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18.09.2017

Recientemente IBM lanzó el servicio de búsquedas llamado Watson Discovery Service como parte de su oferta de servicios cognitivos.

Debido a la naturaleza del servicio Discovery, el cual es descubrir valor de entre datos a través de búsquedas, a algunas personas aún nos genera confusión en como se compara con el servicio de Retrieve and Rank.

Pensamiento personal: la razón por la que creo que IBM creó el servicio Discovery no era para reemplazar R&R, sino, para compensar un espacio que aún no se cubría y que las personas creían que se llenaba con R&R. Y por esto creo que R&R es el servicio más incomprendido del 2016-2017 🙂.

Con eso mente, preparé esta publicación para aclarar como se diferencian y como los usos son distintos.

Para iniciar, el proceso de R&R es más "artesanal", significando que se debe realizar de manera manual y controlada ya que el objetivo de R&R es brindar la respuesta óptima a una pregunta, desde un origen de datos curado. 

Y el servicio de Discovery, más bien permite brindar información relevante a una consulta, no necesariamente pregunta, desde múltiples orígenes de datos predefinidos. 

r-r-vs-discovery2x

Cómo se puede apreciar en la imagen anterior, el servicio de R&R requiere de una asociación de contenidos (a.k.a entrenamiento) para poder enseñarle al sistema como es que los contenidos se asocian a las potenciales preguntas. 
Mientras que el servicio de Discovery, se asocia a una fuente de información, se enriquece por NLP y se comienza a realizar búsquedas a los datos "crawleados".

Espero que esta explicación les ayude a clarificar un poco la relación entre estos dos servicios, que proveen mucho valor para las aplicaciones, cuando son usados para lo que son mejores.

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