Bạn chắc chắn rằng tài liệu đó tồn tại. Bạn đã thấy nó tuần trước.
Nhưng sau khi thử mọi tổ hợp từ khóa có thể nghĩ ra—“Kết quả tiếp thị quý 3”, “Hiệu suất quý 3”, “Báo cáo tiếp thị tháng 10”—ô tìm kiếm của công ty bạn vẫn trống rỗng. Cuộc tìm kiếm thông tin đầy bực bội này là dấu hiệu điển hình của một hệ thống tìm kiếm từ khóa lỗi thời.
Các hệ thống này chỉ tìm kiếm các từ khớp chính xác và bỏ qua ý nghĩa thực sự mà bạn muốn. Cohere giải quyết hiệu quả vấn đề này bằng cách cung cấp một lớp tìm kiếm thông minh kết nối các hệ thống của bạn.
Vậy nên, nếu bạn đang tìm hiểu cách sử dụng Cohere cho Tìm kiếm Doanh nghiệp, chúng tôi đã có sẵn hướng dẫn cho bạn. Hướng dẫn này sẽ giải thích chi tiết mọi thứ.
Cohere AI là gì và tại sao nó quan trọng đối với Tìm kiếm Doanh nghiệp?
Cohere là nền tảng AI chuyên xây dựng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) dành riêng cho mục đích doanh nghiệp. Đối với tìm kiếm nội bộ, điều này có nghĩa là vượt qua tìm kiếm dựa trên từ khóa để chuyển sang tìm kiếm ngữ nghĩa, thông minh, có khả năng hiểu ý định, ngữ cảnh và ý nghĩa.
Hầu hết các công cụ tìm kiếm doanh nghiệp vẫn dựa vào việc khớp từ khóa chính xác. Nếu các từ chính xác không xuất hiện trong tiêu đề hoặc nội dung tài liệu, kết quả thường bị bỏ qua. Cohere thay đổi điều này bằng cách cho phép hệ thống tìm kiếm hiểu được điều mà người dùng thực sự đang tìm kiếm, chứ không chỉ những gì họ đã nhập.
Các nhóm cố gắng tự xây dựng hệ thống tìm kiếm được hỗ trợ bởi AI thường mất hàng tháng để xây dựng cơ sở dữ liệu vector, chuỗi xử lý embedding và mô hình sắp xếp lại kết quả. Ngay cả sau khi hoàn thành tất cả công việc đó, hệ thống tìm kiếm thường hoạt động kém hiệu quả vì nó tồn tại trong một hệ thống riêng biệt so với nơi công việc thực sự diễn ra, không kết nối với các công việc, tài liệu và quy trình làm việc.
Một công cụ tìm kiếm doanh nghiệp mạnh mẽ như Cohere sử dụng công nghệ Retrieval-Augmented Generation (RAG) để kết hợp tìm kiếm thông minh với trí tuệ nhân tạo (AI). Phương pháp này biến kiến thức nội bộ của bạn thành một nguồn tài nguyên có thể truy cập ngay lập tức.
Trong trường hợp của Cohere, công cụ này chuyển đổi tài liệu thành các embedding, tức là các biểu diễn số học của ý nghĩa. Khi người dùng tìm kiếm “báo cáo doanh thu quý”, hệ thống sẽ truy xuất các tài liệu có liên quan về mặt khái niệm như “Kết quả tài chính quý 4” hoặc “Tổng quan về lợi nhuận”, ngay cả khi các từ khóa chính xác đó không xuất hiện trong tài liệu.
Đó là lý do tại sao Cohere quan trọng đối với tìm kiếm doanh nghiệp. Nó giảm thiểu độ phức tạp trong triển khai, nâng cao độ chính xác của kết quả và cho phép tìm kiếm hoạt động theo cách mà nhân viên thực sự suy nghĩ và đặt câu hỏi trong các hệ thống công việc hiện đại.
📮ClickUp Insight: Hơn một nửa số nhân viên (57%) lãng phí thời gian tìm kiếm trong các tài liệu nội bộ hoặc cơ sở kiến thức của công ty để tìm thông tin liên quan đến công việc.
Và khi họ không thể? 1 trong 6 người phải sử dụng các giải pháp cá nhân - lục lọi qua email cũ, ghi chú hoặc ảnh chụp màn hình chỉ để ghép nối các thông tin lại với nhau.
