جستجوی شناختی یک فناوری موتور جستجو است که از هوش مصنوعی برای یافتن سریع نتایج مرتبط و دقیق استفاده میکند. سازمانهای مدرن حجم بالایی از اطلاعات را در قالبهایی مانند راهنما، سؤالات متداول، گزارشها تحقیقاتی، راهنمای خدمات مشتری و مستندات منابع انسانی در سیستمهای مختلف ذخیره میکنند. فناوریهای جستجوی شناختی پایگاههای داده بزرگ و متنوعی از اطلاعات را اسکن کرده و دادهها را به هم مرتبط میکنند تا پاسخهایی برای سؤالات کاربران پیدا کنند. مثلا، شما میتوانید سؤالاتی مانند “در سال گذشته چقدر برای تعمیرات ماشینآلات هزینه شده است؟” بپرسید. سپس جستجوی شناختی سؤال را به مستندات مرتبط وصل کرده و پاسخ خاصی ارائه میدهد.
مزایای جستجوی شناختی
جستجوی شناختی مزایای زیادی دارد که آن را به یک فناوری موتور جستجوی مفید تبدیل میکند. برخی از مزایای اصلی جستجوی شناختی عبارتاند از:
درک زبان طبیعی (NLP)
خدمات جستجوی شناختی نتایج دقیقتری را بدون نیاز به مشخصات زیاد از سوی کاربر تولید میکند. این فناوری میتواند با در نظر گرفتن منابع متعدد و جستجو در دادههای ساختاریافته و غیرساختاریافته، نتایج دقیقی تولید کند. فناوری موتور جستجوی شناختی همچنین با دسترسی به نتایج، زمینه سؤال را درک میکند. این فناوری از پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تعیین زمینه، الگوها و معانی استفاده میکند.
افزایش بهرهوری
جستجوی شناختی اطلاعات را از چندین منبع داده ترکیب کرده و یک پاسخ جامع به عنوان خروجی تولید میکند. در جستجو به روش قدیمی بر اساس کلمات کلیدی، تمامی اطلاعات مورد نیاز در چندین صفحه پیدا میشد و سپس خود فرد با خواندن اطلاعات، تجزیه و تحلیل و خلاصهبرداری می کرد. با استفاده از جستجوی شناختی میتوان پاسخها را هم زمان از بسیاری از مستندات دریافت کرد و دادهها را سریعتر پیدا کرد. این مسئله باعث نتیجه بهتر و بهبود فرایندهای تجاری میشود.
شخصیسازی نتایج جستجو
جستجوی شناختی از یادگیری ماشین (ML) استفاده میکند که نتایج را به مرور شخصیسازی میکند و به جای اینکه مدام همان اطلاعات را ارائه دهد، دادهها و الگوهای جستجو را جمع میکند. با ثبت اینکه کاربران در جواب یک سؤال بیشتر روی کدام نتایج کلیک میکنند، نتایج بسیار مرتبطتری را با سرعت بیشتری تولید میکند. با گذشت زمان، این فناوری هوشمندتر، دقیقتر و مفیدتر میشود.
موارد استفاده از جستجوی شناختی
جستجوی شناختی از پردازش زبان طبیعی و سایر فناوریهای هوش مصنوعی برای جستجوی دقیق استفاده میکند. مراحل زیر برخی از قدمهای جستجوی شناختی هستند.
- ورود داده
جستجوی شناختی ابتدا به اطلاعاتی برای جستوجو نیاز دارد. این فناوری میتواند دادهها را از مستندات، وبسایتها، ایمیلها، مخازن داخلی، راهنماها و غیره جذب کند. این فناوری سپس اطلاعات را با استفاده از تکنیکهایی مثل شناسایی کاراکتر نوری (OCR)، شناسایی موجودیت و تکنیکهای NLP استخراج میکند.
هدف این فرآیند این است که جستجوی شناختی درک انسانی داشته باشد و بر این اساس، محتوا را فهرستبندی کند.
- فهرستبندی داده
پس از ورود داده، جستجوی شناختی یک فهرست از تمامی اطلاعات استخراج شده ایجاد میکند. این فناوری فراتر از استفاده از کلمات کلیدی در برچسبگذاری دادهها، از متاداده، روابط بین دادهها و اطلاعات مکمل برای فهرستبندی مؤثر اطلاعات استفاده میکند. وقتی کاربر جستجویی میکند، جستجوی شناختی به این فهرستها مراجعه کرده و اطلاعات مرتبط را سریعتر پیدا میکند.
- ورود کاربر
وقتی کاربر از جستجوی شناختی سوالی می کند، این فناوری از NLP برای تجزیه و درک استفاده میکند. در جستجو به روش قدیمی بر اساس کلمات کلیدی، یک موتور جستجو کلمات کلیدی را شناسایی کرده و دادههای همراستا تولید میکند. در مقابل، جستجوی شناختی سعی میکند زمینه درست پرسش و همچنین عوامل شخصی کاربر مثل ترجیحات او را درک کند. این فناوری از تکنیکهای NLP مانند تحلیل توکن و تحلیل معنایی برای درک هدف کاربر از جستجو استفاده میکند.
