데이터 검색 및 인덱싱

세계 최대 기업이 사용하는 AI 검색 기능을 구현하는 기술

Augmented Intelligence Machines TakeAway Tedium Commerce 2 Across BG 800x507

디지털 커머스

“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.

디지털 커머스 자세히 알아보기

Augmented Intelligence Machines TakeAway Tedium Workplace 2 Across BG 800x507

디지털 워크플레이스

“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.

디지털 워크플레이스 자세히 알아보기

반전 인덱스란 무엇입니까?

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.

Illustration of how an inverted index works.

인덱싱할 수 있는 데이터 유형

모든 조직에서 데이터 및 문서 조합은 고유하므로 사용자에게 최상의 검색 결과 세트를 제공하려면 다양한 데이터 소스를 인덱싱해야 합니다.

Dimension Stores

모든 종류의 문서

PDF, 텍스트, 전자 메일, SharePoint, Microsoft Office 앱, CSV, ZIP, HTML, JSON 및 XML을 포함한 일반적인 형식으로 문서와 데이터를 수집하고 구문 분석합니다.

Dimension Connect

관계형 및 Hadoop

델타 쿼리, 중첩된 쿼리 및 관계형 조인을 위한 연결, 인덱스와 쿼리 및 JDBC 호환 데이터베이스

Dimension Graphing2

NoSQL, Keyvalue, 그래프

임시 쿼리, 범위, 그래프, 기본 키 조회 및 기타 복잡한 쿼리 유형에 자주 사용하는 NoSQL 스토어 및 인덱스에 연결하십시오.

커넥터 포함

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.

자세한 내용 보기

Fusion Connectors

“사람, 장소 및 사물”은 제가 맡겠습니다,” Alex

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 엔진의 작동 방법

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.

AI 기반 검색의 구성 요소

증강 지능 Augmented Intelligence

세상에 인공적인 지능이란 없습니다. AI가 인간의 판단력을 대체하는 대신 그 판단력을 확장할 때 증강 기능은 현실이 됩니다.

머신 러닝 Machine Learning

머신 러닝과 검색 엔진을 결합하여 고객과 직원들에게 강력한 검색 환경을 제공하는 방법에 대해 알아보십시오.

군집화 및 분류 Clustering & Classification

군집화 및 분류 알고리즘이 어떻게 고객과 직원들의 검색 경험을 향상하는지 알아보세요.

쿼리 분석 Query Analysis

제대로 작동하지 않는 쿼리에 짜증 내지 않을 사람은 없습니다. 헤드/테일 분석으로 막힘 없는 검색 환경을 제공하십시오.

시그널 포착 및 사용자 행동 Signal Capture & User Behavior

사용자 행동은 끊임없이 자신이 좋아하는 것과 싫어하는 것을 말해주고 있습니다. 듣고 계신가요?

패싯 검색 Faceting

일부 사용자는 자신이 원하는 제품이 무엇인지 정확하게 알고 있습니다. 패싯 검색으로 각 사용자에게 더 정확한 검색 결과를 제공하세요.

인덱싱 Indexing

최고의 검색 애플리케이션이라면 회사의 모든 데이터를 인덱싱해 사용자들에게 통합된 검색 환경을 제공할 수 있어야 합니다.

초 개인화 Hyper-Personalization

초 개인화는 사용자를 각각의 이름으로 부르는 것과 같습니다. 초 개인화 기술로 사용자가 진정으로 원하는 것을 찾아냅니다.

자연어 검색 Natural Language Search

사람과 대화하는 방식으로 컴퓨터와 대화할 수 있다면 어떻게 될까요? 자연어 검색이 상상을 현실로 만듭니다.

Fusion으로 AI 기반 앱을 구축하십시오

멋진 검색 및 데이터 디스커버리 앱을 제작할 준비가 되셨습니까? 지금 바로 당사에 문의하여 Fusion이 어떻게 AI 기능, 머신 러닝 및 딥 러닝을 활용하여 고객 만족도를 높이고 직원의 역량을 향상하도록 지원하는지 알아보십시오.

문의하기

Stay up to date on Fusion