企业搜索要求很高。即便查询在质量、细节和专业性上各不相同，回应都需要准确、直接且高度相关。与此同时，底层数据通常结构松散、结构不完整或完全无结构，以各种格式存档且访问难度不一。
拥有正确、最新的信息对良好的客户服务至关重要。企业中成本最高的员工 — 不仅是高管层，还包括熟练的技术人员和工程师 — 如果要花费数小时筛选大量结构混乱的文档来获取可行信息，就会浪费公司资源。
这些挑战恰恰凸显了 AI 在企业中的真正力量。
Jina AI 的 DeepSearch 通过将智能代理推理应用于多模态信息检索，充分利用 AI 在企业搜索领域的新发展。它不仅仅是按需检索候选查询匹配的集合。DeepSearch 会智能地思考用户请求，重新构建查询并评估结果，代表用户深入挖掘数据，直到对整体结果满意为止。它能识别用户可能未意识到的查询歧义，总结相关信息并呈现结果。如果一个查询需要从多个文档中获取信息才能正确回答，它会以透明且用户可访问的方式完成这项工作。
DeepSearch 作为用户的代理，充分利用现有的检索系统而不是替换整个技术栈。它为关键系统添加强大的 AI 功能，无需昂贵的基础设施改造。
tagDeepSearch 如何工作？
Han Xiao
DeepSearch 通过搜索、阅读、思考和重新构建搜索的迭代过程运作，记录所学内容并重新应用。简而言之，它模仿用户在使用搜索系统和文档时的理想行为。
DeepSearch 不仅仅是增强常规检索。它不只是获取文档呈现给用户；它会阅读这些文档，然后基于所学内容提出新的查询。它会思考并给出答案。
tag支持视觉文档的 DeepSearch
为了展示其实际工作方式，我们将使用我们的合作伙伴 Sikla GmbH（一家总部位于德国的全球模块化建筑和工程系统供应商）提供的 PDF 文档集合。这些文档包括产品目录、规格说明以及紧固件和各类建筑产品的支持文档。
虽然 DeepSearch 可以与您现有的搜索和归档系统配合使用，但在本文中，我们将使用我们的原型系统 Enterprise Visual Document Search。这个 AI 驱动的文档存储支持非结构化混合媒体，特别是 PDF 和集成了图表与文本的 HTML5/SVG 渲染，通过多模态和多语言语义索引检索文档。简而言之：它可以处理您拥有的任何内容。
让我们看一个查询示例：
TCS F VdS/FM 梁夹的拧紧扭矩是多少？
如果像普通查询一样只使用 DocumentSearch，不使用 DeepSearch，结果如下：
这不是很有帮助。虽然查询词大多匹配，但找到的页面与拧紧扭矩的相关性不高。
改进查询的一个策略是删除不必要的词：
TCS F VdS/FM 梁夹拧紧扭矩。
这个查询检索到了安装说明，其中指定了正确的拧紧扭矩。
这突显了信息检索系统的特性，它们往往对精确的查询措辞很敏感。无论您的系统调优得多好，仍可能出现这类问题。
DeepSearch 能够尝试不同的查询构建方式并评估结果，代表用户行动。AI 可以替代人工，避免浪费时间和精力来调整查询措辞。
但 DeepSearch 不仅仅是向您展示正确的文档。"TCS F VdS/FM 梁夹的拧紧扭矩是多少？"这个问题有一个具体的正确答案：10 牛米（Nm）。DeepSearch 会阅读它找到的文档，并可以直接给出答案，同时提供相关文档的链接供您查看和验证：
Sikla TCS F VdS/FM 梁夹的螺母拧紧扭矩是 10 牛米[^1]。放置梁夹并用手拧紧两个螺母，然后将螺母拧紧至 10 牛米的扭矩。
tagDeepSearch：深度搜索
DeepSearch 支持多语言，已在超过 100 种语言上进行训练。这意味着我们也可以用德语搜索。例如：
Was ist der Anzugsmoment für eine 25mm Stabilrohrschelle?
