Insights για τον παραγωγικό κλάδο αναζήτησης AI
Με την ταχεία ανάπτυξη της γενετικής τεχνολογίας AI, Οι μηχανές αναζήτησης υφίστανται βαθύ μετασχηματισμό και σταδιακά εξελίσσονται σε έξυπνα εργαλεία παραγωγής. Η άνοδος της γενετικής αναζήτησης AI έφερε νέο χώρο ανάπτυξης στη βιομηχανία των μηχανών αναζήτησης. Ενώ οι παραδοσιακές μηχανές αναζήτησης βασίζονται σε μεγάλο βαθμό στην αντιστοίχιση λέξεων-κλειδιών για να δείχνουν στους χρήστες μια σειρά σχετικών συνδέσμων, Η γενετική αναζήτηση AI διακόπτει αυτό το μοντέλο. Όχι μόνο έχει μια βαθιά κατανόηση της σημασιολογίας και του πλαισίου, αλλά μπορεί επίσης να δημιουργήσει άμεσα ακριβείς απαντήσεις, παρέχοντας στους χρήστες μια άνευ προηγουμένου εμπειρία αναζήτησης. Σε αυτό το άρθρο, θα εισαγάγουμε τη φόρμα προϊόντος, τεχνικές αρχές, και μοτίβο ανταγωνισμού στην αγορά της γενετικής αναζήτησης AI, και να αναλύσει τις μελλοντικές αναπτυξιακές του τάσεις και προκλήσεις.
Επισκόπηση προϊόντος Generative AI Search
Στην εξέλιξη των μηχανών αναζήτησης, Οι χρήστες έχουν μετεγκατασταθεί από την αναζήτηση υπολογιστή στην αναζήτηση εφαρμογών για κινητά, και η τρέχουσα εφαρμογή της τεχνολογίας μεγάλων μοντέλων έχει μετατρέψει την αναζήτηση σε ανοιχτό, γενεσιουργός ευφυής Q&Μια και πολλαπλή διαδραστική διαδικασία, που έχει βελτιώσει σημαντικά τη διαδραστικότητα και την ευφυΐα. Οι παραδοσιακές μηχανές αναζήτησης έχουν περιορισμούς όσον αφορά την ακρίβεια των αποτελεσμάτων, κατανόηση του περιβάλλοντος χρήστη, ενημερώσεις σε πραγματικό χρόνο, και την εφαρμογή της γενετικής τεχνολογίας AI. Είσοδος στο στάδιο γενετικής αναζήτησης AI, Η αναζήτηση βασίζεται στο χρήστη, επικεντρώνεται στην ακριβή κατανόηση της πρόθεσης αναζήτησης, και προσπαθεί να επιτύχει απρόσκοπτη επεξεργασία εργασιών από άκρο σε άκρο, με λειτουργίες όπως η σημασιολογική κατανόηση, εξατομικευμένη σύσταση, διατροπική και διαγλωσσική ανάκτηση, και παραγωγή περιεχομένου.
Οι κύριοι τύποι προϊόντων αναζήτησης γενετικής τεχνητής νοημοσύνης περιλαμβάνουν:
Το ένα είναι η αναζήτηση στο διαδίκτυο. Η αναζήτηση στο Διαδίκτυο είναι μια σημαντική μορφή παραγωγικής μηχανής αναζήτησης AI, που αναζητά κυρίως μαζικές δημόσιες πληροφορίες στο Διαδίκτυο. Τέτοιες μηχανές αναζήτησης περιλαμβάνουν αναβαθμισμένες εκδόσεις παραδοσιακών μηχανών αναζήτησης, όπως το Baidu (Baidu Search AI Discovery Edition), Microsoft (NewBing), Google (Βάρδος). Την ίδια στιγμή, Καλύπτει επίσης ορισμένες καινοτόμες εφαρμογές αναζήτησης AI που βασίζονται σε συνομιλίες, όπως το Perplexity AI και το Myta AI, που συνεχίζουν να προσελκύουν χρήστες μέσω καινοτόμων χαρακτηριστικών μέσω της βαθιάς ενοποίησης της τεχνολογίας και της εμπειρίας χρήστη, και προσπαθήστε να αμφισβητήσετε τη θέση των παραδοσιακών μηχανών αναζήτησης.
