能力は、その検索エンジンの中核を成しているため、エンドユーザーは「健康上のメリット」などの一般的なキーワード、または「産休の期間はどのくらいですか?」などのより具体的な自然言語の質問を検索することができます。週間です」といった具体的な答えを返し、より一般的な検索では答えに最も適した一節、および関連するドキュメントを返します。自然言語は、データのどこからでもより具体的な回答を得ることを可能にします。非構造化データから具体的な回答を引き出すことができます。どのように設定すればよいですか?」などの自然言語のクエリに対する具体的な回答を提供し、この回答は最も適切なドキュメントから自動的に抽出されます。アップロードして、エンドユーザーが尋ねる一般的な質問に直接的な回答を提供することもできます。検索クエリに最も近い質問を探し、対応する回答を返します。抽出された回答を補完するために、深層学習ベースのセマンティック検索モデルを使用してランク付けされた関連ドキュメントのリストを返します。これにより、さらに多くの情報を必要とする場合に調べることができる、コンテンツのより網羅的なリストがエンドユーザーに提供されます。人気のデータソースに対する幅広いネイティブなクラウドコネクタとオンプレミスコネクタを提供することにより、検索アプリケーションの構築に伴う困難な作業を排除します。インデックスにデータソースを追加し、コネクタタイプを選択するだけで素早く簡単に使用できます。コネクタはドキュメントのアクセス権を維持し、インデックスとデータソースを自動で同期させるようにスケジュールすることができるため、ユーザーは常に最新のデータコンテンツをセキュアに検索します。Word/PowerPoint、PDF、およびテキスト形式の非構造化データおよび半構造化データをサポートしています。関連性チューニング具体的な応答にさらなる重要性を持たせるため、インデックス内の特定のフィールドをブーストすることができます。特定のデータソースまたはドキュメントの鮮度をチューニングすることが可能です。年の日付が回答候補となるようにドキュメントの鮮度の関連性をブーストできます。研究報告書のインデックスで信頼性がより高いデータソースをブーストすることもできます。フォーラムおよびその他のサポートタイプのナレッジベースで一般的な投票または表示回数に基づいたドキュメントのブーストもサポートします。これらのブースト機能を組み合わせることによって、例えば話題のニュースやアップデートといった、より頻繁に閲覧されているだけでなく、より最近のドキュメントがブーストされます。HR、企業運営、サポート、研究開発などの幅広い内部ユースケースの自然言語のクエリ、ドキュメントコンテンツ、および構造を理解するために、深層学習モデルを使用します。飲料、およびオートモーティブなどの領域からの複雑な言語を理解するための最適化も行われています。用紙の提出期限」も検索します。これらのシノニムを使ってユーザー検索の質を高めます。機械学習モデルには、エンドユーザーの検索パターンとフィードバックをキャプチャすることによって、お客様それぞれのための再訓練とチューニングが定期的に行われています。福利厚生ドキュメントがトップの座を争います。最近のドキュメントがリストの上位にランクされることもありますが、この基準だけではリストでトップの座を勝ち取るに十分ではないかもしれません。モデルはその新しいドキュメントの優先度を高めてリストの上位に上げることを学習します。エンドユーザーの検索クエリを自動補完する機能が搭載されています。減らすだけでなく、より正確で、よく尋ねられる質問へと導くことによってユーザーを助けます。正確な質問は通常、関連性がより高く、有益な回答につながります。デスクは何階ですか?」などのオプションや、その他関連するよくある質問を提案します。キャプチャし、メトリクスとインサイトを明らかにして、改善のための措置を講じることができるようにします。トップクエリ、トップドキュメント、および一日あたりのクエリ数などの基本的な運用メトリクスを提供します。Rank)、およびサムズアップまたはサムズダウンの数といった明示的なフィードバックなどの一般的な品質メトリクスも提供します。作成、信頼性がより高いコンテンツでの特定データソースのブースト、またはよくある質問を使ったカスタマーサポートチームのトレーニングを行うことができます。料金表ページをご覧ください。無料利用枠にすぐにアクセスできます。使った構築を始めましょう。機会均等法を順守しています。平等に採用しています。