关键词搜索或布尔值查询
许多公司都声称他们的解决方案能够解决非结构化信息的管理方面的问题，或者他们的技术能够提供个性化的信息服务。但是这些系统或方法都存在严重的局限性，尤其是在可调节性与成本方面。例如：
关键词搜索或布尔值查询
在信息管理方面，最常用的方法是传统的关键词搜索。在这种简单的方法中，用户将某些词语输入一个文本框。接着系统在文档列表中进行搜索，并返回包含这些词语的文档。
协同过滤或群体代理
协同过滤是使计算机通过用户与其他用户之间的相似性而提供个性化建议的方法。其基本原理非常简单：通过让大量用户提供有关其偏好的信息（通常借助表格或复选框）来形成建议。
以下示例阐明了这一基本原理。有三名用户：Mick、Bud和 Brad，系统要求他们挑出最喜欢的三位歌手。
Mick 选择了：
· Elvis
· Buddy Holly
· Little Richard
Bud 选择了：
· Jimi Hendrix
· James Brown
· Aretha Franklin
Brad 选择了：
· Elvis
· Jerry Lee Lewis
· Little Richard
Autonomy 的方法
与之相反，Autonomy 使用概念检索技术来根据用户提供的语境找出正确的结果。由于其基于语义的独特技术，IDOLServer 在综合搜索各个存储库的同时，其准确性和可靠性也通过特有的搜索能力得到了加强。它将在整个索引中进行搜索以找出相符的语境，因此，不会影响存储库本身的性能。若用户需要使用第三方子系统处理查询，Autonomy 的自动查询分类 (AQF) 技术也能实现这一点。该模块将根据对查询的概念性理解将查询分配给最适合的系统。例如用户输入某个货运跟踪编号，IDOL 会根据查询的形式判定货运公司是最有可能提供正确结果的单位，然后将该查询只分配给货运公司的系统。IDOL 不会像 OneBox 模型一样用相同的查询内容轰炸所有的子系统，而是选出最可能提供正确结果的系统。
