Google Cloud에서 Elastic을 사용하여 AI 기반 검색 경험을 만드는 Cisco

1984년에 설립된 Cisco Systems는 세계 네트워크 경제를 지원하는 기술을 구축합니다. Fortune 500대 기업 중 87%가 넘는 기업이 네트워킹 하드웨어, 소프트웨어, 통신 장비 및 기타 첨단 기술 서비스 및 제품을 포함하는 Cisco 기술을 사용합니다.

콘텐츠 검색은 Cisco 운영의 많은 영역에서 핵심적인 역할을 합니다. 여기에는 고객 지원과 같은 업무상 중요한 활동이 포함됩니다. 매년 받는 2백만 건이 넘는 서비스 요청을 해결하는 데 도움이 되는 이러한 고객 지원 활동에서 11,000명이 넘는 지원 엔지니어는 수백만 개의 문서에서 콘텐츠를 검색하는 검색 도구를 사용합니다.

검색은 또한 Cisco.com 웹사이트의 필수 기능으로, 방문자는 데이터 시트 및 사용자 안내서를 포함한 수십만 개의 웹 페이지 및 문서 파일 모음과 기타 기술, 제품 및 기업 리소스에서 정보를 찾을 수 있습니다.

Cisco의 엔터프라이즈 검색 및 클라우드 책임 아키텍트인 Sujith Joseph는 검색 지원 또는 제품 자료를 방문자가 수천 권의 책 중 특정 페이지나 단락을 찾는 데 도움이 필요한 방대한 라이브러리에 비유합니다. "오늘날 사람들은 필요한 정보에 대한 즉각적인 검색 액세스를 기대합니다. 고객과 잠재 고객이 계속해서 당사의 솔루션 및 서비스에 대한 정확한 콘텐츠를 찾을 수 있도록 조정하는 것이 이러한 관계의 기본입니다." 그는 이렇게 말합니다.

검색 결과의 정확성뿐만 아니라 결과가 반환되는 속도도 매우 중요합니다. 0.5초만 지연되어도 웹사이트 클릭률이나 지원 엔지니어와 연락할 때 고객 경험에 영향을 미칠 수 있습니다.

Cisco는 인공 지능(AI)과 최신 클라우드 네이티브 기술의 향상을 통해 자사의 수많은 내부 및 외부 대면 애플리케이션에 고급 검색 기능을 추가하고자 했습니다. 모든 애플리케이션을 한 번에 업그레이드하는 것은 운영상 비효율적이고 시간이 많이 소요되기 때문에, 회사는 처음에는 고객 지원과 Cisco.com 검색에 집중하고 그 다음에는 인트라넷 검색 등에 집중하기로 결정했습니다.

Cisco는 이전에 Elastic 기술을 조직의 다른 영역에 구축한 바 있며, Elastic 지원 팀의 도움을 받아 Elastic을 엔터프라이즈 검색 플랫폼의 중심에 둘 수 있는 가능성을 모색하기 시작했습니다.

Kubernetes의 Elastic Cloud에서 실행되는 Elasticsearch는 이제 Cisco의 새로운 엔터프라이즈 검색 아키텍처의 중심에 있는 엔진입니다. 엔터프라이즈 검색 및 클라우드 책임 아키텍트인 Sujith Joseph는 Re-imagined Topic Search이라고 하는 고객 지원 도구의 성능 향상을 강조합니다. 이 도구를 이용하면 지원 엔지니어가 고객 서비스 요청에 적용되는 설명서를 신속하게 검색할 수 있습니다.

이제, Cisco 지원 엔지니어는 통화할 때마다 고객의 문제와 관련된 오류 메시지를 사용하여 유사한 사례를 실시간으로 검색할 수 있습니다. 주제 검색은 유사한 지원 사례, 제품 버그, 지식 기반 문서 및 내부 토론 포럼에서 관련 정보를 제공하게 됩니다. Cisco는 새로운 검색 기능을 통해 지원 엔지니어 시간을 매월 5,000시간 절약할 수 있었습니다.

Cisco.com 검색은 Google Cloud 서비스와 Elasticsearch를 기반으로 구축된 AI 지원 검색 솔루션인 Re-imagined Search Platform에 의해 구동됩니다. AI(뉴럴 질문 생성)는 Cisco.com 페이지의 구절에서 생성된 Cisco.com 검색에서 자동 제안을 지원하기 위해 사용됩니다. 심층 Q&A 솔루션은 텍스트 구절에 대한 하이브리드(시맨틱 및 텍스트) 검색 기능도 갖추고 있습니다.

