tin: Thay vì dựa vào một nguồn duy nhất, công cụ tìm kiếm LLM tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, cung cấp góc nhìn rộng hơn
👀 Bạn có biết? Với việc sử dụng loa thông minh và trợ lý giọng nói ngày càng phổ biến, 50% tất cả các tìm kiếm hiện nay là tìm kiếm bằng giọng nói. Khi các mô hình ngôn ngữ lớn được tích hợp vào các hệ thống này, tìm kiếm bằng giọng nói sẽ trở nên chính xác hơn, giúp truy cập thông tin nhanh hơn trên nhiều nền tảng, cho dù đó là tệp, công việc hay ghi chú cuộc họp.
Các kỹ thuật tìm kiếm nâng cao với LLM
Cùng với sự tiến bộ của công nghệ tìm kiếm, các LLM như GPT-4, BERT và T5 đang thay đổi cách các công cụ tìm kiếm xử lý truy vấn, cá nhân hóa kết quả và tinh chỉnh xếp hạng. Hãy cùng khám phá cách các mô hình này đang định nghĩa lại tương lai của tìm kiếm.
Cách LLM gửi truy vấn tìm kiếm
Tìm kiếm đã phát triển từ các truy vấn từ khóa đơn giản sang tìm kiếm véc tơ ngữ nghĩa. Thay vì tìm kiếm một thuật ngữ cụ thể như "Núi Phú Sĩ", người dùng có thể tìm kiếm "núi ở Nhật Bản" và hệ thống sẽ truy xuất các kết quả dựa trên ý nghĩa.
Đặt lại câu truy vấn thành câu hỏi — như "Những ngọn núi nổi tiếng ở Nhật Bản là gì?" — có thể tinh chỉnh độ chính xác của tìm kiếm. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cũng cải thiện tìm kiếm bằng cách kích hoạt các truy vấn bổ sung nếu độ tin cậy thấp, sử dụng các kỹ thuật như FLARE.
Suy luận theo chuỗi suy nghĩ cải thiện hơn nữa khả năng tìm kiếm bằng cách chia công việc thành các bước logic, như trong AutoGPT. Ngoài ra, tìm kiếm hội thoại cho phép các trợ lý được hỗ trợ bởi LLM tinh chỉnh các truy vấn trong thời gian thực, đảm bảo kết quả chính xác hơn trong suốt quá trình tương tác.
Tìm kiếm cá nhân hóa và nhận thức ngữ cảnh
Nhận thức ngữ cảnh là một trong những tính năng mạnh mẽ nhất của LLM. Không giống như các công cụ tìm kiếm truyền thống, xếp hạng kết quả theo từ khóa phù hợp, LLM xem xét ý định của người dùng, địa điểm, lịch sử tìm kiếm và các tương tác trong quá khứ.
Bằng cách tinh chỉnh với dữ liệu chuyên ngành, LLM cá nhân hóa kết quả tìm kiếm để nhận diện các mẫu và ưu tiên nội dung có liên quan. Ví dụ: người dùng thường xuyên tìm kiếm công thức nấu ăn chay sẽ thấy các lựa chọn có nguồn gốc thực vật khi tìm kiếm "công thức nấu ăn tối ngon nhất"
LLM cũng giải thích các truy vấn đa phương thức, hiểu cả văn bản và hình ảnh để mang lại kết quả chính xác hơn. Ngoài ra, chúng xây dựng bối cảnh theo chiều dọc, học hỏi từ các tương tác liên tục để chủ động đề xuất các truy vấn có liên quan.
LLM trong việc xếp hạng lại và cải thiện kết quả của công cụ tìm kiếm
LLM cải thiện công cụ tìm kiếm bằng cách xếp hạng lại kết quả một cách động để phản ánh ý định của người dùng tốt hơn. Không giống như xếp hạng dựa trên từ khóa truyền thống, LLM sử dụng cơ chế chú ý để phân tích toàn bộ bối cảnh của truy vấn và ưu tiên nội dung có liên quan.
