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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
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原文英文，约1800词，阅读约需7分钟。
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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。
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关键要点
- 生成式人工智能正在推动企业搜索的变革。
- 埃森哲与Elastic的合作结合了技术与战略，帮助企业构建数据基础。
- 优化搜索流程使企业能够更快决策，降低知识管理成本。
- 企业需要在生成式人工智能的应用上思考更大的价值。
- 传统的关键词检索方式已被实时索引和语义搜索所取代。
- 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。
- Accenture与Elastic的合作帮助企业最大化数据价值，推动业务影响。
- 企业应寻找内部数据丰富且准确的用例作为起点。
- 大多数企业仅利用了32%的数据，剩余数据未被充分利用。
- 上下文在生成式人工智能中至关重要，Elastic在这方面领先。
- 优化搜索相关性是实现有效工作流的关键挑战。
- 企业应建立可搜索的知识库，以支持自动化和自主决策。
- 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。
- 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。
- 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。
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