企业搜索：当知识迎面而来

普通办公室职员平均每天有三分之一的时间花在“工作杂务”上——如搜索信息、回复重复的电子邮件和消息、整理文书等低价值工作。这类繁琐的活动消耗了我们的工作效率和认知能力。

这正是企业搜索发挥作用的地方——结合智能代理功能，企业搜索将变得比以往任何时候都更加强大。让我们深入了解企业搜索的本质，以及 Slack 如何将企业搜索从简单的知识检索，演进到知识交付的新时代。

什么是企业搜索？

可以把企业搜索想象成一个为公司所有数据和知识服务的数字图书管理员。它可以帮助你在一个窗口中查找不同来源的信息，并使用两种方法中的一种：通过实时查询来源，或通过在一个统一的系统中索引不同来源的数据。

企业搜索使员工无需打开和搜索多个应用程序或询问同事，就能找到所需的信息。这不仅有助于打破信息孤岛，提升工作效率，还能更简单、更快速地获取知识。

为什么企业搜索很重要？

当信息分散在各个互不相连的系统中时，员工往往要浪费大量宝贵的时间去搜索所需内容，真正投入工作的时间反而所剩无几。这种低效率会导致决策延迟、员工信心下降、工作效率降低，进而影响企业的整体效益。

随着工作场所中使用的应用程序数量持续增长，企业搜索的重要性日益凸显。简化知识共享和提升工作效率是企业搜索的主要优势。

企业搜索如何加强协作与创新

除了简化知识共享和提升工作效率之外，企业搜索还具有变革协作方式的潜力。传统的搜索往往是一个单兵作战的过程，但实际工作却并非孤立完成。在像 Slack 这样的协作型工作操作系统中，企业搜索能够让团队共同查找信息，即时跨团队和跨部门分享发现，并在集体知识的基础上建立有效的知识管理系统。这可以形成一个循环，让想法更快演进，让创新加速。

企业搜索如何运作？

企业搜索系统通过收集各种来源的数据并为其编制索引和对其进行检索来运作。具体运作方式如下：

企业搜索系统的组件和功能

企业搜索系统依靠几个关键组件协同工作，以高效地收集、处理和向用户提供信息：

• 内容感知。企业搜索系统可连接到组织内的各种数据源。这可能包括协作和基于云的文件存储平台、电子邮件服务器、客户关系管理 (CRM)、代码库、专业业务应用程序等。
• 内容处理。连接后，系统会分析内容，提取有意义的信息和元数据。这可能包括文本提取（以建立信息源之间的关系），以及语言或说话者检测（例如通过会议转录）。
• 编制索引。处理过的信息随后将整理成可搜索的索引，以便快速检索。现代索引不仅仅是简单的关键字匹配，在某些情况下还能确定内容的含义。
• 查询处理。当有人进行搜索时，系统会分析其查询，以准确理解其查找的内容。先进的系统使用自然语言处理 (NLP) 来解读对话式问题，而不是仅仅依靠关键字匹配，这通常会使结果更准确。
• 匹配和排名。最后，系统会识别相关内容，并根据相关性、新近度、用户权限等因素对结果进行排序，甚至根据用户的角色或搜索历史记录进行个性化排序。

例如，如果你使用 Slack 作为工作操作系统，就可以使用企业搜索，通过搜索你的业务系统、对话、上传的文件以及跨频道、消息列和画板共享的内容，实时找到答案。这样，你就可以即时访问组织知识，并保持流程而无需离开你的工作区。

不同类型的企业搜索

了解与企业搜索相关的各种变化，有助于组织根据自身需求选择正确的方法。让我们来看看几种类型：

• 内部搜索。这种基本形式专注于在单个应用程序或系统内进行搜索。虽然范围有限，但对于深度比广度更重要的专门用途来说，它非常有效。
• 聚合搜索。聚合搜索不是建立中央索引，而是同时向多个系统发送查询，并将结果汇集在一起。这种方法可实时访问信息，但可能比预索引解决方案更慢。
• AI 驱动的搜索。这一最新发展利用 AI 来解读上下文、预测用户需求并提供更相关的结果。例如，Slack 的 AI 驱动搜索工具可以理解自然语言问题，从用户行为中学习，甚至建立搜索结果摘要。
• 基于云的搜索。这些解决方案托管在云端而非公司服务器上，具备可扩展性，减少了维护工作，并且更容易与其他云服务集成。
• 索引搜索。这种方法包括为给定数据集或存储库中的所有内容建立索引。索引使用户可以根据自己的查询快速、轻松地找到相关信息。
• 孤立搜索。尽管并不理想，但许多组织仍在使用针对不同系统的独立搜索工具。这种方法要求用户知道针对哪些信息使用哪种工具。这可能会给知识搜索带来挑战。

 

AI 如何改变企业搜索

AI 从根本上改变了企业搜索的可能性，帮助你找到人工难以发现的信息之间的联系。

传统的搜索要求用户清楚地知道要查找什么以及在哪里查找。即使有正确的关键字，也往往需要对结果进行仔细筛选，才能找到真正相关的信息。用户往往不得不在不同平台上重复这一过程，并自行拼凑信息。

