通过更智能的企业搜索增强 AI 助理

从Microsoft Copilot到Google Gemini ，人工智能助手正在改变我们的工作方式。尽管它们的应用日益广泛，但这些工具的前景与员工在职场面临的现实之间仍然存在差距。许多人仍然难以找到有效工作所需的信息。

让我们来探讨一下为什么企业搜索比以往任何时候都更加重要；它不仅是一个独立的工具，而且是驱动下一代人工智能助手和代理的无声引擎。

人工智能助手的优秀程度取决于其所依赖的搜索

生成式人工智能工具能够汇总文档、回答复杂问题并进行自然对话，其受欢迎程度实至名归。这些助手有望彻底改变我们的工作流程。但它们的成功背后有一个关键因素：获取正确的信息。

即使人工智能助手的使用日益普及，许多员工仍然难以找到所需的信息。这并非因为像 Microsoft 365 Copilot 这样的人工智能工具存在缺陷，而是因为他们所依赖的数据检索和综合系统往往碎片化且集成度较低。

真正的问题不在于助手本身，而在于底层的企业搜索基础设施。当信息分散在各个系统、索引不完善或内容过时时，即使是最先进的人工智能也无法提供有意义的结果。

AI 助手和代理不会取代企业搜索；它们依赖于企业搜索。如果没有坚实的结构化、良好管理且易于检索的数据基础，生成式 AI 工具就无法充分发挥其潜力。

从被动检索到主动合成

Gartner 预测员工与信息交互的方式将发生重大转变：“到 2028 年，员工 80% 的时间将通过主动综合而非被动检索来获取信息。”换句话说，员工不再需要搜索数据才能获得信息，而是越来越多地通过嵌入在工作流程中的智能代理获得及时、综合的洞察。

但为了实现这一点，您的底层搜索层必须发展到：

• 了解用户意图

• 跨越知识孤岛，连接知识

• 提供与上下文相关的实时结果

助理和代理不会取代搜索；他们只会改变搜索的体验方式。

为什么 RAG 还不是灵丹妙药

检索增强生成 (RAG)通过将大型语言模型 (LLM) 与实时企业数据访问相结合，为当今许多先进的 AI 助手提供支持。理论上，RAG 能够根据组织的独特知识提供更准确、更情境感知的响应。

然而，RAG 往往难以应对企业数据的复杂性。原因何在？因为大多数组织都面临着一些基础性问题：

• 内容质量差，充斥着冗余、过时或琐碎（ROT）的信息

• 分散的知识存储在互不相连的系统和孤立的应用程序中

• 治理有限，导致不明确应该检索、信任或排除哪些内容

这些问题导致人工智能助手看起来很智能，但在需要真实的商业环境时往往会失败。

要真正释放 RAG 的强大力量，组织必须超越 AI 层面，投资于更智能、更清洁、更互联的知识基础设施。这正是 Baklib 的用武之地；我们基于 AI 的搜索平台旨在解决这些基础挑战，确保数据的高质量、良好治理和互联互通，使 RAG 和生成式 AI 能够大规模地提供更智能的洞察。

隐形英雄：企业搜索基础设施

虽然企业搜索可能不是AI战略中最引人注目的部分，但它是任何成功的AI助手部署的支柱。Gartner强调了强大搜索基础的重要性，并建议企业：

• 审核并重新配置现有的搜索和综合接触点，以满足当前业务需求并利用现代人工智能功能

• 合理化整个组织的检索服务，以消除冗余、优化性能并确保在正确的上下文中可以访问正确的信息

• 实施全面的内容治理，优先考虑准确、相关、可信 (APT) 内容，而不是 ROT 数据，确保 AI 助手使用干净、可靠的信息

例如，与其推出新的聊天机器人并期待获得更好的结果，公司可以先改进其内部搜索策略。通过更智能的搜索层，改进聊天机器人访问和整合信息的方式，组织可以确保员工获得正确的答案，而不是随便什么答案。这种方法可以提升用户体验和运营效率，从而实现更有意义的互动。

Baklib 的AI 搜索模板拥有独特的优势，能够助力企业实现这一转型。它帮助企业构建无缝且可扩展的搜索架构，解决关键问题，确保聊天机器人等 AI 助手能够提供更准确、更情境感知的响应。借助 Baklib，企业可以实现更智能的知识检索，使每一次 AI 驱动的交互都基于可信的实时数据；而这正是生成式 AI 应用长期成功的基础要素。

