Tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo là gì?
Tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo là công nghệ công cụ tìm kiếm sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để nhanh chóng tìm thấy kết quả tìm kiếm có liên quan và chính xác cho các loại truy vấn khác nhau. Các doanh nghiệp hiện đại lưu trữ lượng thông tin khổng lồ – như hướng dẫn sử dụng, câu hỏi thường gặp (FAQ), báo cáo nghiên cứu, hướng dẫn dịch vụ khách hàng và tài liệu nhân sự – trên các hệ thống khác nhau. Các công nghệ tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo quét các cơ sở dữ liệu lớn chứa thông tin từ nhiều nguồn khác nhau và tìm mối tương quan giữa các dữ liệu để khám phá câu trả lời cho câu hỏi của người dùng. Ví dụ: bạn có thể đặt câu hỏi như “Số tiền chi cho việc sửa chữa máy móc trong năm ngoái là bao nhiêu?” Khi đó, công nghệ tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo sẽ ánh xạ câu hỏi tới các tài liệu có liên quan và trả về câu trả lời cụ thể.
Tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo có lợi ích gì?
Do có nhiều lợi ích nên tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo trở thành một công nghệ công cụ tìm kiếm hữu ích. Những ưu điểm sau đây là một vài trong số những lợi ích chính của công nghệ tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo.
Hiểu ngôn ngữ tự nhiên
Dịch vụ tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo tạo ra kết quả chính xác hơn mà không cần nhiều thông số kỹ thuật từ người dùng. Dịch vụ này có thể tạo ra kết quả tìm kiếm chính xác bằng cách xem xét nhiều nguồn và tìm kéo thông qua dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Công nghệ công cụ tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo cũng hiểu ngữ cảnh khi trả về kết quả. Công nghệ này sử dụng kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để xác định ngữ cảnh, mẫu và ý nghĩa từ ngôn ngữ con người.
Nâng cao năng suất
Công nghệ tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo kết hợp thông tin từ nhiều nguồn dữ liệu và tạo ra phản hồi toàn diện dưới dạng đầu ra. Trong tìm kiếm theo từ khóa thông thường, bạn phải tìm toàn bộ thông tin cần thiết trên nhiều trang. Sau đó, bạn tự đọc, phân tích và tóm tắt thông tin.
Nhưng với công nghệ này, bạn có thể sử dụng chức năng tìm kiếm toàn diện để nhận câu trả lời từ nhiều tài liệu cùng một lúc. Bạn thậm chí có thể truy cập dữ liệu cần thiết nhanh hơn. Điều này có thể cải thiện năng suất và hợp lý hóa các quy trình kinh doanh liên quan đến dữ liệu trong toàn tổ chức của bạn.
Cá nhân hóa kết quả tìm kiếm
Công nghệ tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo sử dụng máy học (ML) sẽ cá nhân hóa kết quả cho người dùng theo thời gian. Thay vì liên tục xuất ra cùng một thông tin, công nghệ này thu thập dữ liệu và các mẫu tìm kiếm khi được sử dụng. Thông qua việc ghi lại những kết quả mà người dùng có nhiều khả năng sẽ nhấp vào sau truy vấn ban đầu, công nghệ này sẽ cải thiện và tạo ra kết quả có độ liên quan cao với tốc độ nhanh hơn nhiều. Theo thời gian, máy học sẽ trở nên thông minh hơn, chính xác hơn và hữu ích hơn.
Công nghệ tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo được sử dụng trong những trường hợp nào?
Công nghệ tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo sử dụng kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các công nghệ trí tuệ nhân tạo khác để thực hiện tìm kiếm chính xác. Đây là một số bước được sử dụng trong tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo.
Tải nhập dữ liệu
Trước tiên, công nghệ tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo cần thông tin để tìm kiếm trong nội bộ. Công nghệ này có thể lấy dữ liệu từ các tài liệu, trang web, email, kho lưu trữ nội bộ, hướng dẫn sử dụng và bất kỳ thông tin nào khác mà bạn muốn sử dụng. Công nghệ này trích xuất thông tin từ các tài nguyên thông qua các kỹ thuật trích xuất như nhận dạng ký tự quang học (OCR), nhận dạng thực thể và kỹ thuật NLP.
