Einblicke in die generative KI-Suchbranche
Mit der rasanten Entwicklung der generativen KI-Technologie, Suchmaschinen unterliegen einem tiefgreifenden Wandel und entwickeln sich nach und nach zu intelligenten Produktionswerkzeugen. Der Aufstieg der generativen KI-Suche hat der Suchmaschinenbranche neue Wachstumsmöglichkeiten eröffnet. Während herkömmliche Suchmaschinen stark auf die Keyword-Übereinstimmung angewiesen sind, um Benutzern eine Reihe relevanter Links anzuzeigen, Die generative KI-Suche stört dieses Modell. Es verfügt nicht nur über ein tiefes Verständnis für Semantik und Kontext, Es können aber auch direkt genaue Antworten generiert werden, Bietet Benutzern ein beispielloses und komfortables Sucherlebnis. In diesem Artikel, Wir werden das Produktformular vorstellen, technische Prinzipien, und Marktwettbewerbsmuster der generativen KI-Suche, und analysieren Sie zukünftige Entwicklungstrends und Herausforderungen.
Produktübersicht zur generativen KI-Suche
In der Entwicklung von Suchmaschinen, Benutzer sind von der PC-Suche zur mobilen APP-Suche migriert, und die aktuelle Anwendung der Großmodelltechnologie hat die Suche in eine offene umgewandelt, generatives intelligentes Q&Ein mehrstufiger interaktiver Prozess, was die Interaktivität und Intelligenz deutlich verbessert hat. Herkömmliche Suchmaschinen haben Einschränkungen hinsichtlich der Ergebnisgenauigkeit, Benutzerkontextverständnis, Echtzeit-Updates, und die Anwendung generativer KI-Technologie. Eintritt in die Phase der generativen KI-Suche, Die Suche ist benutzerzentriert, konzentriert sich darauf, die Suchabsicht genau zu verstehen, und strebt eine nahtlose End-to-End-Aufgabenbearbeitung an, mit Funktionen wie semantischem Verständnis, personalisierte Empfehlung, modal- und sprachübergreifendes Abrufen, und Inhaltsgenerierung.
Zu den Haupttypen generativer KI-Suchprodukte gehören::
Eine davon ist die Suche im Internet. Die Internetsuche ist eine wichtige Form der generativen KI-Suchmaschine, die hauptsächlich nach umfangreichen öffentlichen Informationen im Internet sucht. Zu diesen Suchmaschinen gehören aktualisierte Versionen traditioneller Suchmaschinen, wie Baidu (Baidu Search AI Discovery Edition), Microsoft (NeuBing), Google (Barde). Gleichzeitig, Es behandelt auch einige innovative KI-Suchanwendungen, die auf Gesprächen basieren, wie Perplexity AI und Myta AI, die weiterhin Benutzer durch innovative Funktionen durch tiefe Integration von Technologie und Benutzererfahrung anziehen, und versuchen Sie, die Position traditioneller Suchmaschinen herauszufordern.
Die zweite Möglichkeit ist die eingebettete Suche in der Plattform. Die plattforminterne Suche ist eine weitere gängige Art generativer KI-Suchmaschine. Es existiert in der Regel als Funktionsmodul der Plattform und ist speziell für die Suche nach privaten Daten innerhalb der Plattform konzipiert. Der Hauptvorteil dieser Art von Suchmaschine besteht darin, dass sie die große Menge an Daten zum Benutzerverhalten nutzen kann, Vorlieben, historische Suchdatensätze und andere von der Plattform gesammelte Informationen, um Benutzern individuelle Suchergebnisse bereitzustellen. Zum Beispiel, Leonardo da Vinci aus Xiaohongshu nutzt KI-Technologie zur Analyse von Benutzern’ Vorlieben und Bedürfnisse, Suchergebnisse optimieren, und geben Sie genaue Inhaltsempfehlungen.
Der dritte ist die interne Suche des Unternehmens. Die interne Suche ist die Verkörperung generativer KI-Suchmaschinen in Anwendungen auf Unternehmensebene. Dabei geht es hauptsächlich um die internen Daten des Unternehmens, wie unstrukturierte Daten wie Dokumente, E-Mails, Berichte, usw. Diese Daten sind oft von entscheidender Bedeutung für den Geschäftsbetrieb und die Entscheidungsfindung, sondern aufgrund seines schieren Volumens und der Formatvielfalt, Herkömmliche Suchmethoden haben oft Schwierigkeiten, diese Informationen effektiv zu extrahieren und zu nutzen. Durch das tiefgreifende Verständnis und die Verarbeitung dieser Daten, Die KI-Suche kann Mitarbeitern dabei helfen, die benötigten Informationen effizienter aus riesigen internen Daten zu extrahieren, Dadurch werden die Arbeitseffizienz und die Entscheidungsqualität verbessert.
