Zarządzanie wiedzą / Enterprise Search / AI Search

Dostarczamy zaawansowanych rozwiązań z zakresu enterprise search, zarządzania wiedzą i wyszukiwania semantycznego posługującego się sztuczną inteligencją w zakresie przetwarzania języka naturalnego.

Skontaktuj się

W naszych wdrożeniach bazujemy na zestawie komponentów Elastic (ElasticSearch, Kibana, Logstash, Beats) oraz autorskiego rozwiązania przetwarzania języka naturalnego (Natural Language Processing) bazującego na bibliotece TensorFlow. Wszystko to opakowujemy w doskonały front-end zaprojektowany pod indywidualne potrzeby firmy z myślą o maksymalnej użyteczności dla klienta końcowego.

Kto najwięcej skorzysta na wdrożeniu systemów enterprise search / zarządzania wiedzą?

  • Firmy których sprzedaż opiera się o eCommerce, gdzie sprawne odnalezienie produktu to większe konwersje
  • Organizacje, które borykają się z dużą liczbą pytań i problemów zgłaszanych do działu wsparcia klienta
  • Organizacje posiadające dużą liczbę konsultantów obsługujących klientów – zwłaszcza przy wysokiej rotacji (np. call center)
  • Duże firmy, które posiadają ogromne zasoby wyspecjalizowanej wiedzy i informacji, które muszą być łatwo dostępne dla jej pracowników i proste w przeszukiwaniu

Cechy

  • Możliwość zadawania pytań wyszukiwarce w języku naturalnym i otrzymywania sensownych odpowiedzi zamiast linków do podstron
  • Informujemy na jakim poziomie trafności jest dane rozpoznanie intencji poprzez system rozumienia języka naturalnego
  • Szybkie i skalowalne wyszukiwanie informacji niezależnie od zakresu informacji i liczby zapytań
  • Automatyzacja procesów tagowania i tworzenia metadanych na potrzeby wyszukiwarki
  • Zarządzanie uprawnieniami do obszarów wiedzy,
  • Pozyskiwanie danych z różnorodnych źródeł i integrowanie ich w ramach jednej wyszukiwarki / portalu wyszukiwania
  • query completion, did you mean, filtry

Korzyści

  • Zmniejszysz liczbę zapytań / telefonów / e-maili kierowanych do wsparcia klienta, ponieważ semantyczna wyszukiwarka sama odpowie na pytania klientów
  • Dzięki systemowi zarządzania wiedzą skrócisz czas wdrażania nowych pracowników oraz zwiększysz ich efektywność
  • Twoje call center będzie w stanie sprawniej obsługiwać klientów i dostarczać im trafniejszych informacji
  • Twoja organizacja będzie lepiej poinformowana i będziesz mógł zarządzać poziomami dostępu do danych zasobów wiedzy
  • Zwiększysz konwersję eCommerce, bo Twoi klienci będą w stanie znaleźć dany produkt szybciej i łatwiej
  • Zwiększysz poziom zadowolenia pracowników poprzez skrócenie czasu marnowanego na odnalezienie właściwej informacji
  • Doskonała integracja z infrastrukturą Twojej firmy i jej źródłami danych

Na czym polega innowacja sztucznej inteligencji w wyszukiwaniu?

Nasze Rozwiązanie pozwala na zadawanie pytań wyszukiwarce za pomocą języka naturalnego. Automatyzujemy dzięki temu proces rozwiązywania problemów użytkowników strony.

Mogą oni przedstawiać swoje potrzeby, problemy, pytania za pomocą potocznego języka, nie zastanawiając się nad słowami kluczowymi. Ponadto, wysłanie zapytania do wyszukiwarki w postaci pytania, pozwoli im otrzymać konkretną odpowiedź zamiast listy zagadnień do kliknięcia.

Siła hybrydowego rozwiązania

Proponowane rozwiązanie zawiera w sobie oczywiście również obsługę standardowych zapytań do wyszukiwarki – takich w których użytkownik wpisuje po prostu szukaną frazę. Wyszukiwarka analizuje za pomocą modułu natural language processing wpisywane frazy. Jeśli dana fraza zostaje rozpoznana przez NLP na określonym poziomie pewności (np. 80%), to serwujemy użytkownikowi gotową odpowiedź, a dopiero poniżej standardowe wyniki wyszukiwania. Jeśli natomiast użytkownik wpisuje zagadnienie nie objęte naszą bazą wiedzy, to serwujemy mu jedynie wyniki wyszukiwania po frazie w postaci linków. Nie-semantyczny mechanizm wyszukiwania w ramach proponowanego wdrożenia obsługiwany będzie za pomocą Elasticsearch.

Proces wdrożeniowy Green Parrot Semantic / Enterprise Search

  1. Wywiad i audyt obecnych procesów pozyskiwania informacji w ramach firmy (dla klientów zewnętrznych i/lub klientów wewnętrznych). Oznaczenie obszarów do poprawy i dobrych praktyk.
  2. Dobór najczęstszych i najważniejszych problemów zgłaszanych przez klientów (wewn. / zewn.) w celu opracowania dla nich silnika przetwarzania języka naturalnego oraz docelowych rozwiązań tych problemów
  3. Opracowanie propozycji rozwiązania z uwzględnieniem user experience i propozycjami user interface dla portalu wyszukiwania
  4. Instalacja oprogramowania i konfiguracja infrastruktury rozwiązania (staging + produkcja)
  5. Integracja ze źródłami danych dla bazy danych wyszukiwarki
  6. Mapowanie danych, standaryzacja meta-danych, tagowanie i kategoryzacja danych, modele trafności, synonimów
  7. Trening modelu (sieć neuronowa) przetwarzania języka naturalnego (NLP – Natural Language Processing) w celu uzyskania semantycznie poprawnych odpowiedzi na pytania i problemy, które chcemy rozwiązywać dla klientów przy pomocy wyszukiwarki
  8. Wdrożenie interface-u portalu wyszukiwania oraz testy UX
  9. Testy
  10. Wdrożenie produkcyjne
  11. Wsparcie i rozwój projektu:
    • Optymalizacja wyników wyszukiwania
    • Integracja z dodatkowymi źródłami wiedzy
    • Rozbudowa systemu sztucznej inteligencji w celu obsługi większej liczby pytań w języku naturalnym
    • Badanie wydajności, raportowanie, proponowanie rozwiązań ulepszających produkt
    • Attribution: Elasticsearch is a trademark of Elasticsearch BV, registered in the U.S. and in other countries.

Skontaktuj się z nami

Robert Juszczyk
Managing Partner

EVERGREEN GROUP SPÓŁKA Z OGRANICZONA ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ SPÓŁKA KOMANDYTOWA realizuje projekt dofinansowany z Funduszy Europejskich Internacjonalizacja oferty firmy EVERGREEN GROUP na rynkach eksportowych w wyniku realizacji programu promocji branży IT/ICT. Projekt firmy ma na celu promocję oferty wnioskodawcy na rynkach perspektywicznych. Bezpośrednim celem projektu jest zwiększenie sprzedaży produktów eksportowych oferowanych przez firmę EVERGREEN GROUP, w wyniku realizacji programu promocji branży IT na przestrzeni następnych czterech lat. Dofinansowanie projektu z UE: 294 880.00 zł