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Enterprise-Search-Anbieter Sinequa stellt heute „Workplace Search“ vor, eine intelligente Suchplattform der nächsten Generation. Unternehmen können darüber ihren Beschäftigten moderne Suchanwendungen ohne Reibungsverluste zur Verfügung stellen. Nach der Partnerschaft mit Microsoft im vergangenen Jahr und der Veröffentlichung der für Azure optimierten Search Cloud Platform ist Workplace Search nun die erste eigene SaaS-Anwendung des Enterprise-Search-Spezialisten. Entwickelt wurde sie für Global-2000- und mittelständische Unternehmen, die keine Plattform für das Erstellen eigener, benutzerdefinierter Insight-Apps benötigen.

„Native Cloud-Technologien sind der beste Weg für Unternehmen, ihre digitale Transformation zu beschleunigen, Innovationen zu fördern und mehr Effizienz in ihre Organisationen zu bringen. Das erleben wir bei Sinequa aus erster Hand“, sagt Alexandre Bilger, Chief Executive Officer bei Sinequa. „Wir bringen Innovationen wie neuronale Suche in die Search Cloud Platform, indem wir Elastizität und Leistungsfähigkeit der Cloud nutzen.“ Mit Workplace Search müssen Beschäftigte nicht mehr in vielen verschiedenen Systemen suchen, sondern rufen relevante Erkenntnisse über einen einzigen Sucheinstiegspunkt ab, inmitten ihres Arbeitsflusses.

Verbesserte Suchrelevanz mit neuronaler Suche

Die Fähigkeit, Informationen zu finden, entscheidet darüber, wie gut Unternehmen ihre Kunden bedienen, Innovationen vorantreiben und Informationsprobleme beseitigen können, die die Produktivität behindern. Sinequa nutzt die Skalierbarkeit der Search Cloud und legt die Messlatte für relevante Ergebnisse mit der branchenführenden neuronalen Suche hoch. Neuronale Suche nutzt Künstliche Intelligenz, um Sprache zu verstehen und so größtmögliche Relevanz zu erzielen. Mit Natural Language Understanding (NLU) der nächsten Generation, die auf vier Deep-Learning-Modellen basiert, verbessert Neuronale Suche die Relevanz von Suchanfragen bei Sinequa um ein Vielfaches.

www.sinqua.com
Frank Zscheile Frank Zscheile
Dipl. Kfm. PR-Berater
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