Grundlegende technische Prinzipien
Zu den Kerntechnologien generativer KI-Suchmaschinen gehört die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), tiefes Lernen, und Wissensgraphen. Diese Technologien ermöglichen es der KI, die Semantik von Abfragen zu verstehen, Überwinden Sie die Einschränkungen des Keyword-Matchings, und den Benutzern durch kontextbezogene Zuordnung genauere Antworten zu geben. Dies geschieht in mehreren Schritten:
1. Abfrageabsicht verstehen: Nutzen Sie Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache, um die Absicht von Benutzeranfragen genau zu verstehen und die Einschränkungen des herkömmlichen Keyword-Matchings zu überwinden.
2. Daten abrufen und verarbeiten: Durch den Zugriff auf eine Vielzahl von Datenquellen, kombiniert mit Wissensgraphen oder Datenbanken, Relevante Informationen können schnell herausgefiltert werden.
3. Generieren Sie Antworten: Kombiniert mit generativer KI-Technologie auf Basis großer Modelle, Fassen Sie die Ergebnisse der Abfrage zusammen und generieren Sie Antworten in natürlicher Sprache anstelle einer einfachen Linkliste.
4. Personalisierte Empfehlungen: Passen Sie personalisierte Suchergebnisse basierend auf dem historischen Verhalten des Benutzers an, Vorlieben, und Kontext.
Generative KI-Suchmaschinen bieten effiziente und genaue Suchlösungen, indem sie traditionelle Suchmaschinen tief in die semantische KI-Technologie integrieren, Kombination domänenspezifischer Datenquellen und Indexdatenbanken, und Nutzung großer Modellgenerierungsfunktionen, insbesondere bei der Bearbeitung komplexer Anfragen. Seine zentrale Wettbewerbsfähigkeit liegt in der Qualität und Quantität der Daten, und selbst erstellte Indexdatenbanken sind unerlässlich, um die Genauigkeit und Aktualität der Inhalte sicherzustellen, Dies ist der Schlüssel zur Verbesserung der Genauigkeit generativer KI-Suchen.
Vergleich zwischen dem traditionellen Suchprozess und dem KI-Suchprozess
Der zugrunde liegende Mechanismus der generativen KI-Suche basiert auf “Erweiterte Generierung beim Abrufen” (LAPPEN), die den Abruf traditioneller Suchmaschinen-APIs und selbst erstellter Indexdatenbanken kombiniert, and uses large models to read and summarize content to directly provide user answers. Derzeit, generative AI search products mostly rely on traditional search engine APIs as Internet data support, but not all traditional search engines have open interfaces, and most startups use Bing’s external interfaces, such as Perplexity, Secret Tower, Chain Enterprises, usw., and domestic companies such as Baidu and 360 do not open API interfaces. Gleichzeitig, APIs such as generative large models such as ChatGPT are used for inference and generation, semantic understanding, triage, and process design of problems are carried out according to different business scenarios, and the most suitable size model for each scenario or process is selected for inference or generation, wie zum Beispiel 360 AI search has 9 large model calls. Most AI search startups will have some data sources and indexes in their own specific fields to increase their competitive differentiation. Zum Beispiel, Secret Tower AI’s podcasts and libraries, 360 has revamped the original search index database, usw.
Competitive landscape in the market
With the continuous development of artificial intelligence technology, “generative AI + search engine” has become a new track, and the competition is becoming increasingly fierce. A variety of products and applications have emerged in the search engine market, forming a vibrant industrial ecology. Each participant approaches from different levels and strives to occupy a place.
Traditional search engine vendors: By integrating AI technology to optimize the traditional search experience, and by virtue of their advantages in technology, Daten, and capital, Sie werden ihre Wettbewerbsvorteile im Bereich der generativen KI ausbauen, und nehmen gleichzeitig eine wichtige Position im KI-Suchmarkt ein. Microsoft hat ChatGPT in Suchmaschinen integriert, um das zu starten “Neuer Bing”, die erstmals die Anwendungspraxis und Entwicklungsperspektiven generativer KI im Bereich der Suche demonstrierte. Baidu startete Wenxin Yiyan und integrierte es in seinen Suchdienst.
Große Modellhersteller: Einstieg in die Suche mit generativer KI-Technologie, Einführung von Tools, die Konversation und Suche kombinieren, und verließ sich auf starke technische Fähigkeiten, um Kernalgorithmusunterstützung für die KI-Suche bereitzustellen. Zum Beispiel, Das KI-Suchtool SearchGPT von OpenAI kann in Echtzeit auf Informationen aus dem Internet zugreifen, Ziel ist es, den Benutzern zeitnahere und genauere Informationen bereitzustellen. Die dunkle Seite des Mondes startet die “Kimi Discovery Edition”, wenn Benutzer ein Schlüsselwort oder eine Frage zur Suche eingeben, Auf der Hauptseite werden von der KI generierte zusammenfassende Antworten angezeigt, und auf der rechten Seite der Seite ist das “Websuche” Spalte, Hier wird die Quelle der Webseite angezeigt, einschließlich Bildern und KI-Lesung.
