傳統搜尋的問題
傳統方法是將資料從一個容器提升並轉移到另一個容器。在很多情況下這是一個大問題。建立倒排索引廣泛應用於傳統搜尋引擎中，以實現快速資訊檢索。然而，這種方法的計算成本可能很高，特別是在辨識新資料並將其整合到這些索引中時。隨著業務的發展和資料變得更加複雜和龐大，這些傳統系統往往難以跟上。
此外，企業現在正以前所未有的速度產生新的資料類型，轉向分散式、基於雲端的資訊池的轉變加劇了這些困難。
傳統的企業資訊存取系統依賴定期更新的倒排索引，較不適合這種動態、異質的資料環境。它們無法輕鬆適應新資料類型的持續湧入或基於雲端的資訊系統的分散性。
這會導致資料檢索效率低下和延遲，從而阻礙組織內的決策和營運工作流程。
Swirl 3.0 透過連接到各種資料來源並同時搜尋它們，為這個問題提供了一個簡單而優雅的解決方案。
漩渦 3.0 功能
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Swirl 建構在 Python Django 堆疊上，並提供了一個名為 Galaxy UI 的使用者友善介面。它可以在 Docker 中執行，也可以作為 Microsoft Azure 中的託管服務執行。 Swirl 使用戶能夠利用人工智慧驅動的重新排名功能，同時維護資料安全和隱私。
Swirl 的搜尋技術改變了企業跨應用程式和資料儲存存取資訊的方式。透過利用先進的大型語言模型，Swirl 可以快速篩選來自多個來源（例如 Salesforce 和 Microsoft365）的資料，為使用者提供最相關的結果和見解。
Swirl 方法的好處是顯而易見的：
使用者收到根據其特定需求量身定制的微調搜尋結果。
無需移動資料或重新索引內容的麻煩。
關鍵點：
Swirl 使用 LLM 技術對來自不同來源（如資料孤島、Salesforce、Microsoft 等）的搜尋結果進行分析和排名。
漩渦搜尋增強了近乎即時的相關性排名，並將目標查詢的結果置於上下文中。
該系統允許針對特定學科領域定制法學碩士，用戶回饋證實了 Swirl 相關性排名的有效性。
Swirl 最大限度地減少了重新索引的需要，消除了搜尋基礎設施的內容移動，並有效地管理相關性排名和重複資料刪除。
連接器：
您可以在我們的 GitHub 頁面上找到可用連接器清單的廣泛概述。如果您希望按需並優先建立任何內容，請透過「[email protected]」聯絡 Swirl 支援團隊。
內部工作和用例
Swirl 整合了先進的內容處理和分析。它使用 API（應用程式介面）來定位和排名多個來源的內容，並透過控制項來增強某些內容。
Swirl 的框架允許快速尋找資訊並將其串流傳輸到各種基於搜尋的應用程式的資料管道中，例如檢索增強生成 (RAG) 和微調大型語言模型。
它提供對組織資料孤島內的資訊的存取，解決與企業搜尋解決方案相關的傳統成本、複雜性和開發問題。 Swirl 採用 OAuth2 等基於標準的身份驗證機制來消除權限和安全性問題。
隨著組織的發展和數位資產的多樣化，像 Swirl 這樣的工具變得不可或缺。請繼續關注我們探索人工智慧驅動的解決方案如何塑造資訊存取和管理的未來。
Swirl 是開源的
Swirl 是一個開源搜尋平台。這對您意味著什麼：
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它是一個自託管、非限制性軟體，具有寬鬆的 Apache 2.0 授權。
軟體開發人員可以為專案的開發做出貢獻，深入了解搜尋生態系統，同時深入了解 Swirl。
如果您想了解有關 Swirl 的更多訊息，請加入我們的 Slack 社區，進行更多討論。
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原文出處：https://dev.to/swirl/adding-ai-to-your-enterprise-with-swirl-search-smarter-better-and-faster-4f9b
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