从一次搜索多个应用而无需任何 ETL(提取、转换、加载),到一个功能完备的 SaaS。这次咱们来探索一些搜索引擎和平台吧!
为啥跨平台搜索很重要呢?因为查找企业中的信息存在挑战:数据分散在不同的技术、应用和平台中。研究显示,一般用户花在找信息的时间比分析的时间还要长。
这种碎片化让信息难以快速找到,用户还得面对各种不同的界面,挺麻烦的。
这就是为什么统一的数据访问非常重要——它为用户提供了一个统一的数据访问界面,减少了学习新技术所需的时间,并简化了数据检索的过程。
搜索会是人工智能的未来解决数据碎片化问题是关键,这使得搜索将成为人工智能的未来。(而人工智能在与搜索结合时最为有用!)
AI搜索引擎提升了生产力,通过查找信息并以易于理解和操作的格式呈现信息。它们利用先进的自然语言处理技术更有效地解释查询,使用户能够以情境感知和对话的方式与搜索引擎互动。这导致了更有效和直观的搜索体验,大大提升了生产力,超越了传统搜索引擎所能提供的水平。
相比之下,传统搜索会找到大量信息,但需要用户自己筛选出最佳信息。AI搜索通过概括文件并帮助用户交互式地优化搜索,大大减轻了信息筛选的工作。
即使找到了数据之后,从这些数据中得出有用的见解也相当困难。这就会减慢决策速度,也会影响及时行动。
人工智能可以帮我们解决这些问题。
AI搜索听起来不错,但我怎么才能用好它呢?
SWIRL 是一个强大的开源 AI 基础设施平台,旨在安全地在本地运行。
它直观的聊天和搜索功能使用户能够用自然语言查询多个数据源中,而无需将数据移动或复制到云端或专用数据库里。SWIRL 可以处理任意多的数据。
SWIRL 提供超过 100 种数据连接器,包括针对 Microsoft 365、Slack 和 SQL/NoSQL 数据库这类热门企业应用的数据连接器,以及对诸如 ChatGPT、Claude 等众多 AI 服务提供商的支持。
用户只能搜索他们被授权访问的数据,确保最大的隐私。需要更高级功能的用户可以利用SWIRL增强的安全措施来获得更大的控制权。
Swirl 不需要将数据移动到数据库或中央仓库。受监管的行业,比如银行和金融服务业,可以使用 Swirl 实时数据。
GitHub 仓库链接: 项目主页: Swirl on GitHub .
🌟 Swirl在GitHub上的项目
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Sinequa 提供一个人工智能驱动的搜索和分析平台,专门服务于拥有海量数据集的企业。它旨在索引并使多种类型的数据可搜索,这些数据来自各种来源。它能帮助索引并使来自各种来源的大量数据可搜索。
Sinequa 并不是一个开源项目。它带有专有的许可。它主要作为一个基于云或混合的解决方案来运行,并与多个企业系统集成来安全地检索数据。
Sinequa 将您的数据集中到一个单一的存储库,然后您就可以搜索或生成洞察。这可能会影响那些将数据移至供应商的云中可能导致安全风险的行业,以及那些需要实时数据的场合,因为数据上传和 ETL 过程需要一定时间。
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(点击图片查看详情)
Glean 是一个为企业设计的AI搜索引擎,旨在与各种应用程序和服务进行集成。它提供了超过100个预构建的连接器,并配备了一个强大的企业知识图谱,帮助用户在分散的数据源中找到相关信息。
Glean 还支持向量搜索、个性化结果和与流行的大型语言模型(如 OpenAI GPT)集成等 AI 功能。
Glean 并不是一个开源项目,而是一个基于云服务的 SaaS 产品。
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与另外三个不同的是,Perplexity AI 更侧重于成为一个对话型搜索引擎。它利用 AI 即时提供答案,通过从网络和其他公开数据源中获取信息来回答用户的问题。
它不像SWIRL、Glean或Sinequa那样更适合企业环境,也没有提供企业数据连接器和工具或业务环境中常见的深度集成。
Perplexity AI 也不是开源的,并且主要是为实时网页问答功能设计的,而不是针对企业特定搜索需求的设计不多。
Perplexity虽然有一个企业版,但没有提供搜索独立的数据或任何应用程序的功能。
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简单来说,tl;dr(也就是最重要的部分),比较大概就是这样:点击查看,AI搜索引擎比较。
AI 让搜索再次变得有用。正如我在之前的帖子中提到,搜索将成为 AI 的未来。详情请见下文。
## 搜索将会是LLM和AI应用的未来。萨鲁巴赫·莱伊 ・ 2021年5月21日 #ai #Python #编程 #新手
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