随着企业生产经营的不断发展，积累了海量的结构化和非结构化数据,其中包括大量的文档、图纸、清单、日程、手册、合同和方案等。随着时间推移，过去的文件数据不断积累，占用着大量的企业存储，然而却没有很好的方式进行组织和使用。过往的数据慢慢变成了“鸡肋”数据，价值薄弱但又无法清理。

因此盘活企业海量结构化和非结构化数据，实现所有过往数据可以被搜索到、挖掘到，进而挖掘数据价值提升企业效率成为迫切的需求。

传统的搜索是针对文件名和文本内容的关键词进行搜索匹配的，那么大量的PDF格式、图片格式的文件图纸内容无法被搜索到，失去了数据价值。因此通过智能的技术可以实现对图像、图纸里面的文字内容进行识别后可以被搜索到并展示出来，成为很多企业的迫切需求。

传统的搜索是通过关键词进行匹配后的结果展示，然而面对海量数据的情况下，这种搜索结果非常单一且不精准，无法做到最优化答案的排序、不同用户的智能推荐。因此通过知识图谱的技术实现对数据实体建立逻辑关系、构建知识体系，将搜索关键词通过知识图谱的逻辑进行匹配、丰富搜索词库，根据用户角色智能排序推荐，成为很多企业建立智能内搜平台的刚性需求。智能搜索将极大的提升搜索准确度提升工作效率。