SlackにおけるGleanの活用

Slackを離れることなく、回答の取得・業務を自動化

Gleanが必要な情報を見つけ、会話を要約し、ワークフローをSlack上で効率化。ユーザーは作業を中断せずに進められます。

自然言語を使用してエージェントを作成

Glean エージェントは組織の仕組みを理解しているため、単純な自然言語によるプロンプトを完全なエンドツーエンドのワークフローに変えることができます。貴社の既存のプロセス知識を活用することで、すでに効果があることが証明されている知識をさらに発展させます。どうやって 君の仕事だけじゃなくて何、企業全体のコンテキストを網羅した豊富なグラフを作成できます。

エージェントをエンタープライズコンテキストに根付かせる

パーソナライズされたタスクとインサイトを提供するAIパートナーで、すべての従業員を支援しましょう。

オープンで拡張可能なプラットフォームによる将来を見据えた AI

Gleanのオープンで拡張可能なプラットフォームにより、独自のLLMを柔軟に持ち込んだり、サードパーティのエージェントに接続したりできるため、常に最新のモデルとツールを使用できます。AIエコシステムとともに進化するように構築されているため、新しいイノベーションの出現に応じて採用できると同時に、エージェント間のコラボレーションが可能になり、エンタープライズシステム全体のサイロが解消されます。

セマンティック理解

Glean は、会社のデータに基づいてトレーニングされたセマンティック検索とレキシカル検索を組み合わせて、独自の略語、社内プロジェクト、ドメイン固有の用語を理解し、最も関連性の高い結果を表示します。

複雑で状況に応じたワークフロー

Glean、組織がどのように仕事を進めているかを分析し、過去のワークフローの構造を調べて新しいタスクに最適なプランを決定します。単なる類似性マッチングにとどまらず、ハイブリッド検索と、成功率、使用パターン、最新性などのワークフローからのシグナルを利用して意思決定の指針としています。その後、この豊富なプロセス知識をLLMと共有して、新しいコンテキスト認識型ワークフローの作成に役立てます。

このネットワークは、表面的な意味理解にとどまらず、Gemini 2.0 FlashやGemini 2.0 Proなどの類似製品名など、特定の製品の区別に役立つ微妙なコンテキストを提供します。

パターンと目標の自動認識

各エージェントは、データ分析の実施、オンボーディング、調査の実施など、特定の目標を達成するように設計されており、それぞれが企業独自のクエリパターンを表しています。Glean は、これらのパターンを深く理解し、AIの応答を適切な企業コンテキストに基づいて行うことで、強力な検索体験を提供します。

Glean、エンタープライズアプリのデータ構造を理解し、エンティティを自動的に推測することで、これらのグラフをすべて機械学習を使用して作成します。これらはすべて、データのプライバシーを確保するために、各顧客のシングルテナント環境で行います。

Protect your data with a graph built  for your enterprise

Make AI work for every employee and every task

継続的なパフォーマンス評価と評価

エージェントを評価することは、エージェントが正しい答えを見つけたかどうかを確認することだけではありません。各タスクにとって「良い」とは実際に何を意味するのかを定義することです。Glean では、執筆の創造性、問題解決への有用性、指導ガイドの一貫性など、意図を評価するよう努めています。次に、さらに深く掘り下げて、エージェントの推論の各ステップがどの程度成り立つかを評価します。これを大規模に行うために、LLMジャッジを使用します。LLMジャッジとは、特定のクエリクラス内のエージェントの出力を評価するようにトレーニングされた言語モデルです。

これらの個人グラフは、アプリ全体のアクションを見ることで、その背後にあるより広範なタスクやプロジェクトを推測できます。これにより、モデルは作業をより高いレベルで見ることができます。Glean は、担当者が何に取り組み、どのように物事を成し遂げるかを理解することで、エージェントをより適切にパーソナライズして、より有意義なサポートを提供できるようになります。

オープンで拡張可能なプラットフォーム

Glean を利用すると、LLMの最新機能にアクセスでき、増え続けるサードパーティエージェントのネットワークに接続できます。Glean ではプラットフォーム内でエージェントを簡単に構築できますが、企業がさまざまな場所でエージェントを作成することはわかっています。そのため、Anthropicのモデルコンテキストプロトコル、OpenAI Agents SDK、LangChainなどの主要なエージェントフレームワークと統合するオープンで拡張可能なプラットフォームを構築しました。

これらのグラフの強みの 1 つは、そのダイナミックな性質です。流動的で微妙な仕事の現実を反映して、人間関係、役割、ワークフローの変化に応じて進化します。