AI 驱动的企业搜索通过以下几种方式改变了这种体验：

• NLP。AI 搜索不需要精确的关键词，而是能够理解对话式问题。你可以问：“季度预算审查的情况如何？”而不是猜测相关文档中可能会出现哪些关键字。
• 意图识别。AI 可以识别你想要达到的目的，而不仅仅是你用来搜索的单词。它通常可以区分研究某个主题的人和查找特定文件的人，即使他们使用的是类似的搜索词。
• 情境感知。机器学习使 AI 个性化搜索结果成为可能。随着时间的推移，它可以将你的角色、近期工作和相关需求纳入搜索结果，从而显著提升搜索结果的质量和准确性。
• 整合与汇总。也许最重要的是，AI 可以将多个来源的信息整合成简单、连贯的答案。它可以提取、组合与汇总相关要点，直接回答你的问题，而不是提供一个需要阅读的文档列表。

例如，当你在 Slack 中询问一个项目的状态时，AI 驱动的搜索可能会从最近的频道消息、共享文档和第三方应用跟踪的通知中提取信息，以提供全面的更新 — 所有这一切都不需要你分别访问每个系统。

此外，AI 的新进展（如自主 AI 代理）正在推动工作场所中创新的 AI 用例，这些用例不仅仅是简单的信息检索，而是主动支持决策、问题解决和任务执行。

实施企业搜索的最佳做法

实施有效的企业搜索需要周到的规划和持续的优化。以下是一些值得考虑的最佳做法：

评估自定义解决方案的业务需求

了解组织的具体搜索挑战和目标：

• 确定关键用例。确定改进搜索可带来价值的最重要领域。重点关注高频搜索或对业务有重大影响的搜索。例如，销售用户可能会问“极点创科账户发生了什么事？”，或者项目经理可能会问“上周发布了哪些拉取请求？”。
• 审核现有信息源。建立组织知识地图，根据重要性、相关性和使用频率确定集成的优先级。
• 了解用户行为。了解不同团队搜索信息的方式。销售团队可能需要经常访问以客户为中心的数据，而工程团队可能会优先考虑代码库和文档。
• 定义成功指标。根据组织的具体用例制定明确的关键绩效指标。跟踪诸如搜索成功率（比较使用和未使用企业搜索的用户）、搜索结果点击率和成功搜索会话等指标。对于 AI 驱动的搜索，还要监控用户熟练度指标，如用户在搜索栏中输入问题的数量和质量，以及搜索行为如何随时间演变。

优化以取得长期成功

要保持企业搜索的有效性，需要不断改进。以下是一些确保系统长期保持其价值的方法：

• 分析搜索日志。定期查看用户搜索的内容以及他们是否找到了相关结果。从失败的搜索中寻找模式，找出知识空白。
• 完善相关性。根据用户反馈和行为调整搜索结果的排序方式。考虑新近度、用户角色和以前的互动等因素。
• 扩展连接器。随着业务的发展，根据用户需求和组织优先级整合新的数据源。
• 提供用户培训。帮助员工培养有效的搜索技能，了解如何构建更有效的查询以产生更好的结果。
• 设定正确的期望。领导团队可以通过鼓励团队将企业搜索作为其第一资源来使用，然后再询问同事，从而推动企业搜索的采用。这种文化转变有助于实现投资价值的最大化。

适当的治理和安全协议至关重要，尤其是在涉及到 AI 的情况下。组织需要制定明确的策略，规定哪些信息可以被发现，以及哪些人可以访问这些信息。如果没有这些防护措施，即使是最先进的搜索系统也可能在无意中造成安全或合规风险。

让组织知识为你所用

企业搜索已从简单的便利功能发展成为必备功能。随着员工每天必须处理的信息量不断增加，使用的应用程序数量也在不断扩大，快速查找和使用组织知识的能力直接影响着工作效率和创新。

AI 驱动搜索的进步正在使海量的组织知识变得易于访问、情境化和可操作。通过使用像 Slack 这样带有内置企业搜索功能的协同工作操作系统，你无需等待答案，答案就会主动找上门来。

企业搜索适用于所有使用 Enterprise+ 套餐的客户。要获得许可证，请联系我们的销售团队。

企业搜索常见问答

企业搜索与网络搜索有何不同？

虽然企业搜索和网络搜索都能帮助用户查找信息，但企业搜索有几个独有的特点：

• 范围。网络搜索抓取的是公共互联网内容，而企业搜索侧重于私有组织数据。
• 安全性。企业搜索必须遵循复杂的权限结构与合规性要求，而这不适用于公共网络内容。
• 个性化。企业搜索可以根据特定的组织需求、角色和工作流程进行定制，而一般的网络搜索则无法做到这一点。
• 内容类型。企业搜索通常可以处理专门的文档格式、数据库记录和专有信息，而网络搜索则无法处理这些内容。

企业搜索与网站搜索有什么区别？

网站搜索仅限于查找特定网站或应用程序内的内容，而企业搜索则跨越整个组织的多个系统。网站搜索通常帮助外部用户（如客户）浏览公开内容，而企业搜索则服务于访问私有组织信息的内部知识工作者。

如何优化企业搜索？

最有效的企业搜索实施会将强大的技术与周到的用户体验设计和组织变革管理相结合。优化应同时关注技术因素和人为因素：

技术优化：

• 确保为所有相关内容源编制全面的索引。
• 根据用户行为和反馈微调相关性算法。
• 实施适当的安全筛选器和权限处理。
• 集成 NLP 以更好地理解查询。

以用户为中心的优化：

• 提供清晰、直观的搜索界面。
• 培训用户掌握有效的搜索技巧。
• 建立维护内容质量的治理机制。
• 定期分析搜索模式，确定改进机会。