客户需求

海量数据,亟待盘活

随着企业生产经营的不断发展,积累了海量的结构化和非结构化数据,其中包括大量的文档、图纸、清单、日程、手册、合同和方案等。随着时间推移,过去的文件数据不断积累,占用着大量的企业存储,然而却没有很好的方式进行组织和使用。过往的数据慢慢变成了“鸡肋”数据,价值薄弱但又无法清理。

因此盘活企业海量结构化和非结构化数据,实现所有过往数据可以被搜索到、挖掘到,进而挖掘数据价值提升企业效率成为迫切的需求。

图像数据无法搜索

传统的搜索是针对文件名和文本内容的关键词进行搜索匹配的,那么大量的PDF格式、图片格式的文件图纸内容无法被搜索到,失去了数据价值。因此通过智能的技术可以实现对图像、图纸里面的文字内容进行识别后可以被搜索到并展示出来,成为很多企业的迫切需求。

关键词匹配的搜索结果单一、不精准

传统的搜索是通过关键词进行匹配后的结果展示,然而面对海量数据的情况下,这种搜索结果非常单一且不精准,无法做到最优化答案的排序、不同用户的智能推荐。因此通过知识图谱的技术实现对数据实体建立逻辑关系、构建知识体系,将搜索关键词通过知识图谱的逻辑进行匹配、丰富搜索词库,根据用户角色智能排序推荐,成为很多企业建立智能内搜平台的刚性需求。智能搜索将极大的提升搜索准确度提升工作效率。

解决方案

通过对企业存量数据进行私有化统一智能搜索的部署,实现对企业非结构化数据的盘活、挖掘数据价值。通过数据采集、索引建模、智能搜索,实现盘活企业过往数据、挖掘数据价值,为企业赋能。

数据采集

为了对海量的结构化和非结构化数据进行搜索捕捉,首先要进行数据采集,并在采集过程中进行内容清洗、密级设定、权限捕捉。保证不影响元数据的情况下可以实现对数据内容的搜索和安全保证

索引建模

为了实现对数据内容的搜索,对采集后的数据进行索引建模、关联匹配、切面分类。对所有数据进行自动化的索引建立,并进行建模映射实现了内容和索引的对应关系,从而实现了数据内容的可被搜索性

智能搜索

智能搜索是一种提升统一搜索的智能能力。通过对图像、图纸类型的数据内容进行OCR识别实现对图像内容的可搜索性,扩展了搜索内容的深度和广度。通过NLP自然语言处理、语义分析和知识图谱的技术运用,构建数据内容之间的实体逻辑关系,形成知识结构、逻辑实体,从而实现搜索结果的智能化

应用场景

盘活企业存量大数据
建立全仓库企业内搜
基于人工智能的产品推荐

盘活企业存量大数据

主要是面向拥有海量结构化和非结构化数据,且这类数据没有得到有效的利用,亟待通过技术手段和智能来挖掘数据价值的企业。通过对过往的海量数据进行统一智慧搜索改造,实现数据盘活、挖掘数据价值

建立全仓库企业内搜

主要是面向期望对企业现有数据和业务系统建立企业内搜平台,并且期望搜索结果更加多元智能而不是单一的关键词匹配的企业。通过对企业数据、业务系统构建实体知识图谱,实现逻辑确定,从而实现智能搜索和千人千面的智能推荐,提升企业办公效率

基于人工智能的产品推荐

主要是针对在生产经营过程中大量涉及图片图纸类文件的企业,希望可以对图片图纸类的文件内容实现搜索并且在日常生产经营过程中可以根据图片图纸的搜索结果进行辅助生产经营、产品推荐、智能报错等需求。通过部署智能搜索对图片图纸进行OCR识别后的内容进行映射,实现内容搜索的效果,进而满足企业日常生产经营的需求

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