ClickUp Brain loại bỏ nhu cầu tìm kiếm bằng cách cung cấp các câu trả lời tức thì, được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo, lấy từ toàn bộ không gian làm việc của bạn và các ứng dụng của bên thứ ba được tích hợp, giúp bạn có được thông tin cần thiết mà không cần phải tìm kiếm phức tạp.
Các tính năng chính của Cohere cho Tìm kiếm Doanh nghiệp
Khi đánh giá các giải pháp tìm kiếm AI, những lời quảng cáo hoa mỹ có thể khiến bạn khó phân biệt được những tính năng nào thực sự giải quyết được vấn đề của bạn. Những lời hứa chung chung về "tìm kiếm thông minh hơn" không giúp nhóm kỹ thuật và sản phẩm của bạn đưa ra quyết định dựa trên thông tin chính xác.
Thực tế là một hệ thống tìm kiếm đáng tin cậy phụ thuộc vào một chuỗi các mô hình AI riêng biệt hoạt động cùng nhau.
Cohere cung cấp nhiều mô hình mà bạn có thể sử dụng độc lập hoặc kết hợp để xây dựng một kiến trúc tìm kiếm phức tạp. Hiểu rõ các tính năng cốt lõi này là bước đầu tiên để thiết kế một hệ thống đáp ứng nhu cầu cụ thể của nhóm của bạn.
Tạo embedding cho tìm kiếm vectơ ngữ nghĩa
Điều gây thất vọng nhất ở các hệ thống tìm kiếm cũ là khả năng không thể tìm thấy thông tin có liên quan về mặt khái niệm. Bạn tìm kiếm “hướng dẫn onboarding nhân viên” nhưng lại bỏ qua tài liệu có tiêu đề “Danh sách kiểm tra ngày đầu tiên cho nhân viên mới”. Điều này xảy ra vì hệ thống chỉ so khớp từ ngữ, không phải ý nghĩa.
Mô hình nhúng (Embed model) kết hợp với tìm kiếm thần kinh (neural search) giải quyết vấn đề này bằng cách chuyển đổi văn bản thành các vectơ — danh sách dài các số thể hiện ý nghĩa ngữ nghĩa. Quá trình này, gọi là nhúng (embedding), cho phép hệ thống nhận diện các tài liệu có nội dung tương tự về mặt khái niệm, ngay cả khi chúng không chia sẻ bất kỳ từ khóa chung nào. Về cơ bản, công cụ tìm kiếm của bạn tự động hiểu các từ đồng nghĩa và các ý tưởng liên quan.
Dưới đây là các khía cạnh chính của mô hình nhúng (Embed model) của Cohere:
- Hỗ trợ đa phương thức: Phiên bản mới nhất, Embed 4, có thể xử lý cả văn bản và hình ảnh, cho phép bạn tìm kiếm trên nhiều loại nội dung khác nhau cùng một lúc.
- Khả năng đa ngôn ngữ: Bạn có thể tìm kiếm thông tin trong các tài liệu bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau mà không cần phải dịch chúng trước.
- Tùy chọn chiều: Bạn có thể chọn kích thước của các vectơ. Các chiều cao hơn giúp nắm bắt nhiều chi tiết hơn nhưng yêu cầu nhiều dung lượng lưu trữ và sức mạnh xử lý hơn.
📖 Đọc thêm: Các trường hợp sử dụng Tìm kiếm Doanh nghiệp AI
Tái xếp hạng để cải thiện độ liên quan của kết quả.
Đôi khi, một tìm kiếm trả về danh sách các tài liệu liên quan, nhưng tài liệu quan trọng nhất lại nằm ở trang thứ hai. Điều này buộc người dùng phải lọc qua kết quả, lãng phí thời gian và khiến họ mất niềm tin vào hệ thống tìm kiếm.
Đây là một vấn đề về xếp hạng. Hệ thống đã tìm thấy thông tin chính xác nhưng không thể ưu tiên nó một cách chính xác.
Mô hình Rerank của Cohere giải quyết vấn đề này thông qua quy trình hai giai đoạn. Đầu tiên, bạn sử dụng phương pháp tìm kiếm nhanh (như tìm kiếm ngữ nghĩa) để thu thập một tập hợp lớn các tài liệu có thể liên quan. Sau đó, bạn truyền danh sách đó vào mô hình Rerank, mô hình này sử dụng kiến trúc cross-encoder phức tạp hơn để phân tích từng tài liệu so với truy vấn cụ thể của bạn và sắp xếp lại chúng theo thứ tự ưu tiên cao nhất.
