在当今人工智能（AI）技术日新月异的时代背景下，“搜索”的定义正经历着前所未有的深刻变革。它不再局限于简单的关键词匹配，而是向着理解和推理数据、以对话界面展现，并最终使自主AI代理重塑企业内部工作方式的方向发展。这一演变，得益于向量搜索、知识图谱和代理推理等创新技术的推动，正重新定义着企业获取信息、理解信息并据此采取行动的方式。
数据挑战：为AI代理提供企业级数据访问
如今，企业在浩瀚且碎片化的数据海洋中艰难航行。企业收集的数据主要分为结构化、半结构化和非结构化三种形式。其中，非结构化内容（如通话记录、正式文件、Slack消息和电子邮件）数量庞大且价值连城，但往往未得到充分利用。由于格式不一致、数据质量不佳以及隐私和安全要求日益严格，利用这些内容变得尤为困难。
随着可互操作的AI代理的出现，这些挑战将进一步加剧。这些代理不仅需要准确识别信息，还需要在维持信任、隐私和合规性的同时，自主、安全地采取行动。为了真正有效，AI代理需要实时访问全面、准确且富含上下文的信息，尤其是关于客户的信息。然而，它们常常无法识别出解决客户问题或采取主动行动所需的洞察。例如，关于客户忠诚度历史或家庭状况的数据可能分散在多个系统中，从而阻碍了发送个性化家庭度假优惠通知等简单自主行动。
当数据被孤立、碎片化或存在噪声时，AI代理只能猜测，导致输出不可靠。这使企业陷入“垃圾进、垃圾出”的恶性循环，这是许多首席信息官（CIO）当前面临的困境。简而言之，劣质数据等于劣质AI。
搜索的演变：从关键词到意义
传统搜索引擎严重依赖关键词。如果文档中不包含你正在查找的确切短语，你可能会错过关键信息。AI搜索技术的第一次重大飞跃得益于向量搜索的出现。在查询通常以语音或自然语言表达的情况下，系统需要理解词语背后的含义。向量搜索将数据和查询转换为数值表示（向量），从而使系统能够基于语义相似性而非字面词语的存在进行匹配。这意味着，像“关于产品XYZ的客户情绪”这样的查询，即使相关文档没有明确使用“情绪”一词，但只要讨论了客户意见、评论或感受，也能找到相关文档。
然而，企业数据的复杂性提出了更高要求。尽管向量搜索是强大的第一步，但内容格式的多样性和对更深层次上下文理解的需求推动了丰富索引的兴起。在这里，AI更进一步，首先理解数据并构建类似图形的本体论。可以将此想象为将杂乱无章的非结构化数据（事实上，今天80%的企业数据都是非结构化的）——文档、电子邮件、演示文稿——组织成包含谁、什么、哪里、何时和为什么的结构化网络。这个“知识图谱”提供了增强搜索响应质量的关键上下文，从而能够提供更具洞察力和准确性的结果。
弥合鸿沟：非结构化、结构化和深度搜索
企业不仅要处理非结构化文档，大量关键信息还存储在结构化数据库中。为了真正统一搜索体验，自然语言到SQL（NL2SQL）技术应运而生。这项创新允许用户用普通英语提出关于结构化数据的问题（例如，“显示产品A在加利福尼亚州第一季度的销售数据”），AI系统会自动将其翻译为SQL代码以检索数据。这补充了向量搜索，为查询非结构化和结构化信息提供了一种全面的方法。
扎根大型语言模型以提高自主可信度
大型语言模型（LLM）作为驱动生成式AI的强大引擎，彻底改变了我们与技术的互动方式。它们能够处理复杂问题、构思原创内容，甚至以令人印象深刻的流畅度编写代码。然而，企业很快便遇到了障碍：LLM本身受其训练数据的限制，这些数据通常是静态的，并且不包含组织的特定、实时或专有信息。
这正是检索增强生成（RAG）变得不可或缺之处。RAG充当关键桥梁，使企业能够安全地将其独特的内部数据直接连接到LLM。这种连接极大地转变了AI对企业的潜力，使响应不仅更加值得信赖和相关，而且能够实时准确。
想象一下：通过RAG将LLM无缝连接到你的内部知识库，一个自主AI代理可以即时提供考虑客户整个交互历史的客户服务响应，或生成与最新品牌指南和营销活动数据完美契合的营销简报。这是通用AI与由企业实时数据深度驱动的智能系统之间的区别。
解锁整个组织的效率和成功
为了在整个组织中实现前所未有的效率和成功，你需要将LLM、基于云的数据引擎、客户关系管理（CRM）系统和对话式AI通过RAG结合起来。这种强大的组合将使你能够部署一系列功能强大的代理，每个代理都根据每个部门的独特需求进行告知和精确定制——深度集成到你的工作流程中，并不断更新信息以推动业务成果。
未来之路：企业智能和自主代理
最终愿景无外乎是由自主AI代理提供动力的企业智能。想象一下公司内部能够独立访问并搜索所有企业信息以执行复杂任务的AI代理。这可能意味着一个AI代理在研究市场趋势，另一个在编译竞争情报，还有另一个在通过自主地从各种内部系统收集数据来解决客户服务问题。然而，实现这一愿景面临着一系列重大实施挑战。关键障碍包括：
- 数据集成：在严格遵守权限的同时连接到并集成不同的数据系统
- 数据质量：确保输入数据干净、一致且高质量，因为推理引擎的好坏取决于其消耗的数据
- 本体论构建：构建准确反映企业信息细微差别的企业级知识图谱和本体论的复杂任务
- 性能：在处理大型数据集和复杂推理过程时，对搜索速度和效率的关键需求
尽管存在这些挑战，但发展趋势已显而易见。企业搜索的未来将是智能的、互联的，且日益自主。通过采用向量搜索和知识图谱等创新技术，企业有望解锁前所未有的洞察力和运营效率，从而彻底改变信息驱动组织决策的方式。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/ren-gong-zhi-neng-chong-su-qi-ye-sou-suo-chao-yue-guan-jian
