Fluid Topics: Ihre semantische Suchlösung für relevante Ergebnisse

Hinweis: Dieser Blogartikel wurde aus seiner Originalversion übersetzt und kann geringfügige Abweichungen enthalten. Auch die im Text enthaltenen Zitate wurden übersetzt.

„Understanding Semantic Search“ ist eine fortlaufende Serie. Dies ist der vierte und letzte Beitrag dieser Serie. Verpassen Sie nicht unsere vorherigen Artikel, die erklären, wie semantische Suche funktioniert, die Entwicklung der Suchtechnologie und die drei semantischen Such-Anwendungsfälle, die Sie kennen müssen, um Produktivität und Kundenservice zu optimieren.

Es steht außer Frage, dass semantische Suche ein wertvolles Tool ist, und nach dem vorherigen Artikel dieser Serie wissen Sie genau, wie Sie es einsetzen können, um Ihre Ergebnisse zu maximieren. Jetzt ist es an der Zeit, die proprietäre Suchmaschine von Fluid Topics genauer zu betrachten und die Funktionen zu entdecken, die präzise, kontextualisierte und personalisierte Suchergebnisse gewährleisten.

Glossar relevanter Begriffe

• Embeddings: Hierbei handelt es sich um mathematische Darstellungen, die versuchen, Bedeutung in Form eines Vektors (einer Liste) numerischer Werte zu vermitteln. Embeddings werden auch als semantische Vektoren bezeichnet.
• Generative KI (GenAI): Dies ist eine KI-Kategorie, die Inhalte – Texte, Bilder, Audio, Code – produziert, um menschliche Kreativität nachzuahmen. Sie nutzt Datensätze, um Muster zu studieren und auf Basis dieser Daten Inhalte als Antwort auf Prompts (Anweisungen) zu erstellen.
• Natural Language Processing (NLP): Hierbei verwendet ein Computerprogramm verschiedene Algorithmen oder Modelle, um natürliche Sprache im Gegensatz zu Computersprache zu verarbeiten. Dies ermöglicht es Menschen, erfolgreich mit Computern unter Verwendung natürlicher Sätze zu interagieren.
• Retrieval Augmented Generation (RAG): RAG ist der Prozess zur Verbesserung der Ausgaben eines Large Language Model (LLM). Dies geschieht durch dynamisches Hinzufügen von Daten zum LLM zur Abfragezeit. Dadurch hat das LLM Zugriff auf spezifische, präzise und aktuelle Informationen, ohne ein erneutes Training zu benötigen.

Die Synergie von Product Knowledge Platforms und semantischer Suche

Fluid Topics ist eine KI-gestützte Product Knowledge Platform (PKP), die Produktinformationen unabhängig von der ursprünglichen Quelle und dem Format aufnimmt und vereinheitlicht, um eine zentrale Wissensdatenbank zu schaffen. Unsere Lösung liefert dann die relevantesten und personalisiertesten Inhalte an jeden digitalen Kanal, jedes Gerät oder jede Anwendung – im Kontext der Bedürfnisse und Umgebung jedes einzelnen Nutzers.

Fluid Topics nutzt Generative-KI-Technologie und semantische Suchfunktionen, um eine nahtlose Auffindbarkeit von Informationen zu gewährleisten, ein einheitliches Sucherlebnis über alle Touchpoints hinweg sicherzustellen und ansprechende KI-gestützte Content-Erlebnisse zu schaffen. Darüber hinaus schützt die Secure-by-Design-Konstruktion vertrauliche Informationen während der gesamten Prozesse der Informationsabfrage und Content-Bereitstellung.

Die PKP von Fluid Topics zeichnet sich durch mehrere Kernfunktionen aus, die für ein fortschrittliches Sucherlebnis unerlässlich sind:

• Zentral indexierte Produktwissens-Datenbank
• Sowohl Keyword- als auch Similarity-Search-Funktionen
• Integrationen mit Content-Quellen und Anwendungen
• Relevanz-Tuning: Geschäftsregeln und Nutzerpräferenzen
• Interoperabilität mit GenAI-Technologie
• Dedizierte Content-Analytik

Schauen wir uns jedes dieser Elemente im Detail an.