Ví dụ, bản cập nhật BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) của Google đã cách mạng hóa tìm kiếm bằng cách hiểu bối cảnh đằng sau các từ như 'apple' (táo) và 'Apple' (công ty công nghệ).
LLM cũng góp phần cải thiện hiệu quả SERP (Trang kết quả tìm kiếm). Bằng cách phân tích các yếu tố như tỷ lệ nhấp chuột (CTR), tỷ lệ thoát và thời gian lưu lại, LLM có thể điều chỉnh xếp hạng theo thời gian thực, tăng kết quả mang lại sự tương tác cao của người dùng.
📖 Đọc thêm: Cách tìm kiếm tệp PDF nhanh chóng
Các công cụ tìm kiếm LLM phổ biến
Cùng với sự phát triển của công nghệ tìm kiếm dựa trên AI, một số công cụ tìm kiếm mô hình ngôn ngữ lớn đang trở nên phổ biến nhờ các tính năng tiên tiến. Perplexity AI cung cấp câu trả lời trực tiếp kèm theo nguồn trích dẫn, giúp tìm kiếm trở nên tương tác và giàu thông tin hơn.
You. com cung cấp trải nghiệm có thể tùy chỉnh, cho phép người dùng sắp xếp nguồn theo mức độ ưu tiên, tích hợp tóm tắt do AI tạo và tương tác với trợ lý AI.
Chúng ta đều biết rằng có thể sử dụng các công cụ tìm kiếm này để truy xuất thông tin và nhận câu trả lời nhanh chóng. Nhưng làm thế nào để tìm thấy tệp tin quan trọng trong công việc? Hoặc tìm kiếm một cuộc hội thoại chứa nhiều dữ liệu cho bản trình bày quan trọng sắp tới?
Đây là lúc ClickUp, ứng dụng làm mọi việc cho công việc, xuất hiện!
📮 ClickUp Insight: 46% nhân viên tri thức dựa vào sự kết hợp giữa trò chuyện, ghi chú, công cụ quản lý dự án và tài liệu nhóm chỉ để theo dõi công việc của họ. Đối với họ, công việc nằm rải rác trên các nền tảng không kết nối với nhau, khiến việc tổ chức trở nên khó khăn hơn. Là ứng dụng tất cả trong một cho công việc, ClickUp hợp nhất tất cả. Với các tính năng như Quản lý dự án qua email ClickUp, Ghi chú ClickUp, Trò chuyện ClickUp và ClickUp Brain, tất cả công việc của bạn được tập trung ở một nơi, có thể tìm kiếm và kết nối liền mạch. Nói lời tạm biệt với tình trạng quá tải công cụ — chào đón năng suất dễ dàng.
ClickUp Brain kết hợp các tính năng tìm kiếm nâng cao với các tính năng quản lý dự án toàn diện, kết nối các nhiệm vụ, tệp, thành viên nhóm và dự án tại một nơi. Không còn phải chuyển đổi giữa các ứng dụng hoặc đối phó với các công cụ và kho thông tin phân tán!
Chi phí do sự kém hiệu quả của các công cụ không kết nối là vô cùng lớn:
- 2. 5 giờ/ngày: Nhân viên trí thức dành khoảng 30% thời gian làm việc hàng ngày để tìm kiếm thông tin
- 3.600 lần chuyển đổi ứng dụng/ngày: Nhân viên chuyển đổi giữa các ứng dụng và cửa sổ hơn 3.600 lần mỗi ngày, mất 4 giờ mỗi tuần để định hướng lại công việc
- Mất 23 phút: Mỗi lần chuyển đổi ứng dụng làm gián đoạn sự tập trung, và mất gần 23 phút để trở lại công việc ban đầu
$420.000 mỗi năm: Các tổ chức có 100 nhân viên mất số tiền này mỗi năm do giao tiếp kém và các công cụ không kết nối
Những bất cập này dẫn đến mất thời gian, giảm sút tinh thần và tăng chi phí hoạt động. May mắn thay, AI kết nối biến những thách thức này thành cơ hội để ra quyết định thông minh hơn, truy xuất thông tin nhanh hơn và thực thi liền mạch.