Quá trình trích xuất nhằm mục đích cho phép tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo hiểu thông tin như người thực, sau đó sẽ lập danh mục nội dung.
Lập chỉ mục dữ liệu
Sau khi tải nhập dữ liệu, công nghệ tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo tạo ra một chỉ mục có thể tìm kiếm của tất cả thông tin được trích xuất mà bạn đã cung cấp. Không chỉ sử dụng từ khóa để gắn thẻ dữ liệu, công nghệ này còn sử dụng siêu dữ liệu, mối quan hệ giữa các dữ liệu và thông tin bổ sung để lập danh mục tất cả thông tin một cách hiệu quả.
Khi người dùng tìm kiếm thứ nội dung nào đó, công nghệ tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo sẽ tham khảo các chỉ mục này để tìm thông tin có liên quan nhanh hơn nhiều.
Đầu vào của người dùng
Khi người dùng ghi truy vấn vào tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo, công nghệ này sử dụng NLP để phân tích và hiểu những gì họ đang hỏi. Trong tìm kiếm theo từ khóa thông thường, một công cụ tìm kiếm nhận ra các từ khóa và tạo ra dữ liệu phù hợp với từ khóa đó.
Ngược lại, công nghệ tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo cố gắng hiểu toàn bộ bối cảnh của truy vấn, cũng như các yếu tố cá nhân của người dùng như sở thích của họ. Công nghệ này kết hợp các kỹ thuật NLP như phân tích mã thông báo và phân tích ngữ nghĩa để hiểu kết quả tìm kiếm mà người dùng muốn nhận được.
Tìm kiếm và truy xuất
Dựa vào truy vấn của người dùng, công nghệ tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo quét qua các chỉ mục dữ liệu của mình và tìm thông tin có liên quan trong kho lưu trữ. Công nghệ này di chuyển qua các chỉ mục, tìm kiếm các thông tin lân cận gần nhất và lọc kết quả theo từng lớp. Mỗi kết quả có liên quan đều được gán một điểm mức liên quan. Công nghệ tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo hiển thị thông tin có liên quan nhất bằng cách sắp xếp kết quả theo điểm số.
Cải tiến liên tục
Người dùng có thể thêm các bộ lọc hoặc thông số bổ sung khi sử dụng công nghệ tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo để giúp tạo ra kết quả cụ thể hơn nữa. Công nghệ tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo tinh chỉnh cách tiếp cận các truy vấn dựa trên các tương tác trước đó.
Ví dụ: công nghệ này ghi lại nội dung người dùng tìm kiếm và thứ tự các truy vấn tìm kiếm của họ. Nếu người dùng thường hỏi một câu hỏi nhất định ngay sau truy vấn, thì công nghệ tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo cũng chủ động gộp thông tin về câu hỏi tiếp theo đó.
Theo thời gian, công nghệ này cũng tìm hiểu thêm về cảm xúc và ý nghĩa phía sau các truy vấn tìm kiếm của người dùng. Điều này cải thiện phản hồi trực tiếp của công nghệ đối với các truy vấn.
Ví dụ: khi ai đó hỏi một câu hỏi cụ thể, công nghệ tìm kiếm tích hợp trí tuệ sẽ đưa ra câu trả lời cụ thể. Hoặc câu hỏi tổng quát hơn sẽ cho ra câu trả lời dài hơn. Nhờ liên tục ghi lại các tương tác và học hỏi từ những tương tác đó, công nghệ tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo trở nên chính xác hơn và cung cấp nhiều thông tin có liên quan hơn theo thời gian.
Tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo hoạt động như thế nào?
Dưới đây là một số trường hợp bạn có thể hưởng lợi từ tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo.
