Dropbox detailliert in einem Blog-Post heute einige der Herausforderungen, wenn es um die Suche auf seiner Plattform geht und welche Gründe es gab, Maschinenlernen einzusetzen, um diese zu verbessern.
„Die Suche stellt eine einzigartige Herausforderung dar, wenn es um Dropbox geht, da wir enorm groß sind - mit Hunderten von Milliarden von Inhalten - und auch, weil wir jedem unserer mehr als 500 Millionen registrierten Benutzer eine personalisierte Suchfunktion bieten müssen”.
Eine weitere Schwierigkeit: Die Inhalte der Dropbox ändert sich ständig. Das Dropbox-Team, das sich mit der Suche beschäftigte, hatte deshalb vier Hauptziele identifizieren können und arbeitete daraufhin an der neuen, KI-basierten Suchmaschine Nautilus.
Diese Ziele wollte Dropbox mit der neuen Suche erreichen:
- erstklassige Leistung, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit, um mit der enormen Datenmenge umgehen zu können
- eine Grundlage für die Implementierung intelligenter Funktionen zur Dokumentenklassifizierung und -abfrage schaffen
- Aufbau eines flexiblen Systems, das es ermöglicht, die Dokumentenindexierung und die Abfrageverarbeitung für Experimente einfach anzupassen.
Natürlich gibt es noch weitere Bedingungen, die bei Dropbox aber auch bei jedem anderen Anbieter erfüllt werden müssen, damit die Akzeptanz der Nutzer erreicht wird. Das Suchsystem muss schnell und zuverlässig arbeiten und die Privatsphäre der Benutzer schützen.
Dropbox testete Nautilus zunächst im Hintergrund, bevor es zur primären Suchmaschine wurde. Im Blog-Post finden sich noch viele weitere, sehr technische Details zu Nautilus.
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