Когда корпоративные базы знаний разрастаются до масштабов огромных архивов, даже мощный АІ-поиск, как у Персонального ассистента & Корпоративного чат-бота AI-UniBot, может замедляться. И тогда время отклика становится уже критическим фактором. Особенно в ситуациях, где оперативное получение информации влияет на принятие решений или коммуникацию с Клиентами.

Такую ситуацию – то есть ощутимое увеличение времени обработки запросов при работе с очень большими объемами неструктурированной информации – наши Клиенты расценивали как существенное ограничение в работе. И для преодоления этого ограничения мы ввели механизм кластеризации семантического индекса, который кардинально изменяет подход к поиску с помощью Искусственного Интеллекта (АІ).

Суть этого нововведения состоит в структурном разделении индекса на логические группы – семантические кластеры. Теперь, вместо сканирования всего массива данных каждый раз, когда Пользователь делает запрос, AI-UniBot сначала точно определяет, к какому именно кластеру принадлежит тема запроса. И производит поиск только в пределах этой выделенной группы. Это так же, как искать нужную книгу на четко определенной полке конкретного раздела библиотеки, каким бы гигантским хранилищем она ни обладала. Здесь речь идет не только об ускорении, но и о повышении релевантности результатов. Ведь поиск происходит в узком, тематически сосредоточенном контексте.

На практике это выглядит так:

• Фармацевтическая отрасль

Представьте Торгового Представителя крупной Фармакологической Компании во время рабочей встречи с Медиками. Звучит вопрос о специфических особенностях действия нового медпрепарата. Ранее поиск ответа в базе с тысячами документов (как, например, клинические исследования, инструкции, регистрационные материалы и т. д.) мог занять слишком много времени, и удачный момент мог быть потерян. После внедрения кластеризации в AI-UniBot вся информация была распределена на 20 тематических кластеров, соответствующих классам лекарственных средств (например, анестетики, антибактериальные средства, противогрибковые средства, средства для лечения протозойных инфекций и т. п.). Теперь, когда Представитель запрашивает данные о конкретном средстве для симптоматической фармакотерапии в паллиативной помощи, AI-UniBot мгновенно идентифицирует кластер «Анестетики» и ищет исключительно в нем. Это обеспечивает получение точного ответа в считанные секунды, прямо во время диалога, повышая эффективность работы Представителей и усиливая доверие Клиентов.

• Промышленный Холдинг

Крупный Промышленный Холдинг, сформированный путем многочисленных слияний и поглощений, столкнулся с критической проблемой: его знания были рассеяны по десяткам старых файловых серверов, по SharePoint-сайтам разных периодов и облачным хранилищам. Без единой логической структуры. Поиск технической документации, стандартов или инструкций походил на поиск иголки в стоге сена: это длилось часами.

Введение кластеризации в AI-UniBot на основе организационной структуры (таких бизнес-подразделений, как, например «Металлургия», «Машиностроение», «Энергетика», «Логистика» и т. д.) привело к созданию около 60 кластеров. Теперь даже при колоссальном общем объеме данных поиск ограничивается документами только релевантного подразделения. Это позволило сократить среднее время поиска в 3–4 раза, что значительно ускорило решение производственных задач и доступ к важнейшей информации.

• Регламентация сложных процессов

Компания с хорошо структурированными, но очень схожими между собой внутренними процессами, описала их во внутренней документации. Там знания сегментированы по разделам: например, «Финансовый сектор» или «IT-аутсорсинг». Тем не менее, у этой Компании была большая проблема: все их документы создавались по единым шаблонам Консалтинговой Фирмы. Поэтому содержали большое количество идентичных или очень близких по смыслу терминов и фраз. Это приводило к тому, что обычный семантический поиск по конкретному вопросу выдавал множество результатов из разных процессов, среди которых трудно было найти тот самый, нужный регламент. 

Распределение всей этой документации на AI-UniBot по классам бизнес-процессов (например, «Обслуживание Клиентов», «Управление инцидентами», «Управление изменениями», «Финансовые отчеты» и т. п.) образовало около 15 кластеров. И проблема была решена. Теперь поиск запроса относительно, скажем, процедуры эскалации инцидента происходит исключительно в кластере «Управление инцидентами». Так гарантируется высокая точность и одновременно отсутствие «шумовых» результатов, связанных с другими процессами.

Техническая реализация:

Весь процесс начинается с этапа настройки, когда Системный Администратор AI-UniBot определяет и задает список семантических кластеров, соответствующих бизнес-логике Организации. Эти кластеры могут основываться на структуре Подразделов, типах документов, продуктах, процессах или любой другой значимой категории. При индексации вновь созданных или уже имеющихся документов AI-UniBot анализирует их семантическое содержание (ключевые темы, концепции, номенклатуру) и автоматически относит каждый документ к одному или нескольким (в случае необходимости) определенным кластерам. Эта информация фиксируется в семантическом индексе. 

Как только Пользователь делает запрос, AI-UniBot не начинает сканировать весь индекс сразу. А сначала анализирует семантику запроса, чтобы определить, к какому кластеру или кластерам он принадлежит. И только после этого запускается поиск, который происходит исключительно в пределах индекса выбранных кластеров. Этот подход позволяет уменьшить объем данных, подлежащих обработке при каждом поисковом запросе, иногда на целые порядки, а не просто в разы. Именно это и влияет непосредственно на скорость отклика системы.

Короче говоря, новая функция кластеризации семантического индекса в Персональном ассистенте & Корпоративном чат-боте AI-UniBot является стратегическим решением для Организаций, работающих с огромными массивами неструктурированной информации. Это ускоряет АI-поиск в разы, а иногда и в порядки. Ведь происходит целенаправленное ограничение зоны поиска релевантными семантическими кластерами, что также повышает точность результатов. Так AI-UniBot снова подтверждает репутацию мощного инструмента, обеспечивающего всегда оперативный доступ к критической бизнес-информации в реальном времени.