In einer Welt, in der sofortige Antworten wichtig sind, können Sie mit KNOWRON Fragen stellen, wie Sie es mit einem Kollegen tun würden, und erhalten in Sekundenschnelle eine Lösung.
Unser Ziel ist es, "sofortige Antworten zu finden". Doch damit das System eine Antwort geben kann, müssen Sie zunächst eine Frage stellen. Aber warum sollten Sie eine Frage stellen und nicht einfach eine Stichwortsuche durchführen?
Am Ende dieses Artikels werden Sie erfahren haben, wie einfach es ist, die richtigen Fragen zu formulieren, um genau die Informationen zu erhalten, die Sie benötigen, um Ihre Produktivität zu steigern.
Präzise Fragen, präzise Antworten: Verbesserte Benutzererfahrung mit KNOWRON
Stellen Sie sich nun vor, Sie kommunizieren mit diesem Kollegen mit Hilfe von Schlüsselwörtern: Das ist nicht nur unpraktisch, sondern es fehlt an Tiefe!
Sie können sich Knowron wie einen Ihrer Kollegen vorstellen, nur eben digital. Je präziser Sie Ihre Fragen formulieren, desto effektiver werden Sie die Antwort finden, die Sie brauchen.
Betrachten Sie KNOWRON nicht nur als ein Werkzeug, sondern als einen Verbündeten auf Ihrer Suche nach Wissen. Der Schlüssel zur Entfaltung seines Potenzials liegt in der Art und Weise, wie Sie Fragen stellen. Je spezifischer und besser formuliert Ihre Fragen sind, desto besser sind die Antworten, die Sie erhalten.
Hier ist unsere Erkenntnis: Die Suche mit vollständigen Fragen übertrumpft die einfache Stichwortsuche. Wenn Sie gut durchdachte Fragen stellen, vermitteln Sie KNOWRON ein tieferes Verständnis für Ihre Bedürfnisse und Absichten. Auf diese Weise kann das System auf seine umfangreichen Ressourcen zurückgreifen und nicht nur irgendeine, sondern die am besten passende Antwort finden.
Es geht darum, die User Experience auf ein beispielloses Niveau von Effizienz und Einblick zu heben!
Hintergrundwissen: ein allgemeines Verständnis dafür, wie sich die natürlichsprachliche Suche als bevorzugtes Paradigma durchgesetzt hat
Bisher mussten Nutzer bei Suchsystemen ihren Informationsbedarf durch Schlüsselwörter und nicht durch Fragen in natürlicher Sprache ausdrücken. Die jüngsten Fortschritte in der generativen KI, insbesondere seit der Implementierung der ersten Transformer-Architektur von Vaswani et al. (2017), haben diese Landschaft jedoch verändert.
Ein wenig Kontext:
Im Jahr 2014 präsentierte Microsoft Research Einblicke in die Dynamik von Suchsystemen und betonte die vorherrschende Verwendung von Schlüsselwörtern gegenüber natürlichsprachlichen Abfragen.
Heute hat Microsoft im Gegensatz zu seiner bisherigen Haltung ein offensichtliches Umdenken signalisiert, insbesondere durch die Investition von 10 Mrd. USD in OpenAI.
Falls Sie es verpasst haben: OpenAIs Generative Pre-trained Transformer (GPT) zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, Textvervollständigungen in natürlicher Sprache auf der Grundlage vorgegebener Eingabeaufforderungen zu generieren. Ihr beliebtestes Produkt, ChatGPT, kann mit Hilfe des GPT-Modells kontextabhängige Ergebnisse erzeugen. Die Reaktionsfähigkeit, die wir alle an diesem Tool schätzen, und die Gesamtleistung verbessern sich dank der in natürlicher Sprache gestellten Fragen der Benutzer ständig.
Welche Entwicklungen haben Microsoft in weniger als einem Jahrzehnt dazu veranlasst, seine Perspektive zugunsten der natürlichsprachlichen Suche zu ändern?