Το δεύτερο είναι η ενσωματωμένη αναζήτηση στην πλατφόρμα. Η αναζήτηση εντός πλατφόρμας είναι ένας άλλος κοινός τύπος μηχανών αναζήτησης γενετικής τεχνητής νοημοσύνης. Συνήθως υπάρχει ως λειτουργική μονάδα της πλατφόρμας και έχει σχεδιαστεί ειδικά για την αναζήτηση ιδιωτικών δεδομένων εντός της πλατφόρμας. Το βασικό πλεονέκτημα αυτού του τύπου μηχανής αναζήτησης είναι ότι μπορεί να χρησιμοποιήσει μεγάλο αριθμό δεδομένων συμπεριφοράς χρήστη, προτιμήσεις, ιστορικά αρχεία αναζήτησης και άλλες πληροφορίες που συγκεντρώνει η πλατφόρμα για να παρέχει στους χρήστες εξατομικευμένα αποτελέσματα αναζήτησης. Για παράδειγμα, Ο Leonardo da Vinci του Xiaohongshu χρησιμοποιεί τεχνολογία AI για να αναλύει τους χρήστες’ προτιμήσεις και ανάγκες, βελτιστοποίηση των αποτελεσμάτων αναζήτησης, και να παρέχει ακριβείς συστάσεις περιεχομένου.
Το τρίτο είναι η εσωτερική αναζήτηση της επιχείρησης. Η εσωτερική αναζήτηση είναι η ενσάρκωση των μηχανών αναζήτησης τεχνητής νοημοσύνης που δημιουργούνται σε εφαρμογές σε εταιρικό επίπεδο. Ασχολείται κυρίως με τα εσωτερικά δεδομένα της επιχείρησης, όπως μη δομημένα δεδομένα όπως έγγραφα, emails, εκθέσεις, και τα λοιπά. Αυτά τα δεδομένα είναι συχνά κρίσιμα για τις επιχειρηματικές δραστηριότητες και τη λήψη αποφάσεων, αλλά λόγω του τεράστιου όγκου και της ποικιλίας των μορφών του, Οι παραδοσιακές μέθοδοι αναζήτησης συχνά δυσκολεύονται να εξαγάγουν και να χρησιμοποιήσουν αυτές τις πληροφορίες αποτελεσματικά. Μέσα από τη σε βάθος κατανόηση και επεξεργασία αυτών των δεδομένων, Η αναζήτηση AI μπορεί να βοηθήσει τους υπαλλήλους να εξάγουν τις πληροφορίες που χρειάζονται από τεράστια εσωτερικά δεδομένα πιο αποτελεσματικά, βελτιώνοντας έτσι την αποδοτικότητα της εργασίας και την ποιότητα λήψης αποφάσεων.
Βασικές τεχνικές αρχές
Οι βασικές τεχνολογίες των μηχανών αναζήτησης γενετικής τεχνητής νοημοσύνης περιλαμβάνουν την επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP), βαθιά μάθηση, και γραφήματα γνώσης. Αυτές οι τεχνολογίες επιτρέπουν στο AI να κατανοήσει τη σημασιολογία των ερωτημάτων, υπερβείτε τους περιορισμούς της αντιστοίχισης λέξεων-κλειδιών, και παρέχει στους χρήστες πιο ακριβείς απαντήσεις μέσω συσχέτισης με βάση τα συμφραζόμενα. Αυτό το κάνει σε πολλά βήματα:
1. Κατανοήστε την πρόθεση του ερωτήματος: Χρησιμοποιήστε τεχνολογία επεξεργασίας φυσικής γλώσσας για να κατανοήσετε με ακρίβεια την πρόθεση των ερωτημάτων των χρηστών και να ξεπεράσετε τους περιορισμούς της παραδοσιακής αντιστοίχισης λέξεων-κλειδιών.
2. Ανάκτηση και επεξεργασία δεδομένων: Με πρόσβαση σε μεγάλο αριθμό πηγών δεδομένων, σε συνδυασμό με γραφήματα γνώσης ή βάσεις δεδομένων, οι σχετικές πληροφορίες μπορούν να φιλτραριστούν γρήγορα.
3. Δημιουργήστε απαντήσεις: Συνδυάζεται με γενετική τεχνολογία AI που βασίζεται σε μεγάλα μοντέλα, συνοψίστε τα αποτελέσματα του ερωτήματος και δημιουργήστε απαντήσεις σε φυσική γλώσσα αντί για μια απλή λίστα συνδέσμων.