Trải nghiệm tìm kiếm hợp nhất
Bạn có thể tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo để tạo trải nghiệm tìm kiếm hợp nhất. Vì công nghệ này sử dụng kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên nên bạn có thể nhận được các phản hồi chi tiết và chính xác cao độ thông qua lấy thông tin từ nhiều kho lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc và có cấu trúc. Khi lấy từ một số nguồn và loại dữ liệu, bạn có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu dễ dàng hơn.
Ví dụ: công ty công nghệ sinh học Gilead Sciences, Inc. sử dụng AWS để tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo. Họ sử dụng công nghệ để sắp xếp cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Thông tin được lấy từ tối đa chín hệ thống doanh nghiệp và tài liệu từ kho lưu trữ kiến thức.
Công nghệ tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo đã giúp Gilead giảm đáng kể các tác vụ quản lý dữ liệu thủ công. Thời gian cần thiết để tìm kiếm thông tin giảm khoảng 50 phần trăm. Điều này đã thúc đẩy hoạt động nghiên cứu, thử nghiệm có giá trị và những đột phá quý giá trong lĩnh vực dược phẩm .
Bot tự phục vụ
Bạn có thể sử dụng các giải pháp tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo trong các bot tự phục vụ, giúp cải thiện việc hỗ trợ khách hàng tại chỗ. Người dùng muốn biết cách thực hiện một tác vụ hoặc chức năng nhất định có thể nhập bằng ngôn ngữ con người và nhận phản hồi tùy chỉnh. Công nghệ tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo hỗ trợ khám phá kiến thức bằng cách lấy thông tin từ nhiều hướng dẫn sử dụng, tài liệu hỗ trợ và tài nguyên khác nhau.
Ví dụ: Citibot sử dụng AWS để cung cấp các công cụ liên lạc cho công dân và chính quyền địa phương và tiểu bang của họ. Công ty này tích hợp công nghệ chatbot với tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo để cải thiện khả năng điều chỉnh quy mô và hiệu quả tương tác với các thành phần. Công dân nhanh chóng tìm được câu trả lời họ tìm kiếm thông qua tương tác với chatbot, giúp giảm thời gian chờ tới 90%.
Tìm kiếm lưu trữ dữ liệu
Nhiều tổ chức có kho dữ liệu lịch sử với hàng triệu tài liệu, hình ảnh và tệp văn bản được chép lại. Công nghệ tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo có thể mở khóa thông tin trong kho dữ liệu và tóm tắt thông tin đó để phân tích và nghiên cứu.
Ví dụ: Tạp chí Phố Wall sử dụng AWS để tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo. Công nghệ tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo đã giúp đẩy nhanh sự phát triển của Talk2020. Talk2020 là một công cụ tìm kiếm thông minh giúp độc giả của ấn phẩm nhanh chóng tìm kiếm và phân tích các bài phát biểu công khai của các ứng cử viên tổng thống trong 30 năm. Công nghệ này giúp bạn dễ dàng điều tra sâu các vấn đề theo thời gian thông qua khám phá các mẫu phát biểu và thực hiện phân tích văn bản.
Đào tạo ban đầu cho nhân viên
Công nghệ tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo giúp thực hiện mọi tác vụ tự phục vụ mà nhân viên cần thực hiện, như đào tạo ban đầu hoặc học các kỹ năng mới. Công nghệ này giúp nhân viên tham chiếu chéo. Thay vì phải liên hệ với người quản lý để giải thích cách thực hiện việc gì đó, họ có thể yêu cầu tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo. Cách sử dụng này giúp hợp lý hóa các tác vụ tự phục vụ và tăng năng suất.
Ví dụ: Workgrid Software sử dụng AWS để cung cấp các giải pháp phần mềm trong nền tảng trải nghiệm cho nhân viên. Nhờ đó, công việc của họ được kết nối hơn, hiệu quả và năng suất hơn. Thông qua tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo, nhân viên có thể truy vấn nội dung kỹ thuật số trong cơ sở dữ liệu của tổ chức. Bằng cách này, họ có thể tìm câu trả lời cho bất kỳ câu hỏi nào phát sinh trong khi làm việc.