（25mm Stabil（品牌名）管夹的拧紧扭矩是多少？）
直接使用 DocumentSearch，排名最前的检索结果实际上包含了答案：
这个结果相当不错，尽管您必须阅读表格并知道 25mm 属于 24-65mm 范围才能得到正确的值：2 牛米。
但仍然存在一个问题：这个查询是有歧义的。Sikla 销售多种不同的 Stabil 品牌管夹，它们的拧紧扭矩各不相同。上面的页面只包含了 Stabil D3G 管夹的正确答案。
第三高评分的页面对此更为清晰：
我们在这里看到三种不同的 Stabil 品牌夹具及其不同的拧紧扭矩。要获得完整、正确的答案，用户需要知道：首先，他们的请求匹配多个项目；其次，需要查看检索到的第一页之外的内容。
DeepSearch 可以自动完成这些工作。它对同样的查询给出了更加直观的答案：
Der Anzugsmoment für eine 25-mm-Stabilrohrschelle von Sikla variiert je nach Modell. Hier eine Übersicht relevanter Modelle und zugehöriger Anzugsmomente, basierend auf den Spannbereichen:
- Stabil D-3G m.E.: Für den Spannbereich 24-65 mm beträgt der Anzugsmoment 2 Nm [^1]. Dieser Wert gilt sowohl für statische als auch für seismische Belastungen. Diese Schelle ist aus galvanisch verzinktem Stahl gefertigt.
- Stabil RB-A: Diese Schelle hat keinen expliziten Wert für 25 mm genannt. Jedoch beträgt der Anzugsmoment für den Spannbereich 13-49 mm 20 Nm. Diese Schelle ist aus blankem Stahl gefertigt.
Es ist zu beachten, dass der korrekte Anzugsmoment entscheidend für die sichere Befestigung ist. Bei Unsicherheiten sollte immer die spezifische Montageanleitung des jeweiligen Sikla Produkts konsultiert werden.
翻译：
Sikla 的 25 mm Stabil 管夹的拧紧扭矩因型号而异。以下是基于夹持范围的相关型号和对应拧紧扭矩概述：
- Stabil D-3G m.E.：对于 24-65 mm 的夹持范围，拧紧扭矩为 2 Nm [^1]。此值适用于静态和地震载荷。这种夹具由镀锌钢制成。
- Stabil RB-A：该夹具没有明确标注 25 mm 的数值。但是，13-49 mm 夹持范围的拧紧扭矩为 20 Nm。这种夹具由光亮钢制成。
需要注意的是，正确的拧紧扭矩对于安全固定至关重要。如有不确定，请始终查阅特定 Sikla 产品的安装说明。
这展示了 DeepSearch 为查询系统带来的真正力量：它执行了即使是见多识广且经验丰富的用户往往也不会做的深入尽职调查。
tagDeepSearch 简化信息检索
Sikla 的示例文档通常充满了包含非常具体名称和数字的表格。这对工程项目来说是非常重要的信息，但对于稍微疲惫或厌烦的人类读者来说，这些信息可能会让人眼花缭乱，容易被误读或跳过。
例如：
Welches ist die notwendige Verankerungstiefe in Porenbeton beim VMU plus System?
（VMU plus System 在加气混凝土中需要的锚固深度是多少？）
这个查询检索到了正确的信息，但信息位于一个充满表格和数字的页面中：
DeepSearch 简化了这个过程，给出了不包含无关信息的回答：
Die notwendige Verankerungstiefe für das VMU plus System in Porenbeton hängt von der Steindruckfestigkeit des Porenbetons (fb) und dem Durchmesser der Ankerstange ab. Gemäß ETA-17/0307 sind folgende Werte für Porenbeton AAC6 (ρ: 0,6 kg/dm³) mit einer Steindruckfestigkeit von ≥ 6 N/mm² zu berücksichtigen [^1]:
Für Ankerstangen M8 bis M16 gilt eine Verankerungstiefe (hef) von 80 mm bis 100 mm. […]
翻译：
VMU plus System 在加气混凝土中所需的锚固深度取决于加气混凝土的抗压强度（fb）和锚杆的直径。根据 ETA-17/0307，对于抗压强度 ≥ 6 N/mm² 的 AAC6 加气混凝土（ρ：0.6 kg/dm³），需要考虑以下数值 [^1]：
对于 M8 至 M16 锚杆，锚固深度（hef）为 80 mm 至 100 mm。[...]
tag企业版 DeepSearch：让 AI 为您搜索
在企业 IT 领域，没有哪项 AI 技术比信息检索更具有即时相关性。Jina AI 提供了完整的 AI 搜索技术栈，从多媒体语义索引到 AI 语言和推理模型，这些技术可以集成到整个技术栈中并负责管理其中存储的信息。现在就可以为客户服务和员工支持提供稳健、易用且经济的 AI 驱动解决方案。
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