Điều này đặc biệt hữu ích trong các tình huống quan trọng đòi hỏi độ chính xác cao, chẳng hạn như khi nhân viên hỗ trợ tìm được câu trả lời chính xác cho khách hàng hoặc thành viên trong nhóm tìm kiếm một phần cụ thể trong tài liệu. Mặc dù việc này thêm một chút thời gian xử lý, nhưng sự cải thiện về chất lượng kết quả thường đáng giá so với sự đánh đổi.
Các trường hợp sử dụng Tìm kiếm Doanh nghiệp cho các nhóm
Các khả năng AI trừu tượng rất thú vị, nhưng chúng chỉ thực sự hữu ích khi được áp dụng để giải quyết các vấn đề kinh doanh thực tế. Một triển khai tìm kiếm doanh nghiệp thành công bắt đầu bằng việc xác định các điểm đau cụ thể này. 👀
Dưới đây là một số tình huống thực tế mà các nhóm có thể áp dụng tìm kiếm được hỗ trợ bởi Cohere:
- Tìm kiếm cơ sở kiến thức: Giúp nhân viên tìm kiếm câu trả lời trong tài liệu nội bộ, wiki, cơ sở kiến thức dịch vụ khách hàng và quy trình vận hành tiêu chuẩn (SOPs) .
- Hỗ trợ khách hàng: Cho phép nhân viên hỗ trợ nhanh chóng tìm kiếm các bài viết hướng dẫn liên quan và các giải pháp đã được giải quyết trước đó trong quá trình trò chuyện với khách hàng—Phân tích của McKinsey cho thấy tăng 30-45% năng suất khi áp dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh vào quy trình hỗ trợ khách hàng.
- Pháp lý và tuân thủ: Tìm kiếm hàng triệu hợp đồng, chính sách và tài liệu quy định với khả năng hiểu ngữ nghĩa để tìm các điều khoản cụ thể hoặc tiền lệ.
- Nghiên cứu và phát triển: Cho phép các kỹ sư tìm kiếm các công việc nghiên cứu liên quan, bằng sáng chế và tài liệu kỹ thuật để tránh lặp lại nỗ lực.
- Nhân sự và đào tạo nhân viên mới: Hiển thị các chính sách, tài liệu đào tạo, ví dụ về quy trình làm việc và quy trình cho nhân viên mới để họ có thể tự tìm kiếm câu trả lời.
- Hỗ trợ bán hàng: Giúp nhân viên bán hàng tìm kiếm các nghiên cứu trường hợp, thông tin cạnh tranh và thông tin sản phẩm phù hợp để đóng giao dịch nhanh hơn.
Chủ đề là tìm kiếm doanh nghiệp hiệu quả phải được tích hợp vào hệ thống quản lý quy trình làm việc hiện có. Một thanh tìm kiếm độc lập là không đủ. Nhóm của bạn cần có thể tìm kiếm thông tin và thực hiện hành động ngay lập tức mà không cần chuyển sang công cụ khác.
🛠️ Bộ công cụ: Tạo một trung tâm nội bộ mà nhóm của bạn thực sự sử dụng. Mẫu Cơ sở Kiến thức của ClickUp giúp tổ chức mọi thứ - từ hướng dẫn sử dụng đến quy trình tiêu chuẩn - một cách gọn gàng và dễ tìm kiếm, để không ai phải đoán xem thông tin nằm ở đâu.
Cách cài đặt Cohere cho Tìm kiếm Doanh nghiệp
Chuyển từ việc đánh giá tìm kiếm AI sang triển khai thực tế có thể khiến bạn cảm thấy e ngại. Đặc biệt nếu nhóm của bạn mới làm quen với các mô hình ngôn ngữ lớn.
Mặc dù độ phức tạp của thiết lập của bạn sẽ phụ thuộc vào quy mô và bộ công nghệ hiện có, các bước cơ bản để xây dựng hệ thống tìm kiếm được hỗ trợ bởi Cohere vẫn nhất quán. Phần này cung cấp hướng dẫn thực hành chi tiết để hỗ trợ nhóm kỹ thuật của bạn.
Điều kiện tiên quyết và quyền truy cập API
Trước khi viết bất kỳ mã nào, bạn cần chuẩn bị các công cụ và quyền truy cập cần thiết. Quy trình thiết lập ban đầu này giúp tránh các vấn đề bảo mật và rào cản sau này.
