Wie Enforme Interactive die Google Search Appliance in nur zwei Monaten durch eine bessere und schnellere Suchanwendung ersetzte

Enforme Interactive unterstützt gemeinnützige medizinische und wissenschaftliche Organisationen bei der Erreichung strategischer Geschäftsziele durch den Einsatz fortschrittlicher Technologie. Das Unternehmen entwickelt Software für die Verwaltung von Inhalten, Schulungen und Mitgliederdiensten für medizinische Fachverbände wie die American Academy of Ophthalmology und die American Physical Therapy Association. Mit der Software von Enforme können sich die Mitglieder der Verbände mit Schulungen, neuen Fallstudien und Inhalten, die ihre Fragen zu Symptomen, Diagnosen und Verfahren beantworten, auf dem Laufenden halten, was in ihrem Bereich passiert.

Fusion vs. DIY Apache Solr

Viele Jahre lang nutzte Enforme die Google Search Appliance (GSA) und später die Custom Search Engine (CSE) von Google, um die Suchfunktionen zu betreiben. Als die CSE jedoch die Anzeige von Anzeigen neben den Suchergebnissen verlangte, forderten die Kunden von Enforme einen Wechsel. Dem Team von Enforme wurde eine zweimonatige Frist gesetzt, um das Suchtool zu wechseln. Tim DeFoggi, CTO, hatte bereits in der Vergangenheit mit der beliebten Suchtechnologie Apache Solr gearbeitet und wusste, dass sie sehr leistungsfähig ist, aber bei einer Frist von nur zwei Monaten für das Projekt würde der Zeitaufwand für die Entwicklung einer ausreichenden Solr-Anwendung die Frist weit überschreiten. Enforme brauchte ein Entwicklungsframework, das die Entwicklung von Solr schneller und einfacher machen würde. Enforme hat im Internet recherchiert und ist auf Lucidworks Fusion gestoßen.

DeFoggi wusste, dass Lucidworks zum Apache Solr-Projekt beiträgt, aber er hatte sich nie mit der Fusion-Plattform beschäftigt. Neben Fusion untersuchte Enforme auch einige andere Suchprodukte, stellte aber fest, dass viele von ihnen versuchten, direkte Konkurrenten von GSA zu sein und dennoch einen Blackbox-Ansatz für die Relevanz ohne die Möglichkeit der Feinabstimmung oder Optimierung der Ergebnisse verfolgten. Enforme war schon einmal in dieser Situation gewesen und wollte sie nicht wiederholen. Fusion bot mehr Flexibilität, und wenn Enforme jemals von Fusion weg wollte, würde der Solr-Index weiterhin zur Verfügung stehen.

Als die Frist abzulaufen drohte, stürzte sich Enforme auf die Implementierung von Fusion. In weniger als zwei Monaten war Enforme einsatzbereit, und als die Umstellung von Google auf Lucidworks Fusion erfolgte, bemerkten die Kunden von Enforme vor allem, wie schnell das Suchwerkzeug war. „Sie waren überwältigt, wie schnell es war“, sagt DeFoggi.

Suche bindet Kunden

Nachdem sie gesehen haben, welche Möglichkeiten Fusion bietet, sind die Kunden von Enforme engagierter und interessierter an der Suche geworden und wollen ihre Ergebnisse kontinuierlich optimieren. Als DeFoggi an der Activate teilnahm, der jährlichen Such- und KI-Konferenz von Lucidworks, schickte ihm die American Academy of Ophthalmology eine Liste mit Fragen, wie man das Beste aus Fusion herausholen kann.

Bei der alten Google-Implementierung waren die Facetten fest kodiert. Das Enforme-Team wollte dieses Sucherlebnis bei der Einführung von Fusion wiederholen und hat alles von Hand markiert. Aber da das Vertrauen in Fusion weiter wächst, verlässt sich Enforme immer mehr auf die automatische Facettierung von Fusion. Fusion hilft beim Tagging, um die Klassifizierung von Dokumenten zu trainieren und zu verbessern, und verschiedene Pipelines machen es einfach. Wenn Verbände mit einer neuen Tuning-Anfrage zu ihnen kommen, können sie getrost sagen: „Geben Sie mir zwei Stunden, dann haben wir das erledigt und können testen.“

Was kommt als Nächstes?

Wo wird Enforme Fusion einsetzen, wenn sie die Tools und Funktionen des Programms weiter ausbauen? Letztendlich sollen die Abfrageergebnisse immer individueller werden und den Benutzern die relevantesten Daten liefern. Durch die Authentifizierung der Mitglieder jeder Vereinigung werden sie in der Lage sein, noch individuellere Abfrageergebnisse zu liefern und für die Unterstützung von Schulungen die Kurse einzusehen, an denen jedes Mitglied teilgenommen hat, und Leseempfehlungen zu geben, damit sie sich bei zukünftigen Tests in schwachen Bereichen verbessern können. Mit den Analysefunktionen von Fusion plant Enforme, seinen Organisationen auch Analysen zur Verfügung zu stellen, die verwertbare Erkenntnisse liefern, wie z.B. „Ihre Mitglieder schneiden bei diesen Tests nicht gut ab“, so dass die Organisationen wissen, wo sie zusätzliche Schulungsmodule implementieren müssen und wo es an Ressourcen mangeln könnte.

Rückblickend auf die Zeit, die es gebraucht hätte, DIY Solr anstelle von Fusion zu implementieren, meint DeFoggi: „Daran will ich gar nicht denken. Wir hätten so viel mehr Geld und Zeit in die Entwicklung gesteckt, und wir hätten so viel mehr ‚umsonst‘ bekommen. Signale, Pipeline-Verarbeitung, verschiedene Sammlungen, all das hätte viel mehr Arbeit verursacht. Mit den Fusion-Pipelines ist es einfach und leicht zu machen.“

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