Dokumentenmanagement 4.0
KI-Lösungen wie Semantic Document Search helfen Unternehmen, ihren MitarbeiterInnen relevante Daten und Information schnell und zentral bereitzustellen.
Heutzutage herrscht ein Trend des exponentiellen Wachstums neuer Daten. In dem Jahr 2012 erreichten wir das erste Mal das Zettabyte-Zeitalter, das heißt die Menge aller digitalen Daten überschritt weltweit 1.000.000.000.000.000.000.000 Bytes. Ab 2022 werden bereits etwa 100 Zettabyte an neuen Daten generiert, pro Jahr.
- 19. Oktober. 2022
Karin Schnedlitz
Content Managerin
Christian Weber
CTO, AI Expert & Founder
Herausforderungen smart begegnen
Die buchstäbliche Suche nach der Datei im Datenhaufen
Besonders Unternehmen stellt das vor die Herausforderung, relevante (1) Informationen zeitgerecht zu finden und das wird zusätzlich noch durch folgende Faktoren erschwert: Synonyme identifizieren, konkrete Fragestellungen beantworten und (semantisch) ähnliche Ergebnisse bestimmen.
Klassische Stichwortsuchen – wie sie in den meisten Dokumentenmanagementsystemen momentan im Einsatz sind – sind mit diesen Anforderungen überfordert (2). Diese priorisieren Dokumente rein auf Basis statistischer Eigenschaften und nicht kontextabhängig. So fallen relevante Dokumente im Zuge einer klassischen Stichwortsuche häufig in der Suchreihenfolge nach hinten.
Für Suchende werden sie uninteressanter und für Unternehmen wird dies zum Verhängnis, denn die Zielgruppe findet mitunter wichtige Informationen nicht zeitnah oder das Unternehmen muss entgegenwirkend einen hohen manuellen Aufwand investieren.
Lösungen auf Basis künstlicher Intelligenz können hier gewinnbringende Ergebnisse liefern. Eine Semantic Search interpretiert zusätzlich den jeweiligen Kontext einer Suchanfrage und versucht daher, die Intention dahinter möglichst in allen Facetten zu erkennen. So kann sie Fälle richtig einordnen und ein Ergebnis mit Relevanz-Score automatisiert liefern.
Semantic Search in Pharma
Die Suchmaschine, die uns versteht
Anhand eines häufig auftretenden Use Cases speziell für die Pharmabranche – Real-Life-Beispiel von Leftshift One – lässt sich das gut demonstrieren. In einem internationalen Pharmakonzern existiert eine große Sammlung an wissenschaftlicher Literatur, Datenblättern und SOPs (Standard Operating Procedures).
Diese liegen in den unterschiedlichsten Formaten vor und sind nur teilweise durchsuchbar (z.B. als gescannte Dokumente). MitarbeiterInnen möchten diese Sammlung zentral durchsuchen und relevante Ausschnitte aus diesen Dokumenten angezeigt bekommen
Aufgaben lösen in Rekordzeit
Hier kommt jetzt die Smart Document Search zum Einsatz: Aus allen Dokumenten wird der enthaltene Text extrahiert (gegebenenfalls mit einer Optical Character Recognition, die gescannte Dokumente in maschinenlesbaren Text umwandelt).
Diese Texte werden in Vektoren umgewandelt und in einem Suchindex gespeichert. Um die Qualität noch zusätzlich zu steigern, sortiert der Suchindex die höchstgereihten Ergebnisse mit Hilfe eines sogenannten Cross-Encoders, den wir speziell auf Frage-Antwort-Paaren trainiert haben.
Benutzereingaben können nun Fragen sein wie etwa „Wie melde ich einen Vorfall an Anlage XY?“ oder „Wie lange müssen die Lieferscheine A38 aufbewahrt werden?“. Im zweiten Fall liefert die Suche aus allen Dokumenten, die sich mit dem Lieferschein A38 befassen, genau den Abschnitt jenes Dokuments, in dem die Aufbewahrungsdauer genannt wird.
Semantic Search spart also erheblich Zeit, die MitarbeiterInnen ansonsten mit manuellen Suchen oder fehlerhaften Suchergebnissen zubringen würden. Das System lernt außerdem stetig dazu und kann die Suche kontinuierlich optimieren.
Mehr Informationen
Anmerkungen im Text:
(1 ) Relevant bezieht sich hierbei auf den konkreten Anwendungsfall bzw. die konkrete Suche und ist somit kontextabhängig.
(2) Sowohl in der Suchanfrage als auch im potentiellen Suchergebnis müssen identische Worte vorkommen, damit es einen Treffer gibt.
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