Dưới đây là những gì bạn cần để bắt đầu:
- Tài khoản API Cohere: Đăng ký trên trang web Cohere để nhận khóa API của bạn.
- Môi trường phát triển: Hầu hết các nhóm sử dụng Python, nhưng SDK cũng có sẵn cho các ngôn ngữ khác.
- Cơ sở dữ liệu vector: Bạn cần một nơi để lưu trữ các embedding tài liệu của mình, như Pinecone, Weaviate, Qdrant hoặc dịch vụ quản lý như Amazon OpenSearch.
- Bộ dữ liệu tài liệu: Thu thập nội dung bạn muốn làm cho có thể tìm kiếm (ví dụ: tệp PDF, tệp văn bản, bản ghi cơ sở dữ liệu)
Bạn cũng có thể truy cập các mô hình của Cohere thông qua Amazon Bedrock, điều này có thể đơn giản hóa việc thanh toán và bảo mật nếu công ty của bạn đã hoạt động trong hệ sinh thái AWS.
Tạo các embedding với Cohere Embed
Bước tiếp theo là chuyển đổi tài liệu của bạn thành các vectơ có thể tìm kiếm. Quy trình này bao gồm chuẩn bị nội dung của bạn và sau đó chạy qua mô hình nhúng Cohere.
Cách bạn chuẩn bị tài liệu, đặc biệt là cách bạn chia chúng thành các phần nhỏ hơn, có tác động lớn đến chất lượng tìm kiếm. Điều này được gọi là chiến lược chia nhỏ (chunking strategy) của bạn.
Các chiến lược phân chia dữ liệu phổ biến bao gồm:
- Các đoạn văn bản có kích thước cố định: Phương pháp đơn giản nhất, nhưng có thể chia câu hoặc ý tưởng một cách không tự nhiên ở giữa.
- Phân chia ngữ nghĩa: Một phương pháp nâng cao hơn tôn trọng cấu trúc tài liệu, như chia tách tại cuối các đoạn văn hoặc phần.
- Các đoạn trùng lặp: Phương pháp này bao gồm một lượng nhỏ văn bản lặp lại giữa các đoạn để giúp duy trì ngữ cảnh qua các ranh giới.
Sau khi tài liệu của bạn được chia thành các đoạn, bạn gửi chúng đến API Embed theo từng đợt để tạo ra các biểu diễn vector. Đây thường là quá trình thực hiện một lần cho các tài liệu hiện có, trong khi các tài liệu mới hoặc được cập nhật sẽ được tạo embedding ngay khi được tạo ra.
Lưu trữ và truy vấn các vectơ.
Các vectơ mới tạo của bạn cần một nơi lưu trữ. Cơ sở dữ liệu vectơ là một cơ sở dữ liệu chuyên dụng được thiết kế để lưu trữ và truy vấn các embedding dựa trên độ tương đồng của chúng.
Quy trình truy vấn hoạt động như sau:
- Người dùng nhập truy vấn tìm kiếm
- Ứng dụng của bạn gửi truy vấn đó đến cùng một mô hình nhúng Cohere để chuyển đổi nó thành một vectơ.
- Vector truy vấn đó được gửi đến cơ sở dữ liệu, nơi tìm kiếm các vector tài liệu tương tự nhất.
- Cơ sở dữ liệu trả về các tài liệu khớp, mà bạn có thể hiển thị cho người dùng.
Khi chọn cơ sở dữ liệu vector, bạn cũng cần xem xét chỉ số tương đồng nào sẽ sử dụng. Tương đồng cosine là phổ biến nhất cho tìm kiếm dựa trên văn bản, nhưng có các tùy chọn khác cho các trường hợp sử dụng khác nhau.
| Chỉ số tương đồng | Phù hợp nhất cho |
|---|---|
| Tương tự cosine | Tìm kiếm văn bản đa năng |
| Sản phẩm chấm | Khi độ lớn của các vectơ là quan trọng |
| Khoảng cách Euclid | Dữ liệu không gian hoặc địa lý |
Thực hiện sắp xếp lại kết quả để đạt được kết quả tốt hơn.
Đối với nhiều ứng dụng, kết quả từ cơ sở dữ liệu vector của bạn đã đủ tốt. Nhưng khi bạn cần kết quả tốt nhất ở vị trí hàng đầu, việc thêm bước sắp xếp lại là một lựa chọn thông minh.