Diese Zeitleiste skizziert die wichtigsten Meilensteine der natürlichsprachlichen Suche (und des NLP) von der Entstehung der Transformer-Architektur bis zum heutigen Tag.
Warum interessieren wir uns für das Nutzerverhalten bei der Suche in KNOWRON?
In dieser Erzählung gibt es ein entscheidendes Element: die Bedeutung der Fragen, die dem Assistenten gestellt werden.
Bei KNOWRON stellen wir zunehmend fest, dass die Verwendung von Fragen in natürlicher Sprache anstelle von stichwortbasierten Abfragen die Extraktion von Antworten optimiert. Diese Verlagerung hin zu natürlichem, konversationellem Fragenstellen entspricht genau der Funktionsweise von NLP-basierten virtuellen Assistenten wie KNOWRON. Es geht nicht nur darum, Antworten zu erhalten - es geht darum, sie sofort zu erhalten. Diese Unmittelbarkeit ist ein entscheidender Faktor, vor allem in einem professionellen Umfeld, in dem jede Sekunde zählt, und macht die Mitarbeiter effektiver und reaktionsschneller.
KNOWRONverwendet, wie übliche virtuelle Assistenten, natürliche Sprachverarbeitung (NLP), um Benutzeranfragen zu verstehen, indem es die Struktur und den Inhalt der Anfrage analysiert, um die Absicht des Benutzers zu bestimmen und relevante Antworten zu geben.
NLP ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der es virtuellen Assistenten und Chatbots ermöglicht, Sprache so zu verstehen, wie Menschen sie sprechen.
Die Brillanz NLP-basierter virtueller Assistenten, wie die von KNOWRON, wird noch verstärkt, wenn die Nutzer ihre Fragen in natürlicher Sprache stellen. Warum? Weil Anfragen in natürlicher Sprache mehr Kontext und Spezifität mit sich bringen. Dank dieser Tiefe können virtuelle Assistenten die Absicht des Nutzers besser verstehen, was zu genaueren und relevanteren Antworten führt. Dies ist die Grundlage für Lernprozesse, die letztendlich zu besseren Assistenten führen.
Was sind die Unterschiede zwischen stichwortbasierten Abfragen und Fragen in natürlicher Sprache?
- Struktur: Die Suche nach Schlüsselwörtern ist in der Regel kurz und besteht aus einem oder mehreren relevanten Wörtern oder Sätzen. Auf der anderen Seite sind Fragen in natürlicher Sprache länger und komplizierter und enthalten oft Wörter wie wer, was, wann, wo, warum oder wie.
- Absicht: Auf Schlüsselwörtern basierende Abfragen werden häufig verwendet, wenn der Nutzer eine bestimmte Vorstellung von dem hat, was er sucht, und es schnell finden möchte. Fragen in natürlicher Sprache hingegen werden verwendet, wenn der Nutzer nach detaillierteren Informationen sucht oder eine bestimmte Frage beantwortet haben möchte.
- Suchergebnisse: Die Suche nach Schlüsselwörtern kann viele Ergebnisse liefern, und nicht alle sind möglicherweise relevant. Im Gegensatz dazu liefern Fragen in natürlicher Sprache oft präzisere und relevantere Ergebnisse. Das liegt daran, dass Suchmaschinen die Absicht des Nutzers besser verstehen können und genauere Antworten liefern.
- Verhalten von Suchmaschinen: Schlüsselwortsuchen werden mit bestimmten Wörtern und Ausdrücken auf Webseiten abgeglichen, während Fragen in natürlicher Sprache auf ihre Absicht und ihren Kontext hin analysiert werden. Dank dieses unterschiedlichen Ansatzes können Suchmaschinen genauere Ergebnisse liefern, wenn Nutzer natürlichsprachliche Anfragen verwenden.