Dưới đây là cách Tìm kiếm kết nối của ClickUp biến đổi sự hợp tác:
- Tìm kiếm thống nhất: Truy cập tất cả thông tin doanh nghiệp từ một nền tảng duy nhất, tiết kiệm gần bốn giờ mỗi tuần bằng cách giảm việc chuyển đổi ứng dụng
- Mức độ liên quan dựa trên AI: Nhận kết quả tìm kiếm được cá nhân hóa, nhận biết ngữ cảnh và phù hợp với dự án của bạn, cải thiện quá trình ra quyết định với quyền truy cập tức thì vào những thông tin chi tiết phù hợp nhất
- Tích hợp công cụ dễ dàng: Kết nối liền mạch với các công cụ hiện có như Google Drive, SharePoint, Figma và Slack mà không cần thiết lập phức tạp
Ví dụ: khi trở lại làm việc sau kỳ nghỉ, chỉ cần hỏi ClickUp Brain về các cập nhật của dự án. Nó sẽ cung cấp các điểm chính được sắp xếp gọn gàng với các mục hành động quan trọng và các cuộc thảo luận đã diễn ra trong thời gian bạn vắng mặt.
Với ClickUp Brain, bạn có một trình quản lý kiến thức thông minh giúp bạn tìm thấy mọi thứ trong không gian làm việc và các ứng dụng được kết nối.
ClickUp Brain hiểu bối cảnh của các nhiệm vụ của bạn và đưa ra các đề xuất phù hợp dựa trên sở thích công việc hoặc hoạt động chính của bạn. Ví dụ: đối với người tạo nội dung, nó cung cấp các đề xuất để tạo/lập nội dung, động não và các nhiệm vụ liên quan.
Bạn thậm chí có thể sử dụng AI để tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại hoặc cập nhật trạng thái nhiệm vụ bằng các lời nhắc đơn giản, cho phép bạn tập trung vào công việc chuyên sâu. Nếu bạn đang tìm kiếm một công cụ tìm kiếm AI mạnh mẽ để tăng năng suất, ClickUp Brain là lựa chọn phù hợp cho bạn.
Với ClickUp Brain, bạn có thể tối ưu hóa cơ sở kiến thức của mình bằng cách tự động phân loại, gắn thẻ và sắp xếp tất cả thông tin có liên quan.
Ví dụ, các nhóm nghiên cứu có thể sử dụng ClickUp để tạo hệ thống quản lý kiến thức tập trung để lưu trữ tất cả các thông tin chi tiết, tài liệu và kết quả nghiên cứu trong một định dạng dễ truy cập.
Hơn nữa, tính linh hoạt của ClickUp Docs hỗ trợ việc tạo/lập wiki, kho lưu trữ tài liệu và quản lý công việc liên quan đến kiến thức.
Bạn cũng có thể sắp xếp thông tin theo nhiều cách khác nhau, sử dụng ClickUp Spaces, thư mục và danh sách để cấu trúc nội dung để truy xuất nhanh chóng. Nhóm của bạn có thể dễ dàng tìm và truy cập dữ liệu phù hợp khi cần mà không mất thời gian tìm kiếm trên nhiều nền tảng.
Ngoài ra, nền tảng này còn giúp theo dõi các công việc và dự án thông qua Nhiệm vụ ClickUp dựa trên thông tin chi tiết thu được từ công cụ tìm kiếm LLM. Bạn có thể tích hợp kết quả tìm kiếm dựa trên AI trực tiếp vào quy trình công việc theo dõi nhiệm vụ và dự án, giúp dễ dàng hơn trong việc áp dụng kiến thức đã khám phá.
