Bridgewater Associates создала Vault, чтобы ИИ-агенты могли искать информацию в более чем 100 млн документов. Одна из главных задач — соблюдать разные права доступа к каждому письму, заметке со встречи и отчету.
Bridgewater Associates собирает материалы для Vault из 135 внешних источников, а также из внутренних текстов, записей встреч и отчетов. Доступ может быть ограничен отдельными группами или пользователями.
Команда выяснила, что фильтрация результатов после поиска работала быстро, но пропускала релевантные материалы, а фильтрация до поиска сохраняла полноту выдачи, но работала медленно. Поэтому команда перешла на встроенную фильтрацию Turbo Puffer, которая оценивает только ближайшие кластеры, содержащие совпадения.
Для компаний, которые создают ИИ-агентов для работы с внутренними документами, этот пример показывает: права доступа нужно учитывать при проектировании поиска, а не только при итоговой проверке. Инфраструктура Bridgewater также должна обслуживать группы ИИ-агентов наряду с 300 пользователями-людьми, причем объемы их запросов сильно различаются.
Права доступа могут определять устройство корпоративного ИИ-поиска, а не просто применяться после получения результатов.
Инфраструктура поиска, рассчитанная на людей, может потребовать существенных изменений, когда ИИ-агенты начинают часто ею пользоваться.
Bridgewater показывает уже реализованный подход, хотя из описания нельзя сделать вывод, что он будет столь же хорошо работать в других условиях.
Написано автоматически редакцией Made in 10 по источнику выше.
AI Overviews и AI Mode от Google меняют то, как читатели попадают на сайты онлайн-изданий, которые сообщают о снижении поискового трафика. Издатели делают ставку на рассылки, подписки и лицензирование контента, а Google утверждает, что общее число переходов из поиска остаётся относительно стабильным.
