将 AI ✨ 融入您的企业：使用 Swirl 实现更智能、更高效、更快速的搜索 ⚡️

传统搜索的弊端

Swirl 3.0 功能

内部工作原理和用例

Swirl 是开源软件

漩涡

传统搜索的弊端

传统方法是将数据从一个容器直接迁移到另一个容器。在很多情况下，这都是个大问题。创建倒排索引被广泛应用于传统搜索引擎中，以实现快速信息检索。然而，这种方法计算成本很高，尤其是在识别新数据并将其集成到索引中时。随着企业规模的扩大，数据变得越来越复杂和庞大，这些传统系统往往难以应对。

此外，企业现在正以前所未有的速度产生新的数据类型——向分布式、基于云的信息池的转变加剧了这些困难。

传统的企业信息访问系统依赖于定期更新的倒排索引，并不适用于这种动态且异构的数据环境。它们难以适应不断涌入的新数据类型，也难以应对云端信息系统的分散式特性。

这会导致数据检索效率低下和延迟，从而阻碍组织内部的决策和运营流程。

Swirl 3.0 通过连接到各种数据源并同时搜索它们，为解决此问题提供了一个简单而优雅的解决方案。

Swirl 3.0 功能

Swirl 基于 Python Django 技术栈构建，并提供名为 Galaxy UI 的用户友好界面。它既可以运行在 Docker 容器中，也可以作为 Microsoft Azure 的托管服务运行。Swirl 使用户能够在确保数据安全和隐私的前提下，利用 AI 驱动的重新排序功能。

Swirl 的搜索技术革新了企业访问其应用程序和数据存储中信息的方式。通过利用先进的大型语言模型，Swirl 可以快速筛选来自 Salesforce 和 Microsoft 365 等多个数据源的数据，为用户提供最相关的结果和洞察。

Swirl 方法的优势显而易见：

• 用户将获得根据其特定需求量身定制的精准搜索结果。
• 无需迁移数据或重新索引内容的麻烦。

要点：

• Swirl 使用 LLM 技术来分析和排名来自各种来源（如数据孤岛、Salesforce、Microsoft 等）的搜索结果。
• Swirl 搜索可近乎实时地提高相关性排名，并为目标查询提供上下文信息。
• 该系统允许针对特定学科领域定制 LLM，用户反馈证实了 Swirl 相关性排名的有效性。
• Swirl 最大限度地减少了重新索引的需求，消除了向搜索基础架构移动内容的需要，并有效地管理相关性排名和去重。

连接器：

您可以在我们的 GitHub 页面上找到可用连接器的详细列表。如果您希望我们按需优先创建任何连接器，请联系 Swirl 支持团队support@swirl.today。

内部工作原理和用例

Swirl 集成了先进的内容处理和分析功能。它使用 API（应用程序编程接口）来定位和排名来自多个来源的内容，并提供控制选项来提升特定内容的排名。

Swirl 的框架能够快速查找信息并将其流式传输到数据管道中，以用于各种基于搜索的应用，例如检索增强生成 (RAG) 和微调大型语言模型。

它能够访问组织内部数据孤岛中的信息，解决了企业搜索解决方案中常见的成本高、复杂性高和开发难度大等问题。Swirl 采用 OAuth2 等基于标准的身份验证机制，从而消除了权限和安全问题。

随着企业发展壮大并不断拓展其数字资产，像 Swirl 这样的工具变得不可或缺。敬请关注，我们将深入探讨人工智能驱动的解决方案如何塑造信息访问和管理的未来。

Swirl 是开源软件

Swirl 是一个开源搜索平台。这对你来说意味着什么：

# No need for:
$ setup-vector-db
$ migrate-data
$ configure-indexes

# Just this:
$ curl https://raw.githubusercontent.com/swirlai/swirl-search/main/docker-compose.yaml -o docker-compose.yaml

• 它是一款自托管、无限制的软件，采用宽松的 Apache 2.0 许可证。
• 软件开发人员可以为项目的开发做出贡献，深入了解搜索生态系统，同时深入了解 Swirl。
• 如果您想了解更多关于Swirl的信息，请加入我们的Slack社区进行更深入的讨论。

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