客戶需求

海量數據,亟待盤活

隨著企業生產經營的不斷發展,積累了海量的結構化和非結構化數據,其中包括大量的文檔、圖紙、清單、日程、手冊、合同和方案等。隨著時間推移,過去的文件數據不斷積累,占用著大量的企業存儲,然而卻沒有很好的方式進行組織和使用。過往的數據慢慢變成了“雞肋”數據,價值薄弱但又無法清理。

因此盤活企業海量結構化和非結構化數據,實現所有過往數據可以被搜索到、挖掘到,進而挖掘數據價值提升企業效率成為迫切的需求。

圖像數據無法搜索

傳統的搜索是針對文件名和文本內容的關鍵詞進行搜索匹配的,那么大量的PDF格式、圖片格式的文件圖紙內容無法被搜索到,失去了數據價值。因此通過智能的技術可以實現對圖像、圖紙里面的文字內容進行識別后可以被搜索到并展示出來,成為很多企業的迫切需求。

關鍵詞匹配的搜索結果單一、不精準

传统足彩傳統的搜索是通過關鍵詞進行匹配后的結果展示,然而面對海量數據的情況下,這種搜索結果非常單一且不精準,無法做到最優化答案的排序、不同用戶的智能推薦。因此通過知識圖譜的技術實現對數據實體建立邏輯關系、構建知識體系,將搜索關鍵詞通過知識圖譜的邏輯進行匹配、豐富搜索詞庫,根據用戶角色智能排序推薦,成為很多企業建立智能內搜平臺的剛性需求。智能搜索將極大的提升搜索準確度提升工作效率。

解決方案

通過對企業存量數據進行私有化統一智能搜索的部署,實現對企業非結構化數據的盤活、挖掘數據價值。通過數據采集、索引建模、智能搜索,實現盤活企業過往數據、挖掘數據價值,為企業賦能。

數據采集

為了對海量的結構化和非結構化數據進行搜索捕捉,首先要進行數據采集,并在采集過程中進行內容清洗、密級設定、權限捕捉。保證不影響元數據的情況下可以實現對數據內容的搜索和安全保證

索引建模

為了實現對數據內容的搜索,對采集后的數據進行索引建模、關聯匹配、切面分類。對所有數據進行自動化的索引建立,并進行建模映射實現了內容和索引的對應關系,從而實現了數據內容的可被搜索性

智能搜索

智能搜索是一種提升統一搜索的智能能力。通過對圖像、圖紙類型的數據內容進行OCR識別實現對圖像內容的可搜索性,擴展了搜索內容的深度和廣度。通過NLP自然語言處理、語義分析和知識圖譜的技術運用,構建數據內容之間的實體邏輯關系,形成知識結構、邏輯實體,從而實現搜索結果的智能化

應用場景

盤活企業存量大數據
建立全倉庫企業內搜
基于人工智能的產品推薦

盤活企業存量大數據

主要是面向擁有海量結構化和非結構化數據,且這類數據沒有得到有效的利用,亟待通過技術手段和智能來挖掘數據價值的企業。通過對過往的海量數據進行統一智慧搜索改造,實現數據盤活、挖掘數據價值

建立全倉庫企業內搜

主要是面向期望對企業現有數據和業務系統建立企業內搜平臺,并且期望搜索結果更加多元智能而不是單一的關鍵詞匹配的企業。通過對企業數據、業務系統構建實體知識圖譜,實現邏輯確定,從而實現智能搜索和千人千面的智能推薦,提升企業辦公效率

基于人工智能的產品推薦

主要是針對在生產經營過程中大量涉及圖片圖紙類文件的企業,希望可以對圖片圖紙類的文件內容實現搜索并且在日常生產經營過程中可以根據圖片圖紙的搜索結果進行輔助生產經營、產品推薦、智能報錯等需求。通過部署智能搜索對圖片圖紙進行OCR識別后的內容進行映射,實現內容搜索的效果,進而滿足企業日常生產經營的需求

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