Meningkatkan pengalaman pencarian dengan pencarian semantik dan AI

Hampir setiap situs web atau aplikasi menyediakan beberapa bentuk fungsi pencarian saat ini, dan beberapa di antaranya jelas lebih berguna daripada yang lain. Terkadang Anda mengetikkan kata kunci yang tepat untuk menemukan konten yang Anda tahu ada, namun tab hasil kosong. Di lain waktu, Anda secara samar-samar memiliki gagasan tentang apa yang Anda cari dan menggunakan beberapa kata deskripsi yang mengungkapkan daftar dan daftar hasil berkualitas. Meskipun alat penelusuran dan penelusuran perusahaan telah ada selama beberapa dekade, penelusuran kini, seperti kebanyakan teknologi, mengalami lompatan perkembangan dengan diperkenalkannya kecerdasan buatan.

Seperti apa penelusuran sebelum adanya AI?

Ada banyak alat dan platform selama bertahun-tahun, seperti Fast ESP dan Covnera Retrievalware, yang berfokus pada pengindeksan data dan dokumen, dan kemudian mengambil informasi yang relevan untuk pengguna. Semakin maju teknologi, semakin baik pula mereka dalam menemukan informasi yang tepat.

Konsep-konsep seperti pencocokan pola, taksonomi, pencarian semantik, dan lemmatisasi, antara lain, menjadi hal yang lumrah dan membantu pengguna menemukan apa yang mereka cari. Pencarian semantik meningkatkan kemampuan pencarian tradisional dengan memahami maksud dan hubungan antar kata dalam kueri, daripada hanya mengandalkan pencocokan kata kunci. Ia dapat mengenali sinonim, konteks, dan nuansa bahasa, memberikan hasil tepat yang selaras dengan apa yang dicari pengguna.

Apa yang dihadirkan AI

Ini semua tentang relevansi. Sama seperti AI generatif yang merevolusi pembuatan konten dan mengambil alih tugas-tugas kasar manusia, AI generatif juga digunakan untuk meningkatkan data dan pengalaman. Misalnya, beberapa aplikasi menggunakan penelusuran semantik, yang ditingkatkan dengan Retrievel-Augmented Generation (RAG) untuk menyajikan kembali hasil yang sadar konteks kepada pengguna.

RAG adalah proses mengoptimalkan keluaran model bahasa besar untuk merujuk pada basis pengetahuan otoritatif di luar sumber data pelatihannya sebelum menghasilkan respons kepada pengguna. Dengan menerapkan hal tersebut, pengguna Anda akan dapat menjelaskan masalahnya, meskipun mereka belum tentu mengetahui kata kunci yang benar, dan tetap menerima hasil yang relevan dengan sudut pandang mereka.

Pertimbangkan skenario berikut: salah satu anggota tim junior Anda mencoba menyetel kunci SSH untuk sebuah domain. Resolusi umum mungkin melibatkan mereka membuka Google untuk melakukan pencarian dengan kata kunci dan petunjuk pencarian terbatas pada pemahaman mereka tentang masalah tersebut. Pada akhirnya, mereka akan menemukan kasus penggunaan masalah serupa secara online dan mencoba menyesuaikan temuan mereka dengan skenario mereka sendiri, dan setelah beberapa pemecahan masalah dan pengujian, temuan tersebut mungkin berhasil!

Namun jika anggota tim yang sama melakukan pencarian tersebut pada sistem yang dibangun dengan alat seperti Elasticsearch dan AWS Bedrock, mereka akan menerima instruksi terperinci secara berurutan untuk melakukan tugas tersebut, berdasarkan masalah sebenarnya yang mereka jelaskan, dengan variabel yang mereka miliki, direferensikan dari basis pengetahuan otoritatif internal dan eksternal, seolah-olah mereka sedang melakukan percakapan dengan rekan yang lebih senior.

Bagaimana pencarian semantik dan RAG membantu bisnis

• Peningkatan manajemen pengetahuan: Pencarian semantik memberdayakan karyawan dengan menampilkan informasi relevan dengan cepat dari sumber daya internal yang luas seperti manual, basis pengetahuan, dan dokumen arsip. Dampak: Keputusan lebih cepat dan kolaborasi yang lebih baik antar departemen.
• Dukungan pelanggan yang ditingkatkan: Chatbot dan agen yang didukung AI menggunakan pencarian semantik untuk mengakses data real-time dan interaksi historis, sehingga dapat menyelesaikan pertanyaan pelanggan secara efisien. Dampak: Tingkat resolusi kontak pertama yang lebih tinggi dan peningkatan kepuasan pelanggan.
• Penemuan konten yang dipersonalisasi: Bisnis dapat menawarkan rekomendasi yang dipersonalisasi berdasarkan penelusuran kontekstual, sehingga mendorong interaksi yang lebih baik di situs web dan aplikasi. Dampak: Peningkatan retensi pengguna, tingkat konversi yang lebih tinggi, dan peningkatan pengalaman pengguna.
• Kepatuhan terhadap peraturan dan tinjauan hukum: Pencarian semantik memungkinkan tim hukum dan kepatuhan mengidentifikasi klausul dan dokumentasi yang relevan dengan cepat, sehingga mengurangi waktu yang dihabiskan untuk audit dan peninjauan. Dampak: Menurunkan risiko hukum dan meningkatkan manajemen kepatuhan.
• Penyelesaian masalah secara proaktif dalam operasi TI: Dalam operasional TI, pencarian semantik membantu memunculkan laporan dan solusi insiden yang relevan, mengurangi waktu henti dengan memberikan langkah pemecahan masalah yang tepat. Dampak: Waktu resolusi lebih cepat dan keandalan sistem lebih baik.

Mengapa bisnis Anda memerlukan pencarian semantik dan RAG

Alat penelusuran tradisional sering kali kesulitan dengan data yang tidak terstruktur, kehilangan konteks dan hubungan antar titik data. Menggabungkan teknologi seperti pencarian semantik dan RAG mengisi kesenjangan tersebut, memastikan karyawan dan pelanggan mendapatkan informasi yang akurat dan relevan saat mereka membutuhkannya. Dengan mengadopsi teknologi ini, bisnis dapat mengubah operasi mereka, memberikan layanan yang lebih baik sekaligus meningkatkan efisiensi dan produktivitas. Solusi seperti ElasticSearch dan AWS Bedrock memberikan landasan untuk menerapkan dan memelihara sistem pencarian canggih ini dengan lancar.

Dengan penerapan pencarian semantik yang tepat, bisnis Anda dapat membuka wawasan yang lebih mendalam, menyederhanakan operasi, dan memberikan pengalaman pelanggan yang luar biasa – mengubah cara Anda menggunakan dan mengakses data.

Untuk informasi lebih lanjut tentang topik ini, silakan berinteraksi dengan tim di LSD Terbuka.

Jangan lewatkan:

Bagaimana perusahaan Anda dapat menggunakan AI untuk meningkatkan pengalaman pelanggan