Internetanbieter: Verlassen Sie sich auf ihre fundierten Anwendungsgrundlagen und Vorteile, Sie haben die generative KI-Suche intensiv eingesetzt, und viele Anwendungen haben Dienste eingeführt, die eng mit der KI-Suche verbunden sind. Zum Beispiel, Zhihus KI-Suchprodukt, Zhihu direkte Antwort, eine professionelle Suchfunktion gestartet; Der “Intelligentes Q&A” Der Dienst wird in der Suchleiste der Kuaishou-APP gestartet, und KI hilft Benutzern bei der Suche und Beantwortung relevanter Fragen. Sogar verschiedene Abteilungen desselben Unternehmens bemühen sich darum, ihre eigenen KI-Suchprodukte auf den Markt zu bringen. Zum Beispiel, Douyin von ByteDance, Toutiao und Feishu untersuchen unterschiedliche Benutzerbedürfnisse und -szenarien. Feishu hat eine lokale Suchmaschine entwickelt, um den Benutzern die Suche nach Informationen zu erleichtern, während Douyin E-Commerce seine Suchfunktion für Einkaufsführer mithilfe von KI-Technologie optimiert hat.
Startups: Steigen Sie mit innovativer Benutzererfahrung und schnellen Iterationsfunktionen auf, Wir verleihen dem Suchmarkt neue Dynamik und erfüllen persönliche und berufliche Bedürfnisse. Zum Beispiel, Quark hat aufgrund seines vereinfachten Produktdesigns große Aufmerksamkeit und Beliebtheit bei den Benutzern erhalten, Service aus einer Hand, und hervorragende Leistung in vertikalen Segmentierungsszenarien. Anbieter wie Perplexity haben sich durch ihre einzigartigen Technologien und Produktfunktionen ebenfalls eine Nische im Markt für KI-Suche geschaffen.
Die Zukunft der generativen KI-Suche
Die Explosion von KI-Technologien und -Anwendungen hat die Branche der generativen KI-Suche in eine neue Phase rasanter Entwicklung gebracht, und da weiterhin innovative Produkte auf den Markt kommen, Die generative KI-Suche verändert nach und nach die Marktlandschaft traditioneller Suchmaschinen. Laut Gartner, von 2026, Die Anzahl der Besuche bei herkömmlichen Suchmaschinen könnte um sinken 25%, während die Zahl der Nutzer von KI-Suchprodukten schnell wachsen wird, nähert sich allmählich der Nutzerschwelle von Super-Apps. Gleichzeitig, Die Form generativer KI-Suchprodukte wurde aktualisiert, und Suchmaschinen sind nicht mehr auf die Rolle von Informationsbeschaffungstools beschränkt, sondern gehen auf die Form integrierter Informationsverarbeitungsprodukte über, und engagieren uns für die Realisierung eines modalübergreifenden Sucherlebnisses. In der Zukunft, Die generative KI-Suche wird die Suche integrieren, Integration, Verfeinerung, und Kreation in einen rundum intelligenten Assistenten verwandeln und einen neuen Maßstab in der Branche setzen.
Allerdings weisen generative KI-Suchmaschinen große Marktaussichten auf, Ihre Entwicklung steht noch vor vielen Herausforderungen. Aus technischer Sicht, Hinsichtlich der technologischen Reife besteht eine erhebliche Lücke zwischen inländischen Produkten und ähnlichen ausländischen Produkten, Originalität und Innovationsfähigkeit. In Bezug auf den Markt, Der Weg zur Kommerzialisierung wird noch untersucht, und ein ausgereiftes Geschäftsmodell ist noch nicht entstanden, gepaart mit dem rasanten Wachstum des Bedarfs an Rechenleistung, was zu erheblichen Kostenproblemen geführt hat. In Bezug auf Daten, Der Mangel an qualitativ hochwertiger Datenerfassungs- und -verarbeitungstechnologie ist zu einem wesentlichen Engpass geworden, der die weitere Entwicklung generativer KI-Suchtechnologie einschränkt. Im Bereich Sicherheit, Datenschutz- und Sicherheitsprobleme haben bei den Benutzern große Aufmerksamkeit erregt, und Fragen wie die Autorität und Genauigkeit der Suchergebnisse, Schutz der Privatsphäre der Benutzer, und Inhaltsauthentizität müssen dringend gelöst werden.