"검색 쿼리를 사전 처리할 수 있다는 것은 검색 결과의 일부로 문서의 텍스트나 단락을 반환할 수 있다는 것을 의미합니다. 사용자가 이를 클릭하면, 문서의 해당 섹션으로 바로 이동합니다." Sujith Joseph 엔터프라이즈 검색 및 클라우드 책임 아키텍트는 이렇게 말합니다. "이것은 검색 결과가 올바른 Cisco.com 웹 페이지로 이동할 수는 있지만 반드시 검색 쿼리와 가장 관련성이 높은 특정 섹션은 아니었던 이전 플랫폼에서 크게 향상된 것입니다.”

그는 AI + Elasticsearch가 최종 사용자 경험을 강화하는 방법을 강조하며 이렇게 말합니다. "우리는 딥 러닝 모델을 사용하여 Elastic이 백엔드로 보내는 사용자 쿼리를 수정하거나 사전 처리합니다. 이것은 또한 우리가 가장 정확도가 높은 검색 결과 페이지를 생성할 수 있다는 것을 의미합니다."

이제, 검색 쿼리를 입력하면 더 많은 문자와 단어가 입력됨에 따라 실시간으로 업데이트되는 자동 제안의 드롭다운 목록이 나타납니다. 여기에는 검색 의도를 반영하고 검색자가 관련 정보를 더 빨리 찾을 수 있도록 하는 일반적인 질문이 포함됩니다. 결과 페이지에는 제품, 동영상 및 기타 추천 콘텐츠 목록도 포함됩니다.

새로운 검색 기능의 결과로, 클릭률을 통한 사용자 참여가 크게 증가했으며, 검색 쿼리에 대한 응답 시간이 이제 73% 더 빨라져, 페이지가 로드되는 동안 사람들이 흥미를 잃을 가능성이 줄어듭니다.

Sujith Joseph 엔터프라이즈 검색 및 클라우드 책임 아키텍트는 또한 새로운 검색 플랫폼의 배포를 지원한 Elastic 팀의 역할을 강조합니다. "Elastic의 팀은 믿을 수 없을 정도로 도움이 되었습니다." 그는 이렇게 말합니다. "덕분에 프로젝트를 시작할 때 정말로 큰 차이를 만들어낼 수 있었고, 우리가 올바른 방향으로 나아가고 있다는 확신을 주었습니다."

고객 지원 및 Cisco.com에 대한 Re-imagined Search 롤아웃 이후, Cisco의 검색 팀은 Cisco 인트라넷을 포함하여 50개가 넘는 내부 및 외부 대면 앱을 추가했습니다. 지금도 Cisco의 Re-imagined Search Platform에 더 많은 AI 도구를 추가하고 있습니다. 고객 지원의 경우, AI 모델을 사용하여 고객 지원 티켓에서 자동으로 쿼리를 생성한 후 고객에게 즉시 제공되는 콘텐츠 추천을 위해 Elastic으로 이 쿼리를 전송하는 것이 포함됩니다. 엔지니어가 동일한 상황에서 수행할 작업을 예측하면 시간을 절약하고 문제를 보다 신속하게 해결하는 데 도움이 됩니다. 인트라넷 검색의 경우, Cisco의 검색 팀은 직원 지원 콘텐츠 임베딩을 기반으로 한 시맨틱 검색과 함께 AI 모델을 활용하여 훌륭한 Q&A 및 자동 제안 경험을 지원합니다. 이것은 Elasticsearch의 밀집 벡터 검색 기능을 이용합니다.

Cisco의 Prem Malhotra ML/AI 및 검색 디렉터는 이렇게 말합니다. "Elastic은 다양한 검색 솔루션을 만들기 위한 기능이 풍부한 환경입니다. 시맨틱 검색 측면을 솔루션으로 결합하는 기능이 검색 진화의 핵심이며 Elastic은 이에 적합한 위치에 있습니다."

"수많은 외부 및 내부 대면 검색 워크로드가 Elasticsearch를 기반으로 합니다. Elasticsearch의 복원력과 확장성은 관리 가능한 TOC를 통해 앞으로도 오랫동안 견고한 기반을 보장할 것입니다. Elastic이 최근 출시한 네이티브 AI 기능도 인상적입니다. 이 기능은 통합 및 AIOps를 더욱 간소화할 수 있는 기회를 제공해 줍니다." - Li Tan, 수석 디렉터, AI 및 검색