自然语言
可以用清楚的句子说明需求，不必只输入简短关键词。
用日常语言查找信息
用户不一定知道应用中的准确术语。语义搜索与处理语言的大语言模型LLM集成，支持使用日常表达搜索。说明所需内容后，可在已配置的信息来源和权限范围内查看结果。
用户问题意图
添加对信息的解释以使意图更加清晰。 上下文有助于区分具有相似术语的请求。
与大语言模型LLM集成
LLM 集成已经是语义搜索的一部分。 在演示过程中，用户可以看到如何将搜索应用于可用信息。
结果检查
检查结果的适用性和所显示信息的来源。 搜索有助于查找信息，但用户仍然需要检查上下文。
使用用户实际需要的搜索示例
请用日常工作中的常见问题测试搜索。结果不合适时，可以进一步说明需求，并确认相关资料是否已提供。我们的团队会协助了解企业所需的信息来源和搜索范围。
指定所寻求的信息
选择真正的需求和相关的信息来源。
用自然句子表达
解释含义和上下文，而不必猜测某些术语。
审查结果适用性
检查找到的信息是否满足用户的需求。
语义搜索有助于根据问题意图进行搜索
关键词搜索侧重词语匹配，语义搜索则关注问题的意思。在HRIS中，用户可以用日常语言说明需要什么信息。LLM集成支持这种搜索方式，但问题仍应清楚，找到的内容也需要由用户检查是否适合实际工作。
相比记住应用中的准确术语，用户往往更容易用普通句子提问。Sigma HRIS和Forte HRIS通过LLM集成支持语义搜索。补充目的或相关条件，可以让需求更明确。企业可向团队介绍常见提问示例。找到资料后，用户仍需阅读并确认它是否符合需要。
演示时可以用不同句子搜索同一内容，比较结果是否相关。问题过于宽泛时，可补充必要背景，但不输入无关的重要信息。重点检查资料是否容易找到，以及结果不合适时如何调整问题。用于业务操作或决定之前，用户仍需核对信息与现行要求是否一致。
说出您想要查找的信息
例如，不只输入“休假”，而是询问“如何申请休假？”结果取决于已有资料和用户权限。用团队实际工作中的问题进行演示，可以了解搜索是否有帮助，以及还需要补充哪些说明。
在语义搜索演示中尝试使用一些日常问题。 如果结果不匹配，请添加上下文并查看搜索是否更有帮助。 避免输入不需要的重要数据。 这种方法使用户更容易评估收益。 搜索结果在使用前仍需阅读和检查。 目标是帮助找到相关信息，而不是取代用户做出决策时的考虑因素。
Sigma HRIS和Forte HRIS均配备AI功能，并持续更新。Sigma HRIS支持本地部署和私有云，Forte HRIS提供云端服务。企业可以按业务需求和内部政策选择AI的使用范围。演示时可使用不含重要信息的业务示例，了解具体操作与适用场景。我们的团队也会在上线后提供支持。
按企业需求选择Sigma HRIS或Forte HRIS
Sigma HRIS和Forte HRIS均适用于中小企业至大型企业。两款产品的主要区别在于部署和运维方式。我们的团队会结合业务需求与IT政策，协助您选择合适的方案。
Sigma HRIS支持在企业自有服务器上本地部署，也支持私有云。我们的团队会根据人事流程和IT政策协助完成系统配置。
了解更多
Forte HRIS采用云端服务。我们的团队会协助选择模块、准备数据并指导用户操作，让系统适合企业的日常人事工作。
了解更多Sigma HRIS和Forte HRIS持续更新ESS、移动应用和AI功能，以满足实际使用需求。您可以通过演示，结合企业的业务场景了解具体操作方式。
比较两款产品HRIS实施与日常支持
Sigma Solusi Informatika拥有十多年的HR与薪资系统开发经验。凭借这些经验，我们的团队可以在短短几小时内梳理企业现有的业务流程，明确系统配置需求。
数据准备和应用程序设置
从企业现有的数据和工作流程开始即可。我们的团队会协助准备和迁移数据，并完成系统配置，让系统从一开始就符合实际业务需要。
上线后的日常支持
系统上线后，您仍可联系支持团队和项目经理。我们会解答操作问题、协助排查故障，为日常人事工作提供持续支持。
语义搜索常见问题
什么是 HRIS 中的语义搜索？
语义搜索有助于根据问题的意图查找信息。 与 LLM 的集成允许用户使用日常句子，而不仅限于某些关键字。
语义搜索是否与LLM集成？
是的。语义搜索直接与大语言模型LLM集成，可使用自然语言搜索。
我必须使用与信息标题完全相同的词语吗？
目标是让用户能够用自然句子传达含义。 结果仍然取决于可用信息和请求的清晰度。
搜索可以读取所有公司数据吗？
搜索遵循信息源和访问权限设置。 我们的团队帮助解释范围。 不向AI集成提供关键数据。
如果结果不正确怎么办？
请具体说明需要什么信息，并确认相关内容是否在搜索范围内。我们的团队会协助检查信息来源和使用范围。
演示需要准备什么？
准备示例问题、要搜索的信息源和用户组，以便可以审查搜索范围。