Điều này đặc biệt quan trọng khi hệ thống tìm kiếm của bạn hỗ trợ một hệ thống RAG, vì chất lượng của câu trả lời được tạo ra phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng của ngữ cảnh được trích xuất.
Quy trình sắp xếp lại kết quả rất đơn giản:
- Lấy một tập hợp lớn hơn các kết quả ban đầu từ cơ sở dữ liệu vector của bạn (ví dụ: 50 kết quả hàng đầu).
- Chuyển truy vấn gốc của người dùng và danh sách các đề xuất này đến API Xếp hạng Lại của Cohere.
- API trả về cùng danh sách tài liệu, nhưng được sắp xếp lại dựa trên điểm liên quan chính xác hơn.
- Hiển thị các kết quả hàng đầu từ danh sách đã sắp xếp lại cho người dùng.
Để đo lường tác động của việc sắp xếp lại kết quả, bạn có thể đang theo dõi các chỉ số đánh giá ngoại tuyến như nDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain) và MRR (Mean Reciprocal Rank).
💫 Để có cái nhìn tổng quan về việc triển khai khả năng tìm kiếm doanh nghiệp, hãy xem video hướng dẫn này để hiểu các khái niệm chính và các yếu tố thực tiễn:
Các thực hành tốt nhất cho Tìm kiếm Doanh nghiệp được hỗ trợ bởi Cohere
Xây dựng hệ thống tìm kiếm chỉ là bước đầu tiên. Việc duy trì và cải thiện chất lượng của nó theo thời gian chính là yếu tố phân biệt giữa một dự án thành công và một dự án thất bại. Nếu người dùng có một vài trải nghiệm xấu, họ sẽ mất niềm tin và ngừng sử dụng công cụ. 🛠️
Dưới đây là một số bài học kinh nghiệm từ các dự án tìm kiếm doanh nghiệp thành công:
- Bắt đầu với tìm kiếm kết hợp: Đừng chỉ dựa vào tìm kiếm ngữ nghĩa. Kết hợp nó với thuật toán tìm kiếm từ khóa truyền thống, chẳng hạn như BM25. Điều này mang lại cho bạn cả hai lợi ích—tìm kiếm ngữ nghĩa tìm các mục có liên quan về mặt khái niệm, trong khi tìm kiếm từ khóa đảm bảo bạn vẫn có thể tìm thấy các khớp chính xác cho mã sản phẩm hoặc tên cụ thể.
- Đầu tư vào chất lượng và sự sạch sẽ của dữ liệu: Kết quả tìm kiếm của bạn chỉ tốt như dữ liệu của bạn. Các tài liệu sạch sẽ, có cấu trúc tốt với tiêu đề lớn và đoạn văn rõ ràng sẽ tạo ra các embedding tốt hơn nhiều.
- Phân chia tài liệu một cách hợp lý: Cách bạn chia tài liệu thành các phần là rất quan trọng. Thay vì sử dụng giới hạn ký tự tùy ý, hãy cố gắng sắp xếp các phần sao cho phù hợp với cấu trúc logic của tài liệu, như các đoạn văn hoặc các phần.
- Thêm bộ lọc metadata: Tìm kiếm ngữ nghĩa rất mạnh mẽ, nhưng đôi khi người dùng đã biết chính xác điều họ đang tìm kiếm. Cho phép họ lọc kết quả theo metadata như ngày tháng, bộ phận hoặc loại tài liệu trước khi tìm kiếm ngữ nghĩa được kích hoạt.
- Theo dõi và cải tiến: Hãy chú ý đến những gì người dùng đang tìm kiếm, những kết quả họ nhấp vào và những truy vấn không trả về kết quả. Dữ liệu này là chìa khóa để xác định các lỗ hổng nội dung và cải thiện hệ thống của bạn.
- Xử lý lỗi một cách linh hoạt: Không có hệ thống tìm kiếm nào là hoàn hảo. Khi kết quả tìm kiếm không tốt, hãy cung cấp các giải pháp thay thế hữu ích, như đề xuất các truy vấn thay thế hoặc đề nghị thông báo cho chuyên gia con người.
Giới hạn của Cohere cho Tìm kiếm Doanh nghiệp
Mặc dù Cohere là nhà cung cấp các mô hình AI mạnh mẽ, nhưng nó không phải là giải pháp cắm và chạy (không hoàn toàn).
