In einer Welt, in der sofortige Antworten wichtig sind, ermöglicht Ihnen KNOWRON, Fragen zu stellen, wie Sie es mit einem Kollegen tun würden, und innerhalb von Sekunden Lösungen liefern.
„Sofortige Antworten zu finden“ ist unser Ziel. Damit das System jedoch eine Antwort geben kann, müssen Sie zuerst eine Frage stellen. Aber warum sollten Sie eine Frage stellen, anstatt nur eine Stichwortsuche durchzuführen?
Am Ende dieses Artikels werden Sie festgestellt haben, wie effektiv es ist, richtige Fragen zu formulieren, sodass Sie genau die Informationen erhalten, die Sie benötigen, um letztendlich Ihre Produktivität zu steigern.
Präzise Fragen, präzise Antworten: Verbessern Sie die Benutzererfahrung mit KNOWRON
Stellen Sie sich nun vor, Sie kommunizieren mit diesem Kollegen mithilfe von Schlüsselwörtern: Das ist nicht nur unpraktisch — es fehlt auch an Tiefe!
Sie können sich Knowron als einen Ihrer Kollegen vorstellen, aber digital. Je genauer Sie Ihre Fragen formulieren, desto effektiver werden Sie die Antwort finden, die Sie benötigen.
Betrachte KNOWRON als mehr als ein Werkzeug; es ist ein Verbündeter in deinem Streben nach Wissen. Der Schlüssel zur Erschließung seines Potenzials liegt in der Art und Weise, wie Sie Fragen stellen. Je spezifischer und gut formulierter Ihre Fragen sind, desto besser sind die Antworten, die Sie erhalten.
Hier ist unsere Erkenntnis: Die Suche mit vollständigen Abfragen übertrumpft einfache Stichwortsuchen. Wenn Sie gut durchdachte Fragen stellen, geben Sie KNOWRON ein tieferes Verständnis Ihrer Bedürfnisse und Absichten. Dieser Ansatz ermöglicht es dem System, in seine riesigen Ressourcen einzutauchen und nicht irgendeine, sondern die passendste Antwort zu erhalten.
Es geht darum, die Benutzererfahrung auf ein beispielloses Maß an Effizienz und Einsicht zu heben!
Hintergrundinformationen: ein allgemeines Verständnis dafür, wie sich die Suche in natürlicher Sprache als bevorzugtes Paradigma herauskristallisiert hat
Traditionell verlangten Suchsysteme von den Benutzern, ihren Informationsbedarf durch Stichwörter und nicht durch Fragen in natürlicher Sprache auszudrücken. Jüngste Fortschritte in der generativen KI, insbesondere seit der Implementierung der ersten Transformer-Architektur von Vaswani et al. (2017) haben diese Landschaft umgestaltet.
Ein bisschen Kontext:
Im Jahr 2014 Microsoft-Forschung präsentierte Einblicke in die Dynamik von Suchsystemen und betonte die weit verbreitete Verwendung von Schlüsselwörtern gegenüber Abfragen in natürlicher Sprache.
Heute Im Gegensatz zu seiner Haltung signalisierte Microsoft ein offensichtliches Umdenken, insbesondere durch Investitionen 10 Mrd. USD in OpenAI.
Falls Sie ihn verpasst haben, zeichnet sich der Generative Pre-trained Transformer (GPT) von OpenAI durch seine Fähigkeit aus, Textvervollständigungen in natürlicher Sprache auf der Grundlage gegebener Eingabeaufforderungen zu generieren. Ihr beliebtestes Produkt, ChatGPT, basiert auf dem GPT-Modell und ist in der Lage, kontextsensitive Ergebnisse zu generieren. Die Reaktionsfähigkeit, an der wir alle dieses Tool schätzen, und die Gesamtleistung verbessern sich kontinuierlich, da Benutzer Fragen in natürlicher Sprache stellen.
