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AI is Making Enterprise Search Relevant, with Arvind Jain of Glean
2025/5/15
No Priors: Artificial Intelligence | Technology | Startups
A
Arvind Jain
Arvind Jain: 我认为LLM彻底改变了搜索范式。过去，搜索是基于关键词的，但现在LLM使我们能够更深入地理解用户的问题和文档内容，从而实现概念上的匹配。这使得搜索不再那么脆弱，并为新的搜索体验奠定了基础。我们现在可以超越简单的链接呈现，直接理解问题并利用已有知识提供答案。在Glean，我们很早就开始使用Transformer技术进行语义匹配，尽管当时这些技术还没有像现在这样普及。我们利用BERT模型为每个客户构建定制的embeddings，以增强搜索的语义理解能力。但是，我也认为，在企业搜索中，embeddings和向量搜索只是构建良好搜索系统的一部分，还需要考虑信息的时效性、正确性和权威性。构建企业搜索产品不仅要语义匹配用户问题和信息，还要确保信息的时效性、正确性和权威性。
Arvind Jain: 早期企业搜索公司失败的部分原因是，在pre-SaaS时代，难以访问和整合企业内部的各种数据。SaaS的兴起解决了数据访问问题，使得构建开箱即用的企业搜索产品成为可能。Glean的起源是因为在Rubrik内部面临信息分散的问题，找不到所需信息，因此决定自己构建解决方案。企业内部信息量巨大，需要构建可扩展的系统来处理这些数据，而云计算技术使得构建这样的系统成为可能。Transformer技术使得更深入地理解企业信息成为可能，这在企业环境中尤为重要，因为企业缺乏像互联网那样丰富的用户行为信号。尽管模型的能力不断增强，但仍然需要传统的信息检索和搜索技术以及新鲜度和权威性等信号。向模型提供信息时，信息的组织方式至关重要，以确保模型能够更好地理解和推理。
Deep Dive
This chapter explores the transformative impact of Large Language Models (LLMs) on enterprise search. LLMs move beyond keyword-based search to a deeper understanding of user questions and document content, enabling more effective information retrieval.
- LLMs enable a deeper understanding of user questions and document content.
- The keyword-based paradigm of search has shifted to a conceptual matching approach.
- LLMs make search less brittle and more powerful.
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