Схема решения

1

Источники данных

Источниками данных для поиска могут служить библиотека SharePoint, файловая система Microsoft, системы CRM, ERP, СЭД и другие.

2

Полнотекстовая индексация

После загрузки данных в ABBYY Intelligent Search, выполняется построение полнотекстового индекса. Из документов извлекается текст, мета-данные, при необходимости выполняется OCR. После этого документы становятся доступными для поиска по ключевым словам.

Классификация документа по типу

На этом же этапе происходит классификация документов по типу (договоры, чертежи, письма и т.д.) которая в дальнейшем используется в качестве фильтров по результатам поиска.

3

Обогащение семантической информацией

Семантическое обогащение обеспечивает поиск документов по смыслу и происходит в фоновом режиме. Таким образом изначально можно построить полнотекстовый индекс и начать с ним работать, при этом документы параллельно будут обогащаться семантической информацией.

Извлечение сущностей с помощью онтомоделей

Предметная онтомодель позволяет выявлять сущности (названия организаций, предмет договора и его стороны, суммы по договору и т.д.) для построения фильтров и углубленной аналитики. Подключение пользовательских сущностей также происходит в фоновом режиме наряду с семантическим обогащением.

4

Пользователи и приложения

Построенный индекс доступен пользователям через сайт или через REST API.