O que é pesquisa cognitiva?
A pesquisa cognitiva é uma tecnologia de mecanismo de pesquisa que usa inteligência artificial (IA) para encontrar rapidamente resultados de pesquisa relevantes e precisos para diversos tipos de consultas. As empresas modernas armazenam vastas informações, como manuais, perguntas frequentes, relatórios de pesquisa, guias de atendimento ao cliente e documentação de recursos humanos, em vários sistemas. As tecnologias de pesquisa cognitiva examinam grandes bancos de dados de informações diferentes e correlacionam dados para descobrir respostas às perguntas dos usuários. Por exemplo, você pode fazer perguntas como "Quanto foi gasto em reparos de máquinas no ano passado?" Em seguida, a pesquisa cognitiva mapeia a pergunta para os documentos relevantes e retorna uma resposta específica.
Quais são os benefícios da pesquisa cognitiva?
A pesquisa cognitiva tem muitos benefícios que a tornam uma tecnologia útil para mecanismos de pesquisa. As vantagens a seguir são alguns dos principais benefícios da pesquisa cognitiva.
Compreende a linguagem natural
Um serviço de pesquisa cognitiva produz resultados mais precisos sem muitas especificações do usuário. Ele pode gerar resultados de pesquisa precisos considerando várias fontes e rastreando dados estruturados e não estruturados. A tecnologia cognitiva de mecanismos de pesquisa também entende o contexto quando retorna resultados. Ela usa processamento de linguagem natural (PLN) para determinar o contexto, os padrões e o significado da linguagem humana.
Aumenta a produtividade
A pesquisa cognitiva combina informações de várias fontes de dados e produz uma resposta abrangente como resultado. Na pesquisa tradicional por palavras-chave, você precisa localizar todas as informações necessárias em várias páginas. Em seguida, você mesmo lê, analisa e resume as informações.
Por outro lado, você pode usar a função de pesquisa abrangente para obter respostas de vários documentos ao mesmo tempo. Você tem acesso aos dados de que precisam ainda mais rápido. Isso pode melhorar a produtividade e simplificar os processos de negócios relacionados a dados em toda a organização.
Personaliza resultados de pesquisas
A pesquisa cognitiva usa machine learning (ML), que personaliza os resultados para os usuários ao longo do tempo. Em vez de gerar continuamente as mesmas informações, ela coleta dados e padrões de pesquisa à medida que é usada. Ao registrar em quais resultados os usuários provavelmente clicarão após uma consulta inicial, ela melhora e produz resultados altamente relevantes com muito mais rapidez. Com o tempo, ela se torna mais inteligente, mais precisa e mais útil.
Quais são alguns casos de uso da pesquisa cognitiva?
A pesquisa cognitiva usa processamento de linguagem natural e outras tecnologias de inteligência artificial para oferecer pesquisas precisas. Essas são algumas das etapas que a pesquisa cognitiva usa.
Ingestão de dados
A pesquisa cognitiva precisa primeiro de informações para pesquisar. Ela pode ingerir dados de documentos, sites, e-mails, repositórios internos, manuais e qualquer outra informação que você queira usar. Ela extrai informações dos recursos usando técnicas de extração como reconhecimento ótico de caracteres (OCR), reconhecimento de entidades e técnicas de PNL.
O processo de extração visa permitir que a pesquisa cognitiva entenda as informações como um humano catalogaria o conteúdo.
Indexação de dados
Após a ingestão de dados, a pesquisa cognitiva cria um índice pesquisável de todas as informações extraídas que você forneceu. Além de apenas usar palavras-chave para marcar dados, ela usa metadados, relações entre dados e informações complementares para catalogar todas as informações de forma eficaz.
Quando um usuário pesquisa algo, a pesquisa cognitiva consulta esses índices para encontrar informações relevantes com muito mais rapidez.
Entrada do usuário
Quando um usuário grava uma consulta na pesquisa cognitiva, ela usa a PNL para decompor e compreender o que está sendo perguntado. Na pesquisa tradicional por palavras-chave, um mecanismo de pesquisa reconhece palavras-chave e produz dados alinhados com elas.
