ユースケース別
業種別
ソリューション
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%お問い合わせ対応件数の増加率
数千にも上る知識源から正確で関連性のある検索
AIが持つ力を活用して、ユーザーにドキュメント内の正確な文章を示す
yellow.aiの認識検索アルゴリズムは、BERTやTransformerのようなMLモデルを活用して、ユーザーのクエリに対する検索結果が常に正確で、内容に関連させるようにしています。
ビジネスユーザーが数千にも上る自動生成FAQをキュレートできるようにする
質問を自動生成することにより、FAQ作成にかかる時間を数千時間削減できます。ビジネスユーザーは自動生成したFAQをプラットフォームから直接キュレートしてから、ボットのトレーニングを行うことができます。
コンテキスト検索のインターフェースでサイロを横断
Webサイト、サポートポータル、または社内の知識など、インサイトインターフェースは、ユーザーがクエリのコンテキストに基づいて部門やレポジトリ全体から情報を1か所で検索する際に役立ちます。
20種類以上の知識源を数分でデプロイ
ノーコードで、素早く簡単にデプロイできます。ナレッジベースを接続するだけで、ドキュメントの変更に応じて同期と自動インデックス化を行います。
制御を行い、検索の品質と関連性を高める
ウィジット内のユーザーフィードバックを使ったアクティブラーニング
yellow.aiのドキュメントビューアを使用すると、ユーザーは表示された結果について素早く簡単にフィードバックを提供することができます。フィードバックは、自己学習による検索結果の改善に使用されます。
ラベリングスタジオを活用してモデルのテストとトレーニングを実施
ビジネスチームが結果をキュレートし、モデルに直接フィードバックすることで、検索の精度と制御を向上できるようにします。
クエリのトピックとドキュメントの品質に関する詳細なインサイトを取得
ユーザーが問い合わせをしているクエリの種類、ユーザーの満足度、チームの注意が必要なドキュメントまたはトピックを確認できます。
組織の分類を追加して、より関連性の高い結果を取得
どのような組織や業界でも、それぞれ特有の用語があります。業界に関連した同義語やストップワードを追加すると、モデルをさらに改善できます。
yellow.ai独自のナレッジベースコネクタを使用して、
迅速な導入を実現
Google drive
confluence
Amazon cloud services
Microsoft Sharepoint
Service now
ドキュメント認識が優れている点
自然言語処理（NLP）
キーワードベースで検索する時代は終わりました。ドキュメント認識では、Transformerの機会学習モデルとニューラルネットワークを使用して、結果が常に
アクティブラーニングとフィードバックループ
ドキュメント検索は検索範囲がかなり広いため、これを最適化するのは複雑です。yellow.aiのモデルでは、MRR（Mean Reciprocal Rank、平均逆順位）を改善す
光学文字認識（OCR）
このエンジンでは光学文字認識（OCR）を使用して、テキストデータだけではなく、画像や表にインデックスを付けることもできます。これにより、構造が複雑なドキュメントも読み取ることができま
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