4. Εξατομικευμένες προτάσεις: Προσαρμόστε εξατομικευμένα αποτελέσματα αναζήτησης με βάση την ιστορική συμπεριφορά του χρήστη, προτιμήσεις, και πλαίσιο.
Οι παραγωγικές μηχανές αναζήτησης AI παρέχουν αποτελεσματικές και ακριβείς λύσεις αναζήτησης ενσωματώνοντας σε βάθος τις παραδοσιακές μηχανές αναζήτησης με την τεχνολογία σημασιολογικής κατανόησης AI, συνδυάζοντας πηγές δεδομένων για συγκεκριμένο τομέα και βάσεις δεδομένων ευρετηρίου, και χρησιμοποιώντας μεγάλες δυνατότητες παραγωγής μοντέλων, ειδικά όταν ασχολούμαστε με πολύπλοκα ερωτήματα. Η βασική ανταγωνιστικότητά του έγκειται στην ποιότητα και την ποσότητα των δεδομένων, και οι βάσεις δεδομένων ευρετηρίων που έχουν κατασκευαστεί από μόνοι τους είναι απαραίτητες για τη διασφάλιση της ακρίβειας και της επικαιρότητας του περιεχομένου, που είναι το κλειδί για τη βελτίωση της ακρίβειας των γενετικών αναζητήσεων AI.
Σύγκριση μεταξύ της παραδοσιακής διαδικασίας αναζήτησης και της διαδικασίας αναζήτησης AI
Ο υποκείμενος μηχανισμός της γενετικής αναζήτησης AI βασίζεται σε “Βελτιωμένη γενιά ανάκτησης” (ΚΟΥΡΕΛΙ), που συνδυάζει την ανάκτηση παραδοσιακών API μηχανών αναζήτησης και βάσεις δεδομένων ευρετηρίων που έχουν δημιουργηθεί μόνοι τους, και χρησιμοποιεί μεγάλα μοντέλα για να διαβάσει και να συνοψίσει το περιεχόμενο για να παρέχει απευθείας απαντήσεις στους χρήστες. Στο παρόν, Τα προϊόντα αναζήτησης γενετικής τεχνητής νοημοσύνης βασίζονται κυρίως σε παραδοσιακά API μηχανών αναζήτησης ως υποστήριξη δεδομένων Διαδικτύου, αλλά δεν έχουν όλες οι παραδοσιακές μηχανές αναζήτησης ανοιχτές διεπαφές, και οι περισσότερες startup χρησιμοποιούν τις εξωτερικές διεπαφές του Bing, όπως το Perplexity, Μυστικός Πύργος, Αλυσίδες Επιχειρήσεων, και τα λοιπά., και εγχώριες εταιρείες όπως η Baidu και 360 μην ανοίγετε διεπαφές API. Την ίδια στιγμή, API όπως τα μεγάλα μοντέλα παραγωγής όπως το ChatGPT χρησιμοποιούνται για εξαγωγή συμπερασμάτων και δημιουργίας, σημασιολογική κατανόηση, διαλογή, και ο σχεδιασμός της διαδικασίας των προβλημάτων πραγματοποιούνται σύμφωνα με διαφορετικά επιχειρηματικά σενάρια, και το καταλληλότερο μοντέλο μεγέθους για κάθε σενάριο ή διαδικασία επιλέγεται για συμπέρασμα ή παραγωγή, όπως 360 Η αναζήτηση AI έχει 9 μεγάλες κλήσεις μοντέλων. Οι περισσότερες νεοσύστατες εταιρείες αναζήτησης AI θα έχουν ορισμένες πηγές δεδομένων και ευρετήρια στα δικά τους συγκεκριμένα πεδία για να αυξήσουν την ανταγωνιστική τους διαφοροποίηση. Για παράδειγμα, Τα podcast και οι βιβλιοθήκες του Secret Tower AI, 360 έχει ανανεώσει την αρχική βάση δεδομένων ευρετηρίου αναζήτησης, και τα λοιπά.
Ανταγωνιστικό τοπίο στην αγορά
Με τη συνεχή ανάπτυξη της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης, “γενετική τεχνητή νοημοσύνη + μηχανή αναζήτησης” έχει γίνει νέο κομμάτι, και ο ανταγωνισμός γίνεται όλο και πιο έντονος. Μια ποικιλία προϊόντων και εφαρμογών έχει εμφανιστεί στην αγορά των μηχανών αναζήτησης, διαμορφώνοντας μια ζωντανή βιομηχανική οικολογία. Κάθε συμμετέχων προσεγγίζει από διαφορετικά επίπεδα και προσπαθεί να καταλάβει μια θέση.
