AI時代の検索を構築する:成功に向かうための指針
今ほど、優れた検索エクスペリエンスの作成に適した時代はありません。LLMと生成AIの機能を活用すると、ユーザーの意図を予測し、関連性を向上させ、タイミングよくコンテンツの顕在化を行うことができるほか、人間のような対応をとらせることも可能です。
しかし、万能の手法はありません。すぐに使えるテクノロジーを採用するのがよいこともあれば、実用性に富んだカスタムの設計と機能を構築した方がよいこともあるでしょう。両者の中間的な手法もありえます。
このeブックでは、ユーザーのニーズを満たし、チームのリソースや(もちろん)予算の制約をクリアしつつ、検索エクスペリエンスを計画、設計、構築するための指針について説明します。最新技術の概要と、実際に何ができるかを示す現実のケーススタディを通じて、今後の検索エクスペリエンスを思い描き、その実現に向けて行動を起こしましょう。
ハイライト
- ユーザーエンゲージメントの促進を図るトップ企業が、どのようにAI主導のエンタープライズサーチアーキテクチャーを導入しているかを見る
- 生成AIとLLMを検索機能に統合する方法を知る
- 検索に最適なデータインジェストとエンリッチメントの概要を把握する
- プライバシー、オブザーバビリティ、監視に関する懸念を軽減し、組織全体の支持を得る方法を理解する
その他のリソース
- 3ステップのクイックスタートトレーニングで、LLMの統合と生成AIエクスペリエンスの構築を始める
- ベクトルデータベースを起点にしてAI検索を強化する方法を見る
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