Beispiele
Google:
Nehmen wir Google als Beispiel. Stellen Sie sich vor, Sie wollen Informationen finden. Zunächst können Sie versuchen, mit ein paar Schlüsselwörtern zu suchen. Versuchen Sie dann, eine spezifische Frage zu dem zu stellen, wonach Sie suchen. Sie werden feststellen, dass Sie mit der Frage sofort eine präzisere Antwort erhalten. Das bedeutet, dass Sie weniger Zeit für die Verfeinerung Ihrer Suche aufwenden müssen, denn Fragen in natürlicher Sprache liefern Ihnen oft schneller genau das, was Sie brauchen.
> Sehen Sie sich das Video an: Natürliche Sprachsuche: Optimierte Ergebnisse in Google
KNOWRON:
Stellen wir uns nun ein alltägliches Szenario vor, z. B. in einer Maschinenhalle eines Elektronikherstellers.
In einem komplexen Maschinenwartungsszenario kann die Navigation durch zahlreiche Dokumentationssilos zeitraubend sein. Wenn man mit einem Problem konfrontiert wird, versucht man instinktiv, ältere Kollegen um Rat zu fragen, die mit ähnlichen Problemen konfrontiert waren. Das Warten auf deren Antworten kann jedoch Tage dauern und die Produktivität beeinträchtigen.
Hier ist ein digitaler Assistent von unschätzbarem Wert. Er fungiert als sofortiger digitaler Kollege, den Sie in Echtzeit konsultieren können. Das Schöne daran ist seine Vielseitigkeit: Sie können Fragen per Sprachbefehl stellen, genauso wie Sie es mit einem menschlichen Kollegen tun würden.
Und auch hier würden Sie Ihrem Kollegen wahrscheinlich nicht einfach ein paar Wörter hinwerfen, um Ihre Frage zu stellen, oder? Anstelle von Schlüsselwörtern wie "Polymilchsäure" oder "Sicherheit" können Sie zum Beispiel fragen: "Welche Sicherheitsmaßnahmen sollte ich bei der Installation des 3D-Druckers treffen?" Auf diese Weise erhalten Sie umgehend präzise und direkte Antworten, die die Effizienz eines Gesprächs mit einem sachkundigen Kollegen imitieren.
Kurz gesagt, der Nutzen für Ihr Unternehmen:
Das Stellen von Fragen in natürlicher Sprache ermöglicht es den Serviceteams, ihren Informationsbedarf genauer zu formulieren.
- Verbesserte Präzision: Abfragen in natürlicher Sprache verbessern die Formulierung von Informationen und stellen sicher, dass Techniker schnell auf genaue Daten zugreifen können, um Aufgaben effizient auszuführen.
- Rationalisierte Abläufe: Die Effizienz der Fehlerbehebung wird gesteigert, Ausfallzeiten werden minimiert und die Abhängigkeit von externen Ressourcen verringert.
- Kollaborative Arbeitsumgebung: Die nahtlose Abfragekommunikation fördert die Teamarbeit und ermöglicht es den Technikern, Erkenntnisse mühelos auszutauschen.
- Benutzerzentrierte Interaktion: Die verbesserte interne Zusammenarbeit führt zu nahtlosen Interaktionen, die die Kundenbindung und -zufriedenheit erhöhen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Entwicklung von NLP-basierten virtuellen Assistenten wie KNOWRON einen bedeutenden Sprung in der Art und Weise darstellt, wie wir mit Technologie interagieren. Durch die Förderung natürlichsprachlicher Anfragen verbessern wir nicht nur die Genauigkeit und Relevanz der Antworten, die wir erhalten, sondern auch unser Gesamterlebnis, das der menschlichen Interaktion entspricht. Bei diesem Fortschritt geht es nicht nur um technologische Innovation, sondern auch darum, unsere Herangehensweise an die Informationsbeschaffung neu zu gestalten, sie intuitiver und effizienter zu machen und an unseren natürlichen Kommunikationsstil anzupassen. Das Ergebnis ist eine tiefgreifende Auswirkung auf unsere Produktivität und unsere Entscheidungsprozesse, insbesondere im beruflichen Umfeld.