Các công cụ cộng tác của ClickUp hỗ trợ thêm cho hiệu quả của nhóm và chia sẻ thông tin. ClickUp Chat cho phép các thành viên trong nhóm thảo luận về các dự án, chia sẻ ý kiến và đặt câu hỏi trong thời gian thực.
Chú thích được chỉ định cung cấp một cách rõ ràng để giao tiếp về các tài liệu hoặc công việc cụ thể, đảm bảo mọi người luôn được cập nhật về tiến độ dự án.
Các nhóm có thể cộng tác bằng cách chia sẻ ý tưởng và trực quan hóa các khái niệm. Thêm ghi chú, tải lên hình ảnh và nhúng liên kết để cung cấp bối cảnh tốt hơn. Sử dụng các kết nối để liên kết các ý tưởng và nêu bật mối quan hệ giữa chúng.
Khi ý tưởng của bạn đã sẵn sàng, hãy chuyển chúng thành các nhiệm vụ có thể theo dõi từ Bảng trắng ClickUp để mọi thứ diễn ra đúng tiến độ.
Cuối cùng, Chế độ xem khối lượng công việc ClickUp cho phép bạn quản lý sức chứa của nhóm, theo dõi các công việc đang thực hiện và phân bổ tài nguyên một cách hiệu quả.
Bằng cách cung cấp một trung tâm tập trung để chia sẻ kiến thức và hợp tác, ClickUp hợp lý hóa quy trình làm việc và cải thiện hiệu quả của nhóm.
📖 Xem thêm: Phần mềm quản lý tài liệu tốt nhất để tổ chức công việc
Các phương pháp tốt nhất để sử dụng công cụ tìm kiếm LLM
Khi sử dụng các công cụ tìm kiếm LLM, việc tuân thủ các nguyên tắc tốt nhất để tối ưu hóa tiềm năng của chúng đồng thời quản lý rủi ro là điều cần thiết.
Các chiến lược này sẽ giúp bạn tận dụng tối đa các công cụ hỗ trợ AI, đảm bảo triển khai suôn sẻ và thành công lâu dài:
- Xác định các trường hợp sử dụng rõ ràng: Hợp tác sớm giữa các nhóm kinh doanh và kỹ thuật để thiết lập các trường hợp sử dụng cụ thể, có thể đo lường được. Điều chỉnh các mục tiêu để đảm bảo giải pháp đáp ứng đúng nhu cầu và dễ dàng đánh giá tiến độ
- Thiết lập quy trình tiếp nhận chu đáo: Xem xét tính nhạy cảm của dữ liệu, rủi ro tiềm ẩn và người dùng dự kiến khi sắp xếp thứ tự ưu tiên cho các trường hợp sử dụng. Sử dụng phương pháp phân loại rủi ro để đánh giá dự án nào mang lại giá trị cao nhất với tác hại tối thiểu
- Tập trung vào thu thập, kiểm tra và xác thực dữ liệu: Đảm bảo dữ liệu chắc chắn, dựa trên thực tế bằng cách cải thiện các phương pháp thu thập, dán nhãn, lưu trữ và xử lý
- Thực hiện các quy trình kiểm tra tiêu chuẩn hóa: Tạo các quy trình kiểm tra có thể lặp lại được hỗ trợ bởi các sổ tay hướng dẫn và các thực tiễn được xác định trước. Đảm bảo kết quả nhất quán, độ tin cậy của hệ thống và các mô hình AI được kiểm tra kỹ lưỡng trước khi triển khai
- Thiết lập giám sát liên tục: Giám sát hiệu suất hệ thống theo thời gian, thích ứng với dữ liệu, hành vi người dùng và công nghệ thay đổi
- Triển khai các chiến dịch đào tạo và truyền thông: Trang bị cho nhóm của bạn kiến thức để sử dụng các công cụ AI một cách có trách nhiệm và hiệu quả. Khởi động các chương trình đào tạo và truyền thông bao gồm cả các khía cạnh kỹ thuật và đạo đức của AI
Thách thức và Giải pháp trong Tìm kiếm được hỗ trợ bởi LLM
Công cụ tìm kiếm dựa trên LLM mang lại tiềm năng to lớn, nhưng cũng đi kèm với những thách thức riêng. Dưới đây là một số thách thức phổ biến của AI và các giải pháp thực tế để khắc phục chúng:
Chất lượng và tính liên quan của dữ liệu
Công cụ tìm kiếm dựa trên LLM phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng và mức độ liên quan của dữ liệu mà chúng xử lý. Dữ liệu kém hoặc lỗi thời có thể dẫn đến kết quả tìm kiếm không chính xác hoặc không liên quan, ảnh hưởng đến trải nghiệm của người dùng.
