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炒作已结束：生成式人工智能正在推动企业搜索的演变
内容提要
生成式人工智能正在推动企业搜索的变革。埃森哲与Elastic的合作，通过技术与战略的结合，帮助企业构建数据基础，提升搜索效率，释放知识价值。优化搜索流程使企业能够更快决策，降低知识管理成本，实现长期转型与竞争优势。
关键要点
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生成式人工智能正在推动企业搜索的变革。
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埃森哲与Elastic的合作结合了技术与战略，帮助企业构建数据基础。
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优化搜索流程使企业能够更快决策，降低知识管理成本。
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企业需要在生成式人工智能的应用上思考更大的价值。
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传统的关键词检索方式已被实时索引和语义搜索所取代。
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AI驱动的搜索平台能够统一结构化和非结构化数据，生成洞察。
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Accenture与Elastic的合作帮助企业最大化数据价值，推动业务影响。
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企业应寻找内部数据丰富且准确的用例作为起点。
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大多数企业仅利用了32%的数据，剩余数据未被充分利用。
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上下文在生成式人工智能中至关重要，Elastic在这方面领先。
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优化搜索相关性是实现有效工作流的关键挑战。
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企业应建立可搜索的知识库，以支持自动化和自主决策。
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未来的企业需要将搜索和检索视为核心智能层，而非后台功能。
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已经有企业通过Elastic技术实现了显著的成本节约和效率提升。
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Accenture与Elastic的合作旨在快速将生成式人工智能项目投入生产。
延伸解读
生成式人工智能的应用潜力
生成式人工智能在企业搜索中的应用潜力巨大。通过优化数据基础，企业能够更有效地利用知识库，提升决策速度和准确性。然而，企业需关注如何选择合适的用例，以确保项目的成功和预算的合理分配。
数据基础的重要性
构建坚实的数据基础是实现生成式人工智能价值的关键。许多企业仅利用了32%的数据，剩余数据未被充分挖掘。企业应重视数据的整合与管理，以便在复杂环境中实现更高的搜索相关性和决策效率。
搜索相关性的优化挑战
优化搜索相关性是企业在实施生成式人工智能时面临的主要挑战之一。企业需要采用多阶段检索和重排序模型，以确保AI能够提取最相关的信息。这要求企业在技术和流程上进行全面的评估和改进。
延伸问答
生成式人工智能如何推动企业搜索的变革？
生成式人工智能通过优化搜索流程和提高数据利用率，帮助企业更快决策，降低知识管理成本，实现长期转型与竞争优势。
埃森哲与Elastic的合作有什么重要性？
埃森哲与Elastic的合作结合了技术与战略，帮助企业构建数据基础，最大化数据价值，推动业务影响。
企业如何优化搜索相关性以提高工作效率？
企业可以通过使用多阶段检索和重排序模型，确保AI检索到最相关和高价值的信息，从而优化搜索相关性。
企业在应用生成式人工智能时应考虑哪些用例？
企业应寻找内部数据丰富且准确的用例作为起点，以便在生成式人工智能的应用中获得成功。
大多数企业未充分利用数据的原因是什么？
大多数企业仅利用了32%的数据，剩余数据未被充分利用，主要是因为数据管理复杂和缺乏有效的检索工具。
未来企业如何看待搜索和检索的角色？
未来企业应将搜索和检索视为核心智能层，而非后台功能，以便将数据转化为决策和行动。