Xây dựng một giải pháp tìm kiếm doanh nghiệp sẵn sàng cho sản xuất đi kèm với những thách thức đáng kể mà các nhóm thường đánh giá thấp. Hiểu rõ những giới hạn này là điều quan trọng để đưa ra quyết định có căn cứ và tránh những bất ngờ tốn kém trong tương lai.
Vấn đề lớn nhất là bạn đang nhận được một bộ công cụ, không phải một sản phẩm hoàn chỉnh. Điều này khiến nhóm của bạn phải chịu trách nhiệm xây dựng và duy trì toàn bộ hạ tầng xung quanh dịch vụ tìm kiếm.
Dưới đây là một số giới hạn chính cần lưu ý:
| Thách thức | Tại sao điều này trở thành vấn đề |
|---|---|
| Yêu cầu chuyên môn đặc biệt | Bạn cần các kỹ sư AI và dữ liệu có kinh nghiệm để xây dựng, vận hành và duy trì hệ thống. Đây không phải là điều mà hầu hết các nhóm có thể cài đặt hoặc quản lý một cách dễ dàng. |
| Yêu cầu tích hợp tùy chỉnh | Các mô hình không tự động kết nối với các công cụ hiện có của bạn. Mỗi nguồn dữ liệu cần được kết nối và duy trì thủ công. |
| Yêu cầu bảo trì liên tục cao | Các chỉ mục tìm kiếm phải được cập nhật liên tục khi nội dung thay đổi hoặc mô hình được cập nhật, gây ra công việc vận hành liên tục. |
| Không kết nối với Không gian Làm việc của bạn | Trí tuệ nhân tạo (AI) hiểu ngôn ngữ, nhưng nó không tham gia vào công việc của nhóm bạn, gây ra sự thiếu kết nối giữa tìm kiếm và thực thi. |
| Việc chuyển đổi ngữ cảnh là không thể tránh khỏi | Người dùng tìm kiếm thông tin tại một nơi, sau đó chuyển sang công cụ khác để thực hiện hành động, điều này làm giảm năng suất và tỷ lệ áp dụng. |
Cách sử dụng ClickUp như một giải pháp thay thế cho Tìm kiếm Doanh nghiệp
Lúc này, sự đánh đổi đã rõ ràng.
Tìm kiếm doanh nghiệp là một công cụ mạnh mẽ, nhưng việc tự xây dựng nó đòi hỏi phải quản lý các đường ống nhập liệu, chiến lược chia nhỏ dữ liệu, cập nhật embedding, logic sắp xếp lại kết quả và bảo trì liên tục. Đó là một cam kết về hạ tầng lâu dài, không phải là việc triển khai tính năng.
Với tư cách là không gian làm việc AI tích hợp đầu tiên trên thế giới, ClickUp loại bỏ hoàn toàn lớp trung gian bằng cách tích hợp tìm kiếm AI trực tiếp vào chính không gian làm việc.
Điều này quan trọng vì hầu hết các vấn đề tìm kiếm thực chất không phải là vấn đề tìm kiếm. Chúng là vấn đề phân tán công việc . Khi công việc được phân tán trên các công cụ không kết nối, các nhóm buộc phải liên tục tìm kiếm bối cảnh. Kết quả là mất thời gian, nỗ lực trùng lặp và các quyết định được đưa ra mà không có khả năng hiển thị toàn diện.
ClickUp giải quyết vấn đề này từ gốc rễ bằng cách tích hợp công việc, ngữ cảnh và trí tuệ vào một không gian làm việc duy nhất. Hãy cùng tìm hiểu cách thức hoạt động của nó trong thực tế.
Nhận câu trả lời dựa trên ngữ cảnh từ khắp không gian làm việc với ClickUp Brain
ClickUp Brain là lớp AI dựa trên ngữ cảnh hoạt động trên toàn bộ không gian làm việc của bạn. Nó có thể trả lời câu hỏi, tóm tắt thông tin và hiển thị công việc liên quan vì nó đã có quyền truy cập vào cấu trúc cơ bản của không gian làm việc của bạn: nhiệm vụ ClickUp, tài liệu ClickUp, bình luận ClickUp và nhiều hơn nữa.