✨ Bằng cách tập trung vào dữ liệu chất lượng cao, cập nhật, các tổ chức có thể đảm bảo rằng công cụ tìm kiếm dựa trên LLM của họ trả về kết quả phù hợp và đáng tin cậy.
Thiếu minh bạch
Các mô hình LLM thường được coi là "hộp đen", nơi lý luận đằng sau kết quả của chúng không thể thấy rõ ngay lập tức đối với người dùng. Sự thiếu minh bạch này có thể khiến người dùng khó tin tưởng vào kết quả họ nhận được.
✨ Bằng cách tích hợp các tính năng giải thích vào công cụ tìm kiếm, các tổ chức có thể cung cấp cho người dùng thông tin chi tiết về lý do tại sao kết quả cụ thể được trả về.
Sự thiên vị và các vấn đề đạo đức
LLM có thể kế thừa các thành kiến từ dữ liệu mà chúng được huấn luyện, dẫn đến kết quả sai lệch hoặc không đạo đức. Nếu dữ liệu huấn luyện không đa dạng hoặc không đại diện, công cụ tìm kiếm có thể phản ánh những thành kiến đó, ảnh hưởng đến quá trình ra quyết định và tính công bằng.
✨ Kiểm tra và cập nhật dữ liệu đào tạo thường xuyên là điều cần thiết để xác định và giảm thiểu những sai lệch này. Ngoài ra, việc kết hợp các tập dữ liệu đa dạng và giám sát kết quả đảm bảo công cụ tìm kiếm tạo ra kết quả cân bằng, công bằng và đạo đức hơn.
Phức tạp hệ thống và tích hợp
Việc tích hợp công cụ tìm kiếm dựa trên LLM với các quy trình và ứng dụng hiện có có thể rất khó khăn, đặc biệt là khi xử lý các hệ thống cũ hoặc nhiều nguồn dữ liệu. Sự phức tạp trong việc kết nối các công cụ mới này với các nền tảng đã có sẵn có thể làm chậm quá trình triển khai.
✨ Với Tìm kiếm kết nối của ClickUp, bạn có thể nhanh chóng tìm thấy bất kỳ tệp nào, cho dù tệp đó được lưu trữ trong ClickUp, ứng dụng được kết nối hay ổ đĩa cục bộ của bạn.
Vấn đề ảo giác
Ảo giác đề cập đến các đối tượng/kỳ/phiên bản mà mô hình tạo ra thông tin sai sự thật, bịa đặt hoặc không liên quan. Điều này xảy ra vì mô hình, thay vì lấy trực tiếp từ các nguồn được chỉ mục, đôi khi 'ảo giác' dữ liệu dựa trên các mẫu đã học được trong quá trình đào tạo.
✨ Các kỹ thuật tiên tiến như kỹ thuật nhắc nhở và dữ liệu đào tạo chất lượng cao giúp tăng cường độ tin cậy của LLM. Tinh chỉnh bằng dữ liệu chuyên ngành giúp giảm ảo giác, trong khi tích hợp đồ thị tri thức đảm bảo kết quả tìm kiếm chính xác, dựa trên sự thật.
