“다중 채널 구매는 38% 증가했지만, 상점 전용 구매는 지난 몇 년 동안 20% 감소했습니다.” — UPS
쇼핑객은 사용 가능한 모든 것을 확인하고 싶어합니다. 제품 카탈로그 데이터를 인덱싱하고 ERP, CRM, POS 데이터 스트림과 통합할 경우 단일화된 옴니 채널 쇼핑 경험을 제공하여 쇼핑객이 더 자주 재방문하도록 합니다.
“지식 근로자의 60%가 정기적으로 4개 이상의 시스템에 액세스합니다. 13%는 11개 이상의 시스템에 액세스하여 업무 수행에 필요한 정보를 얻습니다.” — IDC
우수한 검색 경험은 단순히 모든 데이터 소스를 확장, 보안 및 액세스 및 인덱싱하는 것 이상이며 AI의 강점을 활용해 작업자가 필요한 통찰력을 얻도록 연결합니다.
반전 인덱스는 문서, 이미지, 미디어 및 데이터를 검색하는 간단하지만 강력한 방법입니다. 키워드 검색과 달리 반전 인덱스를 사용할 경우 모든 문서의 고유한 구조를 검색할 수 있습니다.
원하는 정보를 얻기 위해 테이블 이름이나 특수한 쿼리 언어를 사용할 필요가 없습니다. 검색 창에 입력만 하면 검색 엔진이 나머지 정보를 알아냅니다.
모든 조직에서 데이터 및 문서 조합은 고유하므로 사용자에게 최상의 검색 결과 세트를 제공하려면 다양한 데이터 소스를 인덱싱해야 합니다.
PDF, 텍스트, 전자 메일, SharePoint, Microsoft Office 앱, CSV, ZIP, HTML, JSON 및 XML을 포함한 일반적인 형식으로 문서와 데이터를 수집하고 구문 분석합니다.
델타 쿼리, 중첩된 쿼리 및 관계형 조인을 위한 연결, 인덱스와 쿼리 및 JDBC 호환 데이터베이스
임시 쿼리, 범위, 그래프, 기본 키 조회 및 기타 복잡한 쿼리 유형에 자주 사용하는 NoSQL 스토어 및 인덱스에 연결하십시오.
100개가 넘는 데이터 소스에 대한 커넥터는 데이터베이스, 인트라넷, 네트워크 드라이브, SharePoint, CRM 시스템, 지원 티켓, 퍼블릭 웹 및 클라우드를 포함하여 약 500개의 데이터 형식을 지원합니다.
코퍼스의 모든 단어를 인덱싱하는 수준을 넘어 특정 항목의 발생을 식별하십시오.
NER(명명된 엔티티 인식)이라고 하는 NER는 자연 언어 처리 기술을 사용하여 데이터, 브랜드, 위치, 산업 용어, 가격, 날짜, 직원 이름 등 모든 명사를 인식합니다. 터보 충전 앱은 사용자가 원하는 것을 더 빨리 찾는 데 능숙합니다.
자연어 검색 엔진은 (말하거나 칸에 입력하는지와 관계없이) 요청을 음성의 일부로 나누고, 찾고 있는 것과 찾고 있지 않은 것 그리고 포함해야 할 것을 파악하고 결과를 다시 사용자에게 반환하기 위해 데이터베이스 또는 검색 시스템에 제출할 수 있는 쿼리로 바꿀 수 있어야 합니다. 다음 솔루션을 사용하여 구성하는 방법은 다음과 같습니다.
세상에 인공적인 지능이란 없습니다. AI가 인간의 판단력을 대체하는 대신 그 판단력을 확장할 때 증강 기능은 현실이 됩니다.
머신 러닝과 검색 엔진을 결합하여 고객과 직원들에게 강력한 검색 환경을 제공하는 방법에 대해 알아보십시오.
군집화 및 분류 알고리즘이 어떻게 고객과 직원들의 검색 경험을 향상하는지 알아보세요.
제대로 작동하지 않는 쿼리에 짜증 내지 않을 사람은 없습니다. 헤드/테일 분석으로 막힘 없는 검색 환경을 제공하십시오.
사용자 행동은 끊임없이 자신이 좋아하는 것과 싫어하는 것을 말해주고 있습니다. 듣고 계신가요?
일부 사용자는 자신이 원하는 제품이 무엇인지 정확하게 알고 있습니다. 패싯 검색으로 각 사용자에게 더 정확한 검색 결과를 제공하세요.
최고의 검색 애플리케이션이라면 회사의 모든 데이터를 인덱싱해 사용자들에게 통합된 검색 환경을 제공할 수 있어야 합니다.
초 개인화는 사용자를 각각의 이름으로 부르는 것과 같습니다. 초 개인화 기술로 사용자가 진정으로 원하는 것을 찾아냅니다.
사람과 대화하는 방식으로 컴퓨터와 대화할 수 있다면 어떻게 될까요? 자연어 검색이 상상을 현실로 만듭니다.