Fusion은 머신 러닝의 기능을 적용하여 사용자로부터의 시그널을 캡처하고 개인화된 경험을 제공합니다.

세계 최대 규모의 조직들이 신뢰하는 솔루션

의도 예측

Fusion은 머신 러닝의 기능을 적용하여 자가 학습 피드백 루프를 생성함으로써 캡처된 사용자 시그널에서 심층적인 통찰력을 확보하고, 사용자 환경을 큐레이션하고, 검색 연관성을 증강하고, 각 사용자에게 최적화된 컨텐츠를 추천합니다.

컨텍스트 개인화를 위한 시그널 캡처

AI 제품인 Fusion은 쿼리, 클릭, 보기 및 구매와 같은 “시그널”을 캡처하고 집계하여 각각의 사용자에게 맞춤화된 초개인화 경험을 생성합니다.

마음을 읽으면 의도를 알 수 있습니다

고객이나 직원이 찾고자 하는 것을 검색창에서 바로 찾을 수 있도록 합니다. Fusion은 컨텐츠 매칭 및 협업 필터링으로 개인화, 자동완성 예측, 멀티모달 추천을 결합하여 쿼리와 제품을 추천하고, 철자를 자동완성하고, 연관도가 높은 컨텐츠를 제안하고, 사용자 의도를 정확하게 예측하여 초개인화된 결과를 제공하는 지능형 검색 경험을 제공할 수 있습니다.

Fusion AI Personalized Reccomendations 50 50 Image 800x500

개인화

하나의 검색 방식으로 모든 사례를 지원할 수는 없습니다. 모든 사용자는 검색, 브라우징 및 구매 내역에 따른 고유한 관심사를 가지고 있습니다. Fusion은 각 사용자의 관심사에 맞는 검색을 제공할 수 있습니다.

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예측 검색

사용자가 입력하는 동안 사용자 의도를 추측하면 최상의 결과를 생성하는 데 도움이 됩니다. 검색 막대에서 오타를 수정하고, 용어를 명확하게 하고, 쿼리 개선 및 관련 옵션을 제안하여 시간을 절약하고 불편을 제거할 수 있습니다.

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추천

이 기능은 Fusion의 핵심입니다. 협업 필터링과 컨텐츠 기반 일치의 조합은 콜드 스타트 문제를 제거하고 사용자 상호 작용과 완전한 도메인 이해가 결합된 고품질 추천을 제공합니다.

쿼리에 사용되는 인공 지능

자동 쿼리 재작성

쿼리 재작성은 AI 가 생성한 데이터를 사용하여 입력된 쿼리가 Fusion에 요청되기 전에 보강시켜 줍니다. 이러한 재작성은 자주 사용되지 않는 간헐적 쿼리를 자주 사용되는 쿼리에 매핑하여, 더 높은 사용자 클릭률로 이어지는 보다 개인화된 검색 결과를 제공합니다.

A/B 테스팅

Fusion의 실험 API를 통해 사용자는 클릭률 및 기타 연관성 메트릭스를 최적화하는 연관성 실험을 설정할 수 있습니다. 실험은 라이브 사용자 트래픽에 대한 A/B 분할 테스트, 실시간 피드백 루프를 기반으로 테스트 매개변수를 자동 조정하는 멀티-암드 밴딧 테스트 또는 과거의 클릭스트림 데이터를 통해 예측을 하는 오프라인 기반의 백테스팅 시뮬레이션으로 실행될 수 있습니다. 이는 라이브 고객에게 부정적인 영향을 미치지 않으면서 동일한 시간에 몇 배나 더 많은 테스트를 실행할 수 있게 해 줍니다.

의도 감지

Fusion은 특화 기술인 문구 감지, 동의어 감지, 오타 감지, 헤드-테일 분석 및 개념 이해 알고리즘을 사용하여 쿼리 의도를 해석합니다. Fusion의 Semantic Knowledge Graph는 쿼리 내의 도메인별 객체명(사람, 장소, 주제, 문구)과 개념을 서로 관련지어, 각 사용자의 쿼리를 고유한 컨텍스트 내에서 올바르게 해석하고 최상의 검색 결과를 반환하는 상황별 시맨틱 검색을 지원합니다.

시그널 분석

사용자 시그널은 어떻게 사용자 경험을 개인화할 것인지 분석하기 위해 수집됩니다. 시그널은 각 사용자에 대한 개인화 프로파일과 추천을 생성하는 데 사용되는 동시에, 군집별로 가장 인기 있는 항목의 부스팅과 순위 지정 학습에도 활용됩니다. 또한 Fusion은 시그널 원시데이터는 물론 집계된 시그널로부터 풍부한 시각화 및 보고서를 생성하여 검색 엔진 사용에 대한 빠르고 직관적인 비즈니스 분석을 제공합니다.

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시그널을 활용해 예측하는 방법

시그널은 사용자의 의도에 대한 정보를 제공하는 사용자 행동 데이터 입니다. Lucid Thoughts는 시그널이 무엇이며 비즈니스가 어떻게 이러한 시그널을 활용하여 예측하고 고객에게 영향을 미치는지 설명합니다.

군집화 (Clustering) vs. 분류 (Classification) – 차이점은 무엇입니까?

Fusion은 분류(Classification) 알고리즘을 활용하여 제공된 학습 데이터 또는 문서 필드를 기반으로 사용자와 데이터를 세세히 분류하고, 군집화(Clustering) 알고리즘을 활용하여 사용자 시그널 및 문서의 원시데이터에서 새로운 통찰력을 찾아냅니다. 두 알고리즘 모두 쿼리 해석 및 매칭, 연관도 강화, 고객 분류 및 검색 네비게이션등의 각종 추가 기능을 생성하는 데 사용될 수 있습니다.

Lucidworks Fusion 플랫폼에 대해 자세히 알아보기

Lucidworks Fusion은 사람의 지능을 증강시키는 인공 지능을 통해 사용자의 상황에 맞고 개인적으로 연관성이 있는 검색 결과와 선제적 추천을 제공하는 데이터 검색 플랫폼입니다. 별도의 교육없이도 수백만명의 사용자가 그들이 원하는 질문에 대한 답을 즉각적으로 찾을 수 있도록 합니다. 심지어 그 데이터가 수십억 개의 문서 또는 레코드라고 하더라도 말입니다.

데이터 수집 및 준비 서버 및 스토리지 의도 예측 앱 생성
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Lucidworks Fusion 가격

Lucidworks 제품은 사용량 기반의 가격구조를 가진 세가지 티어로 구성되며, 고객사 자체 호스팅 또는 Lucidworks가 제공하는 클라우드 기반의 매니지드 서비스로도 제공됩니다.

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지금 바로 당사에 문의하여 Fusion이 어떻게 머신 러닝 및 검색의 기능을 활용하여 고객 만족도를 높이고 직원 역량을 강화하도록 지원하는지 알아보십시오.

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