インテリジェントなエンタープライズ検索システムを構築する
データが多すぎる場所に分散しています。SharePoint、Slack、Salesforceなどです。チームはファイルを探すために何時間も無駄にしています。自社専用のGoogleのようなシステムが必要です。
まずはデータのマッピングから始めましょう。
- すべてのソースをリストアップする。
- アクセス権限を確認する。
- データ量を測定する。
アーキテクチャを選択します。
- Federated: ソースをリアルタイムで検索します。速度は遅くなります。
- Indexed: データを1か所にコピーします。高速です。
- Hybrid: 両方を併用します。
- 最速のパフォーマンスを得るには、統合インデックスを使用してください。
強固なコネクタを構築します。
- 信頼性に重点を置く。
- セキュリティにはOAuthを使用する。
- レート制限を設定する。
- 権限をマッピングする。
検索結果をチューニングします。
- ユーザーのクリックを追跡する。
- ファイルの閲覧時間をチェックする。
- ユーザーのロールを活用して、より適切な一致結果を表示する。
ユーザーの作業環境に検索機能を組み込みます。
- チャットボットを活用する。
- 検索ウィジェットを追加する。
- AIツール向けにAPIを使用する。
最適化を継続します。
- 検索結果がゼロ（null）だったケースを追跡する。
- クリックまでの時間をチェックする。
- ログを週単位で確認する。
これにより、分散したデータが有用なツールへと変わります。自動リサーチを行うためのAIエージェントの構築も可能になります。
出典: https://dev.to/jasperstewart/how-to-build-an-intelligent-enterprise-search-system-a-step-by-step-guide-47g0 オプションの学習コミュニティ: https://t.me/GyaanSetuAi