AI tạo sinh cải thiện công nghệ tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo như thế nào?
Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (AI tạo sinh) là một dạng AI có thể tạo ra nội dung và ý tưởng mới, bao gồm các cuộc trò chuyện, câu chuyện, hình ảnh, video và âm nhạc. AI tạo sinh giúp hợp lý hóa tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo, hiểu rõ hơn ý định của người dùng và cải thiện phản hồi tổng thể. Sau đây, chúng tôi sẽ đưa ra một vài ví dụ.
Phân tích ngữ cảnh
Nhiều công cụ AI tạo sinh sử dụng các mô hình máy học dựa trên bộ chuyển hóa. Các mô hình này có mạng nơ-ron phân tích dữ liệu văn bản để hiểu ý nghĩa của dữ liệu đó.
Các mô hình AI dựa trên bộ chuyển hóa rất hữu ích cho việc xử lý và hiểu ngôn ngữ tự nhiên. Khi xem xét người dùng, ngữ cảnh dữ liệu và ý định của người dùng, các mô hình này có thể hiểu rõ hơn mục đích thực sự của truy vấn. Khi hiểu rõ truy vấn hơn, công nghệ tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo có thể tìm thông tin chính xác hơn để trả về.
Tóm tắt kết quả
AI tạo sinh có thể tóm tắt các văn bản lớn hơn thành các phân đoạn nhỏ hơn. Công nghệ tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo có thể tìm các phần có liên quan nhất về mặt ngữ nghĩa từ nhiều tài liệu khác nhau. Sau đó, công nghệ này có thể sử dụng AI tạo sinh để kết hợp các phần đó rồi trả về chính xác nội dung người dùng muốn xem. AI tạo sinh cũng có thể tối đa hóa chất lượng của kết quả khi hiểu văn bản được trả về và loại bỏ mọi nội dung dư thừa.
Lọc nội dung
AI tạo sinh có thể lọc kết quả tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo theo các tham số khác nhau, bao gồm cấp phép của người dùng, mức độ liên quan của truy vấn và tùy chọn của người dùng. Khi tạo văn bản kết quả, AI tạo sinh có thể đảm bảo chỉ sử dụng các tài nguyên mà người dùng có quyền truy cập. Do đó, kết quả vẫn có liên quan và hữu ích mà không ảnh hưởng đến tính bảo mật.
AWS có thể cải thiện các giải pháp tìm kiếm doanh nghiệp tích hợp trí tuệ nhân tạo của bạn như thế nào?
Amazon Web Services (AWS) cung cấp Amazon Kendra như một giải pháp tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo.
Amazon Kendra là một dịch vụ tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo được quản lý toàn phần, có độ chính xác cao và dễ sử dụng, được hỗ trợ bởi máy học. Các nhà phát triển có thể sử dụng dịch vụ này để thêm khả năng tìm kiếm cho các ứng dụng của bạn. Điều này có nghĩa là người dùng cuối của bạn có thể khám phá thông tin có liên quan được lưu trữ trong vô vàn nội dung trải rộng trên toàn công ty của bạn.
Dưới đây là những cách bạn có thể hưởng lợi khi sử dụng Amazon Kendra:
- Có được trải nghiệm tìm kiếm hợp nhất trên nhiều kho lưu trữ nội dung, cả có cấu trúc và phi cấu trúc
- Thực hiện phản hồi truy vấn thông qua các công cụ được hỗ trợ công nghệ ML
- Truy cập các khả năng xếp hạng câu trả lời được quản lý toàn phần, giúp cải thiện độ chính xác của câu trả lời
- Tinh chỉnh phản hồi dựa trên tiêu chí cụ thể của riêng bạn, cũng như các thuộc tính khác như hành vi của người dùng và độ mới của nội dung
Bắt đầu tìm kiếm tích hợp trí tuệ nhân tạo trên AWS bằng cách tạo tài khoản ngay hôm nay.
Các bước tiếp theo để sử dụng AWS