Không cần định nghĩa kích thước chunk hoặc quản lý embedding ở đây. Brain sử dụng mô hình dữ liệu gốc của ClickUp để hiểu cách thông tin được kết nối. Hỏi một câu hỏi như “Điều gì đang cản trở việc ra mắt quý 4?” và Brain có thể lấy bối cảnh từ các công việc, bình luận và tài liệu liên quan đến sáng kiến đó.
ClickUp Brain cũng hỗ trợ nhiều mô hình AI bên trong, cho phép bạn tận dụng các yêu cầu khác nhau đến mô hình phù hợp nhất cho việc suy luận, tóm tắt hoặc tạo nội dung. Điều này giúp tránh việc bị giới hạn bởi điểm mạnh hoặc giới hạn của một mô hình duy nhất trong quy trình làm việc của bạn.
Khi cần bối cảnh bên ngoài, Brain có thể thực hiện tìm kiếm trên web trực tiếp từ không gian làm việc, trả về kết quả tóm tắt mà không yêu cầu bạn rời khỏi ClickUp hoặc mở tab trình duyệt riêng biệt.
Tìm kiếm, điều hướng và thực thi với ClickUp Enterprise Search
Tính năng Tìm kiếm Doanh nghiệp của ClickUp có thể truy cập từ bất kỳ đâu trong Không gian Làm việc ClickUp. Nó cho phép bạn tìm kiếm qua các công việc, tài liệu, bình luận và tệp đính kèm, cũng như các ứng dụng bên thứ ba được kết nối như Google Drive, Slack, GitHub và nhiều ứng dụng khác, tùy thuộc vào các tích hợp của bạn.
Thanh lệnh AI biến tìm kiếm thành một lớp thực thi. Bạn có thể chuyển đến các mục, tạo công việc, thay đổi trạng thái, giao nhiệm vụ cho chủ sở hữu hoặc mở các chế độ xem cụ thể trực tiếp từ cùng một giao diện. Đây không chỉ là “tìm và đọc”, mà là “tìm và hành động”.
Vì tìm kiếm được tích hợp vào giao diện người dùng của không gian làm việc, kết quả luôn có thể hành động được. Bạn không cần phải truy xuất thông tin một cách độc lập rồi chuyển sang công cụ khác để sử dụng nó. Quy trình làm việc tiếp tục diễn ra tại chỗ.
Giảm thiểu sự phức tạp của các công cụ với ClickUp BrainGPT
ClickUp BrainGPT mở rộng khả năng tìm kiếm vượt ra ngoài trình duyệt, cung cấp ứng dụng máy tính độc lập và phần mở rộng Chrome. Nó kết nối trực tiếp với Không gian Làm việc của bạn và hiển thị cùng một thông tin ngữ cảnh mà không yêu cầu bạn phải mở ClickUp hoặc bất kỳ ứng dụng kết nối nào trước đó.
Từ một giao diện duy nhất, bạn có thể tìm kiếm các công việc, tài liệu, bình luận và các công cụ kết nối, bao gồm Gmail và các tích hợp khác. Tính năng Talk-to-Text dựa trên giọng nói cho phép bạn thực hiện tìm kiếm hoặc ghi lại câu hỏi ngay lập tức, đặc biệt hữu ích cho việc tra cứu nhanh hoặc công việc di động.
Thay vì thêm một sản phẩm tìm kiếm AI khác để quản lý, Brain GPT tích hợp quá trình khám phá vào một giao diện duy nhất đã hiểu rõ công việc của bạn.
Đó chính là sự thay đổi thực sự. ClickUp không yêu cầu bạn phải xây dựng hệ thống tìm kiếm doanh nghiệp. Không gian Làm việc tích hợp này tích hợp trực tiếp tính năng tìm kiếm vào hệ thống nơi công việc diễn ra, loại bỏ gánh nặng hạ tầng đồng thời duy trì sức mạnh, độ chính xác và tốc độ.