Welche Entwicklungen haben Microsoft in weniger als einem Jahrzehnt dazu veranlasst, seine Perspektive zugunsten der Suche in natürlicher Sprache zu ändern?
Diese Zeitleiste skizziert die wichtigsten Meilensteine der Suche in natürlicher Sprache (und NLP) von der Entstehung der Transformer-Architektur bis heute.
Warum interessiert uns das Nutzerverhalten bei der Suche in KNOWRON?
In dieser Erzählung gibt es ein entscheidendes Element: die Bedeutung der an den Assistenten gestellten Fragen.
Bei KNOWRON beobachten wir zunehmend, dass die Verwendung von Fragen in natürlicher Sprache anstelle von schlüsselwortbasierten Abfragen die Antwortextraktionen optimiert. Diese Umstellung darauf, Fragen auf natürliche, dialogorientierte Weise zu stellen, passt perfekt zur Funktionsweise von NLP-basierten virtuellen Assistenten wie KNOWRON. Es geht nicht nur darum, Antworten zu erhalten — es geht darum, sie sofort zu bekommen. Diese Unmittelbarkeit ist ein entscheidender Faktor, insbesondere in einem professionellen Umfeld, in dem jede Sekunde zählt, wodurch die Belegschaft effektiver und reaktionsschneller wird.
KNOWRON verwendet wie üblich virtuelle Assistenten Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um Benutzeranfragen zu verstehen, indem die Struktur und der Inhalt der Anfrage analysiert werden, um die Absicht des Benutzers zu ermitteln und relevante Antworten zu geben.
NLP ist eine Untergruppe der künstlichen Intelligenz, die es virtuellen Assistenten und Chatbots ermöglicht, Sprache so zu verstehen, wie Menschen sie sprechen.
Die Brillanz von NLP-basierten virtuellen Assistenten, wie denen von KNOWRON, wird noch verstärkt, wenn Benutzer ihre Fragen in natürlicher Sprache stellen. Warum? Weil Abfragen in natürlicher Sprache einen umfassenderen Kontext und Spezifität bieten. Diese Tiefe ermöglicht es virtuellen Assistenten, die Absicht des Benutzers besser zu verstehen, was zu genaueren und relevanteren Antworten führt. Dies sind die grundlegenden Lernprozesse, die letztendlich zu besseren Assistenten führen.
Was sind die Unterschiede zwischen schlüsselwortbasierten Abfragen und Fragen in natürlicher Sprache?
- Aufbau: Stichwortsuchen sind in der Regel kurz und verwenden ein oder mehrere relevante Wörter oder Ausdrücke. 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: Keyword-basierte Abfragen werden häufig verwendet, wenn der Benutzer eine bestimmte Vorstellung davon hat, wonach er sucht, und es schnell finden möchte. Fragen in natürlicher Sprache werden dagegen verwendet, wenn der Benutzer nach detaillierteren Informationen sucht oder eine bestimmte Frage hat, die er beantwortet haben möchte.
- Ergebnisse der Suche: Stichwortsuchen können viele Ergebnisse liefern, und nicht alle sind möglicherweise relevant. Im Gegensatz dazu liefern Fragen in natürlicher Sprache oft genauere und relevantere Ergebnisse. Dies liegt daran, dass Suchmaschinen die Absicht des Benutzers besser verstehen und genauere Antworten liefern können.
- Suchmaschinenverhalten: Stichwortsuchen werden bestimmten Wörtern und Ausdrücken auf Webseiten zugeordnet, wohingegen Fragen in natürlicher Sprache auf ihre Absicht und ihren Kontext hin analysiert werden. Dieser unterschiedliche Ansatz ermöglicht es Suchmaschinen liefern genauere Ergebnisse, wenn Benutzer Abfragen in natürlicher Sprache verwenden.
