Glean 与传统搜索工具对比:AI 自然语言查询助力企业高效安全获取信息

2025-07-11| 750 阅读

? Glean 与传统搜索工具对比:AI 自然语言查询助力企业高效安全获取信息


在企业信息管理领域,传统搜索工具的局限性日益凸显,而 Glean 凭借 AI 自然语言查询技术,正在改写游戏规则。

? 自然语言交互:从关键词匹配到语义理解


传统搜索工具主要依赖关键词匹配,用户必须精准输入关键词才能获得结果。比如在 Elasticsearch 中,用户需要编写复杂的查询语句,若关键词选择不当,结果可能南辕北辙。而 Glean 支持自然语言查询,用户可以用日常语言提问,如 “NexTech Solutions 去年的合作痛点、最新技术需求,以及竞品对比资料”,系统会自动理解意图,聚合分散在 Google Drive、Slack、Salesforce 等平台的数据。这种语义理解能力不仅降低了使用门槛,还能挖掘出用户未明确表达的潜在需求。

Glean 的知识图谱技术进一步提升了搜索的准确性。它通过分析文档的元数据、版本历史、访问频率等 “信号”,构建企业专属的知识网络。例如,当用户搜索 “Scholastic” 时,Glean 能识别出这是一个基于向量的检索和评分系统,并提供详细解释,而传统 RAG 系统可能返回无关内容。

?️ 数据安全与权限管理:企业级防护 vs 松散控制


传统搜索工具在数据安全方面存在明显短板。以 Elasticsearch 为例,其默认的最终一致性模型可能导致数据不一致,且缺乏细粒度的权限控制。而 Glean 通过了 SOC 2 Type II 认证,严格执行源应用权限,确保数据访问符合企业安全策略。

Glean 的权限感知能力尤为突出。它能实时同步企业各系统的权限变更,用户只能访问其权限范围内的数据。比如在 Grab 的案例中,Hubble IQ bot 通过 Glean 集成,确保数据消费者只能查看授权的数据集。这种安全机制有效防止了数据泄露,尤其适合金融、医疗等对数据敏感的行业。

? 数据整合与协作:打破孤岛 vs 各自为政


传统搜索工具往往只能索引单一数据源,形成数据孤岛。例如,企业可能需要在 Confluence、Jira、Outlook 等多个系统间切换搜索,效率低下。Glean 则支持超过 100 个数据源的集成,包括文档、消息、数据库等,实现数据的统一检索和分析。

Glean 还能智能推荐协作资源。在模拟场景中,新销售员工 Alex 在搜索后,Glean 会自动推荐处理过 NexTech 项目的技术主管,并显示其空闲时段,方便预约会议。这种关联推荐功能促进了跨部门协作,减少了 “重复造轮子” 的现象。

? AI 驱动的工作流自动化:被动搜索到主动服务


传统搜索工具的功能局限于信息检索,而 Glean 通过 AI 助手和智能体实现了工作流自动化。例如,用户可以在 Glean 中直接生成会议助手,输入 “提取客户痛点,并生成 3 个定制化方案建议”,系统会在 1 分钟内输出结构化摘要,并调用 Google Docs 模板生成 PPT。这种自动化能力显著提升了工作效率,某大型共享出行公司每月因此节省超过 2 亿美元。

Glean 的 Agent 平台支持混合使用不同 LLMs。用户可以根据任务需求,在同一个智能体中选择 OpenAI、Google Gemini、Anthropic 等模型,充分发挥各模型的优势。例如,在深度研究任务中,Glean 的智能体可在几分钟内整合企业内部知识和网页信息,生成全面的研究报告。

? 总结:AI 时代的企业搜索新范式


Glean 通过 AI 自然语言查询、知识图谱、企业级安全和工作流自动化,彻底改变了企业获取信息的方式。相比之下,传统搜索工具在语义理解、数据整合、安全性和自动化方面显得力不从心。对于追求效率和安全的企业而言,Glean 无疑是更优选择。正如Booking.com高管所言,Glean 已成为员工工作中不可或缺的 “自来水”。

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