📖 Đọc thêm: Các ví dụ hàng đầu về Hệ thống Quản lý Kiến thức
Thêm: So sánh chiến lược giữa việc tùy chỉnh không gian làm việc và AI tích hợp sẵn trong không gian làm việc
| Giá trị cốt lõi | Tính linh hoạt tối đa; kiểm soát độc quyền. | Sẵn sàng triển khai; nhận thức ngữ cảnh theo mặc định |
| Triển khai | Thời gian: Yêu cầu các nhóm kỹ thuật xây dựng các đường ống (pipelines). | Thời gian: Chuyển đổi chỉ với một cú nhấp chuột cho toàn bộ không gian làm việc. |
| Nhập dữ liệu | Hướng dẫn: Bạn phải xây dựng và duy trì hệ thống ETL & cơ sở dữ liệu vector. | Tự động: Truy cập thời gian thực vào các công việc, tài liệu và trò chuyện. |
| Quy tắc quyền truy cập | Phải được mã hóa thủ công (Nguy cơ rò rỉ dữ liệu cao) | Được thừa hưởng tự nhiên từ cấu trúc phân cấp của ClickUp |
| Độ sâu ngữ cảnh | Sémantique (Dựa trên ý nghĩa) | Hoạt động (Biết ai được giao nhiệm vụ gì) |
| Giao diện người dùng | Bạn phải thiết kế và xây dựng thanh tìm kiếm/trò chuyện. | Tích hợp sẵn (Thanh tìm kiếm, Tài liệu và Chế độ xem công việc) |
| Hành động trong quy trình làm việc | Không: Người dùng tìm kiếm thông tin, sau đó chuyển sang công cụ khác để thực hiện công việc. | Cao: Tìm thông tin và chuyển đổi ngay lập tức thành công việc. |
| Phù hợp nhất cho | Các công ty công nghệ cao đang phát triển phần mềm độc quyền. | Các nhóm muốn loại bỏ "sự phình to của công cụ" và hành động nhanh chóng. |
Tìm kiếm không nên cản trở bạn!
Tìm kiếm ngữ nghĩa không còn là yếu tố phân biệt. Đó là điều cơ bản.
Chi phí thực sự của tìm kiếm doanh nghiệp xuất hiện ở mọi nơi khác: thời gian phát triển và duy trì hệ thống, hạ tầng cần thiết để đảm bảo độ chính xác, và sự bất tiện khi tìm kiếm nằm ngoài các công cụ nơi công việc thực sự diễn ra. Việc tìm được tài liệu phù hợp không quan trọng nếu việc thực hiện vẫn yêu cầu chuyển đổi hệ thống.
Đó là lý do tại sao vấn đề không chỉ là “tìm kiếm tốt hơn”. Đó là việc loại bỏ khoảng cách giữa thông tin và thực thi.
Khi tìm kiếm được tích hợp trực tiếp vào Không gian Làm việc, ngữ cảnh được giữ nguyên theo mặc định. Câu trả lời không chỉ được truy xuất mà còn có thể sử dụng ngay lập tức. Các công việc có thể được cập nhật, quyết định có thể được ghi chép lại, và công việc có thể tiếp tục mà không cần tạo thêm bước chuyển giao.
Đối với các nhóm không muốn mất hàng tháng để xây dựng và duy trì hạ tầng tìm kiếm tùy chỉnh, việc làm việc trong một không gian làm việc AI tích hợp hoàn toàn thay đổi tình hình. ClickUp cung cấp tính năng tìm kiếm được hỗ trợ bởi AI với chất lượng doanh nghiệp như một phần của hệ thống mà nhóm của bạn đã sử dụng để lập kế hoạch, hợp tác và thực thi.
✅ Bắt đầu sử dụng ClickUp miễn phí.
Câu hỏi thường gặp
Cohere tập trung cụ thể vào các trường hợp sử dụng doanh nghiệp, chẳng hạn như tìm kiếm, cung cấp các mô hình như Embed và Rerank được thiết kế riêng cho các công việc truy xuất. OpenAI cung cấp các mô hình rộng hơn, đa năng có thể được điều chỉnh cho tìm kiếm nhưng có thể yêu cầu điều chỉnh thêm.
Có, Cohere cung cấp các API cho phép tích hợp với các công cụ khác; tuy nhiên, điều này yêu cầu phát triển tùy chỉnh và nguồn lực kỹ thuật. Một giải pháp thay thế như ClickUp cung cấp tính năng tìm kiếm AI tích hợp sẵn, hoạt động ngay lập tức mà không cần bất kỳ công việc tích hợp nào.
Các ngành có kho lưu trữ tài liệu không cấu trúc lớn—như ngành pháp lý, y tế, dịch vụ tài chính và công nghệ—sẽ hưởng lợi nhiều nhất từ tìm kiếm ngữ nghĩa. Bất kỳ tổ chức nào gặp khó khăn trong quản lý kiến thức đều có thể thấy những cải thiện đáng kể.