在人工智能与大数据博览会上对 Lucy.ai 首席产品官史蒂夫弗雷德里克森的采访中，我们获得了关于人工智能如何为企业提供下一代“答案引擎”的宝贵见解。
Lucy 旨在解锁和利用公司数据存储库中的大量知识，无论格式或来源如何。 从 SharePoint 和 Google Drive 到 Dropbox 和第三方工具，Lucy 可以无缝搜索和连接所有类型的内容，促进员工高效的知识检索。
“我们的最新版本 Lucy 4 对我们来说非常令人兴奋。 我们经历了一个重要的开发阶段，吸收了使用 Lucy 3 的客户的反馈。我们重新设想了知识发现对大公司的意义，”Frederickson 说。
该团队回到了答案引擎应该是什么的基础上，优先考虑内容本身和创建它的个人。 最终目标是在企业内部培养新的联系和合作机会，打破孤岛并促进跨部门的知识共享。
在衡量成功时，Lucy.ai 不仅关注参与度指标，还关注它对节省员工时间的实际影响。
通过与客户的访谈，Frederickson 收到的反馈强调 Lucy 如何成为他们组织中的省时工具。 一个显着的成果是打破了不同部门之间的数据孤岛，并在整个公司培养了一种团结与合作的意识。
远程工作的兴起，尤其是在大流行后的世界，进一步扩大了对像露西这样的知识表面解决方案的需求。
随着员工继续远程工作，与公司知识库和同事保持联系变得至关重要。 Frederickson 强调，员工经常求助于直接与同事联系以获取信息，而无需使用传统的搜索方法。
为了应对这一挑战，该公司开发了 Lucy Synopsis，该功能允许用户与 Lucy 互动，就像他们在 Microsoft Teams 等平台上与同事交谈一样。 通过以对话的方式向露西提问，员工可以获得准确的答案，甚至可以以易于理解的格式呈现相关内容。
虽然显示信息是必不可少的，但并不是每个人都应该可以轻松访问公司内的所有数据。
Frederickson 通过强调 Lucy 提供的强大访问控制来解决这个问题。 这些控制包括基于角色和基于属性的访问，为满足每个组织的特定分类和安全要求而量身定制。 通过与公司的访问级别保持一致，露西可以根据用户的权限为用户提供答案，确保敏感信息的机密性和完整性。
在一个有多种答案显示解决方案的市场中，露西旨在通过对搜索过程采用整体方法来脱颖而出。
该公司将搜索重新定义为一个全面的旅程，超越了最初的问题，涵盖了整个知识周期。
“我们将搜索视为超越查找文档的端到端旅程。 用户可能需要识别特定页面、联系文档作者进行说明或提供上下文信息以供将来参考，”Frederickson 解释道。
露西认识到这些扩展交互的重要性，并努力在他们的平台内无缝地促进它们。 此外，Lucy AI 擅长连接各种数据源，不仅限于内部存储库，还可以与 Confluence 和 ServiceNow 等第三方工具集成。 这种多功能性使公司能够利用他们现有的知识库，同时通过 Lucy 的统一界面访问信息。
作为一家敏捷的初创公司，Lucy.ai 拥抱行业的快节奏特性。 Frederickson 强调，保持一套核心原则对公司的成功至关重要。
Lucy.ai 使命的核心是赋予个人知识，他们不断探索生成式 AI 的新工具和发展如何支持这一目标。 通过与客户和潜在客户的密切接触，Lucy.ai 始终关注他们的需求并调整其功能集以适应他们不断变化的政策和要求。
展望未来，Lucy AI 对未来有着雄心勃勃的计划。
“我们很高兴能在 Lucy 4 的坚实基础上继续建设。我们的目标是促进部门之间的对话和联系，使用 Lucy 作为工具来增强人们的能力并促进企业内部的协作。 我们在这一领域取得了激动人心的进展，我们期待与大家分享，”Frederickson 说。
Lucy.ai 创新的知识发现方法及其对组织内个人赋权的承诺使其成为该领域的强大参与者。 随着远程工作趋势的持续发展以及对高效知识呈现的需求的增长，Lucy.ai 的综合答案引擎提供了一个独特的解决方案。
通过弥合员工与公司集体知识之间的差距，露西不仅节省了时间并提高了生产力，而且还促进了有意义的联系，从而推动了企业内部的创新和协作。