📖 Đọc thêm: Cách tạo không gian làm việc hợp tác để tối đa hóa năng suất
Tương lai của tìm kiếm với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs)
Thế hệ tìm kiếm dựa trên LLM tiếp theo hứa hẹn sẽ mang lại độ chính xác, khả năng thích ứng và phản hồi cao hơn, đặc biệt là trong việc xử lý các truy vấn phức tạp và động của người dùng. Các hệ thống này sẽ thích ứng động với nhu cầu ngày càng phát triển của người dùng, học hỏi từ các tương tác trước đó và dữ liệu thời gian thực.
Ví dụ: trong cài đặt doanh nghiệp, LLM có thể hiểu yêu cầu như "Tìm phân tích khách hàng rời bỏ trong quý trước" và trả về không chỉ tệp thô mà còn cả thông tin chi tiết tổng hợp, xu hướng liên quan và kết luận có thể hành động.
Các ngành phụ thuộc vào việc quản lý các tập dữ liệu khổng lồ và phức tạp sẽ được hưởng lợi nhiều nhất:
- Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, các mô hình ngôn ngữ lớn có thể hỗ trợ chẩn đoán chính xác bằng cách phân tích và tham chiếu chéo các ghi chú lâm sàng, kết quả hình ảnh và các bài báo nghiên cứu trong vài giây
- Các chuyên gia pháp lý sẽ được hưởng lợi từ các công cụ có thể phân tích các án lệ phong phú để nêu bật các tiền lệ có liên quan
- Các nhóm tài chính có thể sử dụng LLM cho các công việc như phát hiện gian lận thời gian thực, phân tích thị trường dự đoán và tự động hóa kiểm tra tuân thủ
Việc tích hợp các khả năng tìm kiếm đa phương thức — kết hợp nhận dạng văn bản, giọng nói và hình ảnh — sẽ mở rộng hơn nữa tính hữu ích của LLM.
Ví dụ: một nhóm cộng tác trong việc ra mắt sản phẩm có thể tải lên hình ảnh ngay lập tức, chú thích bằng giọng nói và truy xuất các tài liệu và báo cáo liên quan. Khả năng thích ứng ở mức độ này khiến LLM trở nên quan trọng trong việc đảm bảo truy cập liền mạch vào các định dạng dữ liệu đa dạng.
Các nền tảng như ClickUp, kết hợp với tìm kiếm dựa trên LLM, cung cấp một giải pháp mạnh mẽ để tổ chức và truy cập tệp, tối ưu hóa quy trình làm việc và thúc đẩy hiệu quả ra quyết định.
Tăng cường quy trình làm việc của bạn với công nghệ tìm kiếm được hỗ trợ bởi LLM
Khi các công cụ tìm kiếm dựa trên AI được hỗ trợ bởi LLM tiếp tục phát triển, chúng đang cách mạng hóa cách các doanh nghiệp truy xuất thông tin từ các trang web và quản lý dữ liệu.
Với khả năng hiểu ngữ cảnh, cung cấp kết quả chính xác hơn và tích hợp liền mạch với quy trình làm việc của doanh nghiệp, LLM đang mở đường cho các hoạt động thông minh hơn, nhanh hơn và hiệu quả hơn.
Và khi tìm thấy một công cụ tìm kiếm AI tích hợp liền mạch với quy trình làm việc của bạn, không có gì có thể đánh bại ClickUp Brain. Cho dù bạn cần nhanh chóng tìm một tệp hoặc công việc, động não ý tưởng hoặc thậm chí soạn thảo email, các khả năng AI mạnh mẽ của ClickUp Brain có thể xử lý tất cả.
Tích hợp với các công cụ quản lý dự án toàn diện của ClickUp đảm bảo mọi thứ đều trong tầm tay, giúp bạn luôn có tổ chức, tiết kiệm thời gian và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu nhanh hơn.
Vậy bạn còn chần chừ gì nữa? Đăng ký ClickUp ngay hôm nay và hoàn thành nhiều việc hơn với ClickUp Brain!