Beispiele
Google:
Nehmen wir Google als Beispiel. Stellen Sie sich vor, Sie möchten Informationen finden. Zunächst können Sie versuchen, mit ein paar Schlüsselwörtern zu suchen. Versuchen Sie dann, eine bestimmte Frage zu dem zu stellen, wonach Sie suchen. Möglicherweise stellen Sie fest, dass Sie auf die Frage sofort eine genauere Antwort erhalten. Dies bedeutet, dass Sie weniger Zeit für die Verfeinerung Ihrer Suche benötigen, da Fragen in natürlicher Sprache Ihnen oft schneller genau das geben, was Sie benötigen.
> Sehen Sie sich das Video an: Suche in natürlicher Sprache: Optimierte Ergebnisse in Google
BEKANNT:
Stellen wir uns nun ein übliches Szenario vor, zum Beispiel in einer Maschinenwerkstatt eines Elektronikherstellers.
In einem komplexen Maschinenwartungsszenario kann das Navigieren durch zahlreiche Dokumentationssilos zeitaufwändig sein. Wenn Sie mit einem Problem konfrontiert werden, besteht der Instinkt möglicherweise darin, Erkenntnisse von erfahrenen Kollegen einzuholen, die auf ähnliche Herausforderungen gestoßen sind. Das Warten auf ihre Antworten kann jedoch Tage dauern und sich auf die Produktivität auswirken.
Hier wird ein digitaler Assistent von unschätzbarem Wert. Er fungiert als sofortiger, digitaler Kollege, den Sie in Echtzeit konsultieren können. Das Schöne liegt in seiner Vielseitigkeit — Sie können Fragen mithilfe von Sprachbefehlen stellen, genau wie Sie es mit einem menschlichen Kollegen tun würden.
Und auch hier würden Sie Ihrem Kollegen wahrscheinlich nicht einfach ein paar Worte zuwerfen, um Ihre Frage zu stellen, oder? Anstatt beispielsweise Stichwörter wie „Polymilchsäure“ oder „Sicherheit“ zu verwenden, können Sie fragen: „Welche Sicherheitsmaßnahmen sollte ich bei der Installation des 3D-Druckers ergreifen?“ Dieser Ansatz gewährleistet präzise, direkte Antworten und ahmt die Effizienz eines Gesprächs mit einem sachkundigen Kollegen nach.
Kurz gesagt, der Vorteil für Ihr Unternehmen:
Wenn Serviceteams Fragen in natürlicher Sprache stellen, können sie ihre Informationsbedürfnisse genauer ausdrücken.
- Verbesserte Präzision: Abfragen in natürlicher Sprache fördern die Informationsartikulation und stellen sicher, dass Techniker schnell auf genaue Daten zugreifen, um Aufgaben effizient ausführen zu können.
- Optimierter Betrieb: Die Effizienz der Fehlerbehebung steigt, wodurch Ausfallzeiten minimiert und die Abhängigkeit von externen Ressourcen verringert werden.
- Kollaboratives Arbeitsumfeld: Eine nahtlose Abfragekommunikation fördert die Teamarbeit und ermöglicht es den Technikern, Erkenntnisse mühelos auszutauschen.
- Benutzerorientierte Interaktion: Eine verbesserte interne Zusammenarbeit führt zu nahtlosen Interaktionen und erhöht die Kundenbindung und -zufriedenheit.
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. Indem wir Abfragen in natürlicher Sprache fördern, verbessern wir nicht nur die Genauigkeit und Relevanz der Antworten, die wir erhalten, sondern verbessern auch unser Gesamterlebnis so, dass es die menschliche Interaktion widerspiegelt. Bei diesem Fortschritt geht es nicht nur um technologische Innovation, sondern auch darum, unseren Ansatz zum Abrufen von Informationen neu zu gestalten, ihn intuitiver, effizienter und auf unseren natürlichen Kommunikationsstil abzustimmen. Das Ergebnis hat tiefgreifende Auswirkungen auf unsere Produktivität und Entscheidungsprozesse, insbesondere im professionellen Umfeld.