- جستجو و بازیابی
پس از پرسش کاربر، جستجوی شناختی در فهرستها گشته، موارد مرتبط را پیدا کرده و نتایج را لایه به لایه فیلتر میکند. هر نتیجه، یک نمره مرتبط بودن میگیرد. جستجوی شناختی اطلاعات را بر اساس نمره ارتباط نمایش میدهد.
- بهبود مستمر
کاربران میتوانند در استفاده از جستجوی شناختی، فیلترها یا مشخصاتی برای دقت نتایج اضافه کنند. جستجوی شناختی، بر اساس تعاملات قبلی، رویکرد خود را به پرسشها تصحیح میکند. مثلا جستجوی شناختی آنچه که کاربران جستجو میکنند و ترتیب پرسشهای جستجوی آنها را ثبت میکند. اگر کاربران معمولاً پس از یک پرسش خاص سؤال دیگری بپرسند، جستجوی شناختی پیشاپیش اطلاعات مربوط به سؤال بعدی را نیز نشان میشود. با گذشت زمان، جستجوی شناختی هر چه بیشتر در مورد احساسات و معانی پرسشها یاد میگیرد و پاسخ های بهتری تولید می کند.
در جواب سؤال، جستجوی شناختی یک پاسخ مشخص میدهد. در عوض، یک سؤال عمومیتر منجر به یک پاسخ طولانیتر میشود. با ثبت مداوم تعاملات و یادگیری از آنها، جستجوی شناختی حساستر شده و به مرور اطلاعات مرتبطتری ارائه میدهد.
طرز کار Cognitive Search
در ادامه برخی از موارد استفاده بهینه از جستجوی شناختی آورده شده است:
- تجربه جستجوی یکپارچه
میتوان از جستجوی شناختی برای یک تجربه جستجوی یکپارچه استفاده کرد. با استفاده از پردازش زبان طبیعی، میتوان پاسخهایی بسیار دقیق و جزئی را با استفاده از اطلاعات چندین مخزن ساختاریافته و غیرساختاریافته دریافت کرد. با استفاده از چندین منبع مختلف، میتوان تصمیمات راحتتری گرفت.
- رباتهای سلفسرویس
میتوان از مزایای جستجوی شناختی در رباتهای سلفسرویس استفاده کرد که به بهبود پشتیبانی در محل مشتری کمک میکند. کاربرانی برای آگاهی از چگونگی انجام کار، میتوانند به زبان انسانی تایپ کرده و پاسخی برای آن شرایط ویژه دریافت کنند. جستجوی شناختی با استفاده از راهنماها، مستندات پشتیبانی و منابع مختلف، به گسترش دانش کمک میکند.
- آموزش کارکنان
جستجوی شناختی در هر نوع وظیفه که انجام آن در اختیار کارمندان است مثل همسوسازی با اهداف شرکت و یا یادگیری مهارتهای جدید کاربردی است. این فناوری به عنوان مرجع متقابل برای کارکنان عمل میکند. بهجای تماس با مدیر یا پرسش درباره چگونگی انجام وظیفه، میتوان از جستجوی شناختی سؤال کرد و راندمان کاری را افزایش داد.
استفاده از هوش مصنوعی مولد در جستجوی شناختی
هوش مصنوعی مولد نوعی از هوش مصنوعی (AI) است که میتواند محتوای جدید و ایدهها، از جمله مکالمات، داستانها، تصاویر، ویدئو و موسیقی تولید کند. هوش مصنوعی مولد به بهبود جستجوی شناختی، درک بهتر از هدف کاربر و حساسیت به پاسخها کمک میکند. مثالهای زیر به روشن شدن مطلب کمک میکنند.
- تحلیل زمینه
بسیاری از ابزارهای هوش مصنوعی مولد از مدلهای یادگیری ماشین مبتنی بر ترنسفورمر استفاده میکنند. این مدلها دارای شبکههای عصبی برای تحلیل دادههای متنی بهمنظور درک معنای آن هستند. این مدلها برای پردازش و درک زبان مفید هستند. با در نظر گرفتن نیت کاربر و زمینه داده، آنها میتوانند هدف واقعی یک پرسش را بهتر درک کنند. در نتیجه، جستجوی شناختی اطلاعات دقیقتری تولید می کند.
- خلاصه نتایج
هوش مصنوعی مولد میتواند متون بزرگ را به بخشهای کوچکتر خلاصه کند. جستجوی شناختی میتواند مرتبطترین بخشهای معنایی را از مستندات مختلف پیدا کند. سپس، میتوان از هوش مصنوعی مولد برای ترکیب آنها استفاده کرده و دقیقاً آنچه را که کاربر میخواهد ببیند، ارائه داد. هوش مصنوعی مولد همچنین میتواند کیفیت نتیجه را با درک متن و حذف هرگونه تکرار، به حداکثر برساند.
- فیلترکردن محتوا
هوش مصنوعی مولد میتواند نتایج جستجوی شناختی را بر اساس پارامترهای مختلف، از جمله مجوز کاربر، مرتبط بودن پرسش و ترجیحات کاربر، فیلتر کند. در تولید متن، هوش مصنوعی اطمینان حاصل می کند که تنها از منابعی که کاربر مجوز دسترسی به آنها را دارد. استفاده می شود. سپس نتایج با درنظرگرفتن امنیت، ارتباط و سودمندی ارائه می شوند.