Zentralisierte Content-Datenbank

In 67 % der Unternehmen sind Wissen und Ressourcen über mehrere Standorte und Abteilungen verteilt, was das Auffinden von Informationen erschwert. Fluid Topics bekämpft dies, indem es Produktwissen sammelt und in einem zentralen Wissens-Repository harmonisiert. Unternehmen müssen Inhalte in einem einzigen Repository zusammenführen, um sie für Suchanfragen verfügbar zu machen. Von dort aus sind die Informationen für Suchmaschinen zugänglich, um sie zu indexieren, damit Nutzer das relevanteste Wissen für ihre Bedürfnisse finden und extrahieren können.

Nahtlose Integrationen über Tools und Anwendungen hinweg

Es gibt viele Orte, an denen eine intelligente Suchmaschine für die Effizienz eines Unternehmens von Vorteil ist: auf Ihrer Website, in der Wissensdatenbank, im Intranet, im Help Center und mehr. Um sicherzustellen, dass alle Nutzer (intern, Partner, Kunden usw.) Zugriff auf die benötigten Informationen haben, benötigen Sie eine Suchlösung, die sich nahtlos in Ihre vorhandenen Tools und Content-Hubs integriert. Ohne nahtlose Integration bleiben Content-Silos bestehen, und Nutzer werden frustriert über die Unfähigkeit, relevante Inhalte zu finden. Deshalb haben wir Fluid Topics so entwickelt, dass es sich nicht nur mit allen Content-Quellen integriert, sondern auch mit allen Endpunkten, an denen Nutzer nach Informationen suchen. Dadurch bieten Unternehmen, die Fluid Topics verwenden, ein intuitives, effizientes und personalisiertes Sucherlebnis, wo immer ihre Nutzer mit ihnen interagieren.

Intelligente semantische Suchmaschine

Fluid Topics bietet fortschrittliche semantische Suchfunktionen, indem es sowohl Keyword- als auch Similarity-Search-Fähigkeiten umfasst, sodass Unternehmen die Erlebnisse gestalten können, die sie zur Optimierung der Nutzererfahrung benötigen. Mit über 20 Jahren Erfahrung in semantischer Suche, NLP und Content Governance hat Fluid Topics Taruqa entwickelt, unsere proprietäre intelligente Suchmaschine.

Taruqa ist ein relevanzbasiertes Sprachmodell mit drei Hauptmerkmalen: probabilistisch und generativ, vielseitig und kohärent sowie abstimmbar und stabil. Es transformiert die Suchanfrage des Nutzers dynamisch in eine Suchgleichung, um die Wahrscheinlichkeit zu bewerten, dass die Anfrage von den Dokumenten des Korpus generiert wird. Unser Modell integriert auch jede Art von Metadaten in das Ranking-Modell. Während die Implementierung eines probabilistischen Suchmodells komplex ist, hat Fluid Topics sein Handwerk perfektioniert, um nahtlos eine leistungsstarke Enterprise-Suchmaschine bereitzustellen.

Nutzerprofilverwaltung für personalisierte Ergebnisse

Der Schlüssel zu einem positiven Sucherlebnis und eines der Markenzeichen semantischer Suche ist die Bereitstellung hochgradig personalisierter Ergebnisse. Ein Teil davon wird durch die Fähigkeit der semantischen Suche verwaltet, die Bedeutung der Anfrage zu bestimmen und auf Nutzerpräferenzen zuzugreifen, um präziser zu werden. Parallel dazu können Unternehmen diese Personalisierung durch Nutzerprofilverwaltung optimieren.

Zum Beispiel nutzen wir den Nutzerkontotyp und die Präferenzen, die entweder direkt in Fluid Topics gespeichert oder aus den SSOs oder CRMs unserer Kunden gelernt werden. Dies liefert wichtige Einblicke in die Arten von Dokumenten, die als Suchergebnisse für bestimmte Nutzer nützlicher sind. Zusammen erhöhen diese beiden Methoden die Relevanz durch Personalisierung für verbesserte Ergebnisse.

Anpassungen und Geschäftsregeln

Da sich Ihre Produkte und Dienstleistungen weiterentwickeln, ändern sich auch Ihre Geschäfts- und Dokumentationsanforderungen. Während semantische Suchmaschinen natürlich die relevantesten Informationen liefern, gibt es Zeiten, in denen ein Unternehmen bestimmte Informationen priorisieren möchte.