Por outro lado, a pesquisa cognitiva tenta entender o contexto completo da consulta, bem como os fatores pessoais do usuário, como suas preferências. Ela combina técnicas de PNL, como análise de tokens e análise semântica, para entender o que o usuário deseja obter de sua pesquisa.
Pesquisa e recuperação
Usando a consulta do usuário, a pesquisa cognitiva examina seus índices de dados e encontra informações relevantes em seus repositórios. Ela percorre os índices, procura os vizinhos mais próximos e filtra os resultados camada por camada. Cada resultado relevante recebe uma pontuação de relevância. A pesquisa cognitiva exibe as informações mais relevantes classificando os resultados de acordo com as pontuações.
Melhoria contínua
Os usuários podem adicionar filtros ou especificações adicionais ao usar uma pesquisa cognitiva para ajudar a produzir resultados ainda mais específicos. A pesquisa cognitiva refina sua abordagem às consultas com base em interações anteriores.
Por exemplo, a pesquisa cognitiva registra o que os usuários pesquisam e a ordem de suas consultas de pesquisa. Se os usuários normalmente fazem uma determinada pergunta logo após uma consulta, a pesquisa cognitiva também inclui proativamente informações sobre a pergunta complementar.
Com o tempo, a pesquisa cognitiva também aprende mais sobre o sentimento e o significado por trás das consultas de pesquisa do usuário. Isso melhora suas respostas diretas às consultas.
Por exemplo, quando alguém faz uma pergunta específica, a pesquisa cognitiva fornece uma resposta específica. Como alternativa, uma pergunta mais geral resulta em uma resposta mais longa. Ao registrar constantemente as interações e aprender com elas, a pesquisa cognitiva se torna mais precisa e fornece informações mais relevantes ao longo do tempo.
Como funciona a pesquisa cognitiva?
Aqui estão algumas oportunidades de usar a pesquisa cognitiva em seu benefício.
Experiência de pesquisa unificada
Você pode usar a pesquisa cognitiva para criar uma experiência de pesquisa unificada. Como ela usa processamento de linguagem natural, você pode obter respostas altamente detalhadas e precisas ao extrair informações de vários repositórios de dados estruturados e não estruturados. Considerando diversas fontes e tipos de dados, você pode tomar decisões baseadas em dados com mais facilidade.
Por exemplo, a empresa de biotecnologia Gilead Sciences, Inc. usa a AWS para pesquisa cognitiva. Eles usam a tecnologia para organizar dados estruturados e não estruturados. As informações são provenientes de até nove sistemas corporativos e documentos de repositórios de conhecimento.
A pesquisa cognitiva reduziu substancialmente as tarefas manuais de gerenciamento de dados da Gilead. O tempo necessário para pesquisar informações é de aproximadamente 50%. Isso alimentou pesquisas, experiências e descobertas farmacêuticas valiosas.
Bots de autoatendimento
Você pode usar soluções de pesquisa cognitiva em bots de autoatendimento, o que ajuda a melhorar o suporte ao cliente no local. Os usuários que desejam saber como realizar uma determinada tarefa ou função podem digitar em linguagem humana e obter uma resposta personalizada. A pesquisa cognitiva oferece suporte à descoberta de conhecimento ao extrair informações de diversos manuais, documentos de suporte e recursos.
Por exemplo, a Citibot usa a AWS para fornecer ferramentas de comunicação para cidadãos e seus governos locais e estaduais. Ocorre a integração da tecnologia de chatbot com a pesquisa cognitiva para aprimorar a escalabilidade e a efetividade do engajamento com os constituintes. Os cidadãos encontram rapidamente as respostas que buscam interagindo com o chatbot, o que reduz o tempo de espera em até 90%.
Pesquisa de arquivamento de dados
Muitas organizações possuem armazenamentos de dados históricos com milhões de documentos, imagens e arquivos de texto transcritos. A pesquisa cognitiva pode desbloquear as informações no armazenamento de dados e resumi-las para análise e pesquisa.