助理需要作品集——而不仅仅是插件

Gartner 建议 AI 助手采用组合式方法；将用于信息检索和综合的多个接触点直接集成到员工的日常工作流程中。企业不应依赖单一的 AI 助手，而应将 AI 嵌入到不同的点，以确保在最需要的时候能够无缝、高效地访问数据。

例如，这可能包括：

• CRM 中的 AI 助手可实时呈现客户洞察，帮助团队更快、更好地做出决策

• 虚拟入职代理为新员工提供即时访问内部知识的权限并简化入职流程

• 帮助台平台中的智能助手可以快速提取相关信息并缩短解决时间，从而更快地解决客户问题

然而，这些解决方案只有建立在正确的基础上才能创造价值。为了确保成功，组织需要：

• 整合来自多个来源的数据的统一索引，确保所有相关信息均可在不同平台上轻松访问

• 强大的内容治理，确保所使用的数据准确、最新且值得信赖

• 针对 GenAI 驱动的合成进行优化的搜索层，使 AI 能够以情境感知和相关的方式理解和汇总信息，从而帮助推动更智能的结果

Baklib 旨在通过提供统一的智能搜索 层来应对这些挑战，从而实现更优的数据访问和 AI 驱动的洞察。借助 Baklib，企业可以确保其 AI 助手嵌入到工作流程中，并由强大的基础架构提供支持，从而大规模地提供准确且上下文丰富的响应。

做出改变：你今天可以做什么

1. 审核您当前的环境

首先，仔细审视贵公司在哪些方面已经实施了搜索功能。不妨问问自己以下问题：

• 搜索功能已存在于何处？如何使用？

• 您的人工智能助手是否提供了有用且相关的答案，还是难以满足预期？

• 您的员工能否轻松地通过现有的搜索工具访问所需的数据？

了解您当前的设置将帮助您发现差距和改进机会。

2. 清理和管理您的内容

内容质量对于 AI 助手至关重要。首先，识别并删除或归档任何可能让 AI 感到困惑的ROT（冗余、过时、琐碎）内容。这将确保您的助手只使用高质量、相关的信息。

• 推广和标记 APT（准确、相关、可信）内容，以便 AI 助手轻松发现。

• 实施清晰的内容治理，以保持整个组织数据的一致性和准确性，帮助人工智能助手依靠可靠的来源获取答案。

3. 投资合适的搜索技术

AI 助手的基础在于支撑其的搜索技术。评估解决方案时，请寻找能够提供以下功能的平台：

• 深度连接器可与您现有的系统和数据源无缝集成。

• 语义理解允许人工智能根据上下文（而不仅仅是关键词）来解释和检索信息。

• GenAI 支持，确保搜索层可以支持生成 AI 的最新进展，增强您的助手提供情境感知响应的能力。

• 结合搜索、发现和对话界面的技术，为用户提供更加流畅和互动的体验。

选择正确的技术将为您的 AI 助手的成功奠定基础。

4. 规模化建设

实现 AI 助手搜索的现代化，不仅仅是添加一个新工具，更在于创建一个互联互通的生态系统。超越单一助手的局限，考虑开发一个由助手和代理组成的集成产品组合，使其能够随着时间推移不断发展和演变。

• 确保您的系统具有可扩展性，以便它们可以处理不断增加的数据量并随着您的需求变化而调整。

• 构建时要考虑灵活性，这样随着公司需求和 AI 能力的增长，可以轻松添加新的助手和 AI 驱动的工具。

通过建立可扩展、灵活的基础，您将使您的企业能够长期最大限度地利用您的人工智能投资。

Baklib 平台通过提供智能搜索层，帮助企业处理上述每个步骤。该搜索层不仅可以清理和管理内容，还能与各种系统无缝集成，使 AI 助手能够访问正确的信息。借助 Baklib，企业可以实现企业搜索的现代化，从而提供更智能、更相关的洞察，并打造一个 AI 助手蓬勃发展的环境。

结论：搜索是人工智能背后的超级力量

AI Coplit 或 AI Agent或许是未来的工作方式，但如果没有强大的企业搜索功能，它们就只是空有实质内容的界面而已。正如 Gartner 所言，真正的挑战并非打造更智能的机器人，而是重新思考企业知识的检索、管理和交付方式。现在投资现代化的搜索基础设施，您不仅能提升搜索体验，还能为真正智能的工作场所奠定基础。

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