Корпоративный поиск используется для поиска и извлечения информации из различных источников внутри организации, таких как базы данных, документы, электронные письма и интранет. Он даёт пользователям возможность получать доступ к актуальной для них и своевременной информации на разных платформах и устройствах, повышая тем самым производительность труда, качество принятия решений и способствуя коллективной работе.
Однако корпоративный поиск сталкивается с вызовами и проблемами. По мере роста объема и сложности данных, традиционные методы поиска по ключевым словам становятся менее эффективными и продуктивными. Пользователям часто бывает сложно точно сформулировать запросы, отфильтровывать нерелевантные результаты и иметь дело с неоднозначными или неполными данными. Более того, корпоративный поиск должен адаптироваться к меняющимся потребностям и предпочтениям пользователей, которые ожидают более персонализированный, интерактивный и диалоговый интерфейс.
Чтобы справиться с этими проблемами, некоторые ведущие поисковые системы с открытым исходным кодом внедряют инновации и развивают свои возможности. Решения Solr, ElasticSearch и Vespa – это три популярных примера программного обеспечения для корпоративного поиска, предлагающего различные функциональные возможности и преимущества для разных вариантов использования.
Solr - это одна из старейших и наиболее широко используемых поисковых систем с открытым исходным кодом, основанная на библиотеке Apache Lucene. Solr предлагает полнотекстовый поиск, фасетирование, выделение, кластеризацию, проверку орфографии, автозаполнение и геопространственный поиск. Это решение также поддерживает распределенное индексирование и выполнение запросов, что делает его масштабируемым и надежным для крупномасштабных приложений. Управляет развитием Solr фонд Apache Software Foundation ( https://www.searchenginejournal.com/enterprise-seo-trends/480463/ ), что обеспечивает его открытость и развитие, движимое интересами сообщества.
ElasticSearch - еще одна поисковая система с открытым исходным кодом, основанная на Lucene, но с упором на аналитику и масштабируемость. ElasticSearch предоставляет распределенную поисковую систему на основе архитектуры RESTful (функциональные возможности реализуются в виде единого набора коллективно используемых микросервисов – Н.Х.), которая может обрабатывать структурированные и неструктурированные данные, а также работать со сложными агрегациями и осуществлять сложные вычисления. ElasticSearch также интегрируется с другими инструментами стека Elastic Stack, такими как решения Kibana для визуализации данных, Logstash для приёма данных и Beats для сбора данных.
Vespa - это новая поисковая система с открытым исходным кодом ( https://www.dmnews.com/upscaling-digital-marketing-2024-paid-search-trends/ ), целью которой является обеспечение обслуживания в реальном времени и логического вывода в больших масштабах. Vespa поддерживает векторный поиск, который делает возможным семантическое сопоставление и ранжирование документов на основе их сходства с запросом или профилем пользователя. Vespa также даёт пользователям возможность развёртывать модели машинного обучения вместе со их данными и выполнять онлайн-вычисления «на лету». Vespa разработана для высокопроизводительных приложений, требующих низкой задержки и высокой пропускной способности.
Очень вероятно, что на будущее корпоративного поиска повлияет развитие в области искусственного интеллекта (ИИ), который способен обеспечить более интеллектуальный и естественный интерфейс поиска. Например, порождающий (генеративный) ИИ может помочь пользователям создавать более эффективные запросы, предлагая ключевые слова или фразы в зависимости от их намерений. Способный вести диалог ИИ может дать возможность пользователям взаимодействовать с поисковыми системами, используя естественный язык или голосовые команды, а ИИ для персонализации может адаптировать результаты поиска к контексту, предпочтениям и поведению пользователя.
Эти технологии уже внедряют или экспериментируют с ними некоторые ведущие поставщики программного обеспечения для корпоративного поиска. Например, Solr ввела функциональную возможность Learning to Rank («обучение ранжированию»), которая использует машинное обучение для повышения релевантности результатов поиска. В ElasticSearch добавлен тип поля Dense Vector («плотный вектор»), который поддерживает векторный поиск и оценку степени сходства ( https://stackoverflow.com/questions/47237061/elasticsearch-vs-solr-for-custom-full-text-search-systems ). А компания Vespa разработала пример приложения, демонстрирующего, как использовать Vespa для диалогового ИИ ( https://logz.io/blog/solr-vs-elasticsearch/ ).
Корпоративный поиск - это ключевая по важности и эволюционирующая область, способная помочь организациям эффективно использовать свои активы данных и повысить удобство работы пользователей. Решения Solr, ElasticSearch и Vespa - это три поисковые системы с открытым исходным кодом, которые предлагают различные решения для разных проблем. Включая ИИ в свои функции и функциональные возможности, эти решения могут проложить дорогу к следующему поколению решений для корпоративного поиска.
Дик Вейсингер (Dick Weisinger)
Источник: блог компании Formtek
https://formtek.com/blog/the-future-of-enterprise-search-solr-elasticsearch-and-vespa/
Комментариев нет:
Отправить комментарий