Por exemplo, The Wall Street Journal usa a AWS para pesquisa cognitiva. A pesquisa cognitiva ajudou a acelerar o desenvolvimento do Talk2020. O Talk2020 foi uma ferramenta de pesquisa inteligente que ajudou os leitores da publicação a pesquisar e analisar rapidamente 30 anos de declarações públicas feitas por candidatos presidenciais. A tecnologia facilita a investigação profunda de problemas ao longo do tempo, explorando padrões de fala e realizando análises de texto.
Integração de funcionários
A pesquisa cognitiva ajuda em qualquer tarefa de autoatendimento que os funcionários precisem realizar, como integração ou aprendizado de novas habilidades. Ela atua como uma referência cruzada para os funcionários. Em vez de precisar entrar em contato com um gestor para que ele explique como fazer algo, os funcionários podem usar a pesquisa cognitiva. Esse uso ajuda a simplificar as tarefas de autoatendimento e a aumentar a produtividade.
Por exemplo, a Workgrid Software usa a AWS para fornecer soluções de software em uma plataforma de experiência de funcionários. Isso torna seu trabalho mais conectado, eficiente e produtivo. Por meio da pesquisa cognitiva, os funcionários podem consultar conteúdo digital no banco de dados da organização. Dessa forma, eles podem encontrar respostas para todas as perguntas que surgirem enquanto trabalham.
Como a IA generativa melhora a pesquisa cognitiva?
A inteligência artificial generativa (IA generativa) é um tipo de IA que pode criar novos conteúdos e ideias, incluindo conversas, histórias, imagens, vídeos e músicas. A IA generativa ajuda a otimizar a pesquisa cognitiva, entender melhor a intenção do usuário e melhorar as respostas gerais. Confira alguns exemplos a seguir.
Análise de contexto
Muitas ferramentas de IA generativa usam modelos de machine learning baseados em transformadores. Esses modelos possuem redes neurais para analisar dados textuais e entender seu significado.
Os modelos de IA baseados em transformadores são úteis para o processamento e a compreensão da linguagem natural. Ao considerar o usuário, o contexto dos dados e a intenção do usuário, eles podem entender melhor o verdadeiro propósito por trás de uma consulta. Com a compreensão aprimorada das consultas, a pesquisa cognitiva pode encontrar informações mais precisas para retornar.
Resumo do resultado
A IA generativa pode resumir textos maiores em segmentos menores. A pesquisa cognitiva pode encontrar as partes mais semanticamente relevantes de diferentes documentos. Em seguida, ela pode usar a IA generativa para combiná-los e retornar exatamente o que o usuário deseja ver. A IA generativa também pode maximizar a qualidade de um resultado entendendo o texto que ela retorna e removendo qualquer redundância.
Filtragem de conteúdo
A IA generativa pode filtrar os resultados da pesquisa cognitiva por diferentes parâmetros, incluindo autorização do usuário, relevância da consulta e preferência do usuário. Ao gerar o texto resultante, ela pode garantir que utilize apenas os recursos que o usuário tem autoridade para acessar. Os resultados permanecem relevantes e úteis sem comprometer a segurança.
Como a AWS pode melhorar as soluções de pesquisa cognitiva na sua empresa?
A Amazon Web Services (AWS) oferece o Amazon Kendra como uma solução de pesquisa cognitiva.
O Amazon Kendra é um serviço de pesquisa cognitiva totalmente gerenciado, altamente preciso e fácil de usar baseado em machine learning (ML). Seus desenvolvedores podem usá-lo para adicionar recursos de pesquisa às suas aplicações. Isso significa que seus usuários finais podem descobrir informações relevantes armazenadas na grande quantidade de conteúdo espalhado pela sua empresa.
Aqui estão outras maneiras pelas quais você pode se beneficiar do Amazon Kendra:
- Obtenha uma experiência de pesquisa unificada entre repositórios de conteúdo estruturados e desestruturados
- Forneça respostas a consultas usando ferramentas baseadas em ML
- Acesse recursos de classificação de respostas totalmente gerenciados que ajudam a melhorar a precisão das respostas
- Ajuste as respostas com base em seus próprios critérios específicos, bem como em outros atributos, como comportamento do usuário e atualização do conteúdo
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