Wenn beispielsweise bestimmte Produkte eingestellt werden und sich der Großteil des Geschäfts um neuere Produktlinien dreht, möchten Unternehmen möglicherweise priorisieren, dass die neuen Produktlinien in den Suchergebnissen erscheinen. Sie möchten die älteren Produktinhalte nicht filtern oder löschen, sondern nur die Inhalte für neue Produktlinien an die Spitze der Ergebnisse setzen.

Die Taruqa-Suche von Fluid Topics ermöglicht es Unternehmen, Geschäftsregeln zu erstellen. Sie können eigene Ranking-Parameter hinzufügen, die für Ihre gesamte Dokumentation gelten. Bei der Einrichtung von Geschäftsregeln kann Ihre Organisation die Rankings nach beliebigen Metadaten konfigurieren. Auf diese Weise sind die Suchergebnisse hochrelevant und auf die Produkte, Aktivitäten und Inhalte Ihres Unternehmens zugeschnitten.

Out-of-the-box GenAI-Integrationen

Fluid Topics bietet eine GenAI-basierte Konversationsebene, die semantische Suche als Kernbaustein verwendet. Nach dem Absenden einer Anfrage erhalten Nutzer eine zusammengefasste Antwort auf ihre Suche in natürlicher Sprache zusammen mit einer Liste von Suchergebnissen, die zur Formulierung der Antwort verwendet wurden. Unternehmen können diese GenAI-Funktionen in ihren Wissensdatenbanken, Kundenportalen oder ihren Chatbots implementieren, um ein ansprechenderes Support-Erlebnis zu schaffen.

Fluid Topics hebt die konversationelle Suche von einer einfachen weiteren ChatGPT-Lösung ab, indem es LLMs mit Retrieval Augmented Generation in sein Framework integriert. RAG ist eine Technik, die LLM-Antworten mit dem internen Wissen eines Unternehmens erweitert. Mit unserer sicheren, internen Embeddings-Berechnung und Vektordatenbankverwaltung können Unternehmen präzise, kontextuelle Antworten auf produktspezifische Fragen über alle Nutzer-Touchpoints hinweg bereitstellen.

Erweiterte Content-Analytik

Kontinuierliche Updates und Verbesserungen sind wichtig, um die Suchrelevanz zu verbessern und ein positives Nutzererlebnis aufrechtzuerhalten. Dafür bietet Fluid Topics dedizierte Content-Analytik.

• Content-Auffindbarkeit: Entdecken Sie, wonach Nutzer suchen, mit Such-Analytik. Dies ermöglicht es Ihren Wissensteams, Metadaten, Taxonomien und Synonyme zu aktualisieren, damit Ihre Ergebnisse weiterhin so präzise und relevant wie möglich sind. Dadurch wird sich Ihre Content-Auffindbarkeit verbessern.
• Suchen ohne Ergebnisse: Nichts ist für Nutzer schlimmer, als wenn sie nach Informationen suchen und die Seite „Keine Ergebnisse gefunden“ zurückbekommen. Bei der semantischen Suche bedeutet dies in der Regel, dass der Inhalt nicht existiert. Daher wissen Dokumentationsteams, welche neuen Inhalte sie erstellen müssen, um die Bedürfnisse der Nutzer zu erfüllen.
• Ticket-Deflektionen: Wenn Self-Service-Tools wie Chatbots Nutzern helfen, die benötigte Dokumentation zu finden, müssen Kunden keine Helpdesk-Tickets mehr eröffnen. Case-Deflection- oder Ticket-Deflection-Metriken berechnen die Support-Einsparungen, die Sie dank Ihrer Suchtools und Inhalte erzielt haben.

Fazit

Eine leistungsstarke, präzise Suchmaschine ist ein Muss für moderne Unternehmen. Da Mitarbeiter bis zu 25 % ihrer Arbeitszeit damit verbringen, nach Informationen oder nach jemandem zu suchen, der ihnen helfen kann, ist der sofortige Zugriff auf relevante Informationen über die semantische Suche unverzichtbar. Ebenso lassen sich semantische Modelle nahtlos in Self-Service-Tools integrieren, um Kunden zu helfen, Probleme zu lösen, ohne Support-Tickets zu eröffnen. Um die Kraft der hybriden Suche zu nutzen, die Vorteile sowohl von Keyword- als auch von Similarity-Search zu genießen und ein außergewöhnliches Nutzersucherlebnis zu bieten, wählen Sie Fluid Topics.