Παραδοσιακοί πωλητές μηχανών αναζήτησης: Με την ενσωμάτωση της τεχνολογίας AI για τη βελτιστοποίηση της παραδοσιακής εμπειρίας αναζήτησης, και λόγω των πλεονεκτημάτων τους στην τεχνολογία, δεδομένα, και κεφάλαιο, θα επεκτείνουν τα ανταγωνιστικά τους πλεονεκτήματα στον τομέα της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης, και ταυτόχρονα κατέχουν σημαντική θέση στην αγορά αναζήτησης AI. Η Microsoft ενσωμάτωσε το ChatGPT με τις μηχανές αναζήτησης για να ξεκινήσει το “Νέο Bing”, που για πρώτη φορά κατέδειξε την πρακτική εφαρμογής και τις προοπτικές ανάπτυξης της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της αναζήτησης. Η Baidu ξεκίνησε το Wenxin Yiyan και το ενσωμάτωσε στην υπηρεσία αναζήτησής της.
Κατασκευαστές μεγάλων μοντέλων: Μπήκε στο πεδίο της αναζήτησης με τεχνολογία γενετικής AI, ξεκίνησε εργαλεία που συνδυάζουν συνομιλία και αναζήτηση, και βασίστηκε σε ισχυρές τεχνικές δυνατότητες για την παροχή υποστήριξης βασικών αλγορίθμων για αναζήτηση τεχνητής νοημοσύνης. Για παράδειγμα, Το εργαλείο αναζήτησης AI του OpenAI SearchGPT μπορεί να έχει πρόσβαση σε πληροφορίες από το Διαδίκτυο σε πραγματικό χρόνο, με στόχο να παρέχει στους χρήστες πιο έγκαιρες και ακριβείς πληροφορίες. Το Dark Side of the Moon εκτοξεύει το “Kimi Discovery Edition”, όταν οι χρήστες εισάγουν μια λέξη-κλειδί ή μια ερώτηση για αναζήτηση, η κύρια σελίδα εμφανίζει συνοπτικές απαντήσεις που δημιουργούνται από AI, και στη δεξιά πλευρά της σελίδας είναι το “Αναζήτηση στον Ιστό” στήλη, που δείχνει την πηγή της ιστοσελίδας, συμπεριλαμβανομένων εικόνων και ανάγνωσης τεχνητής νοημοσύνης.
Πωλητές Διαδικτύου: Βασιζόμενοι στη βαθιά βάση εφαρμογής και τα πλεονεκτήματά τους, έχουν αναπτύξει εντατικά τη γενετική αναζήτηση AI, και πολλές εφαρμογές έχουν ξεκινήσει υπηρεσίες που σχετίζονται στενά με την αναζήτηση τεχνητής νοημοσύνης. Για παράδειγμα, Το προϊόν αναζήτησης AI της Zhihu, Απευθείας Απάντηση Zhihu, ξεκίνησε μια επαγγελματική λειτουργία αναζήτησης; ο “Ευφυής Q&ΕΝΑ” η υπηρεσία εκκινείται στη γραμμή αναζήτησης της εφαρμογής Kuaishou, και το AI βοηθά τους χρήστες να αναζητήσουν και να απαντήσουν σε σχετικές ερωτήσεις. Ακόμη και διαφορετικά τμήματα της ίδιας εταιρείας προσπαθούν να λανσάρουν τα δικά τους προϊόντα αναζήτησης AI. Για παράδειγμα, Το Douyin του ByteDance, Οι Toutiao και Feishu διερευνούν διαφορετικές ανάγκες και σενάρια χρηστών. Η Feishu έχει αναπτύξει μια τοπική μηχανή αναζήτησης για να βελτιώσει την ευκολία των χρηστών όταν αναζητούν πληροφορίες, ενώ το Douyin e-commerce έχει βελτιστοποιήσει τη λειτουργία αναζήτησης οδηγών αγορών με τη βοήθεια της τεχνολογίας AI.
Startups: Ανεβείτε με την καινοτόμο εμπειρία χρήστη και τις δυνατότητες γρήγορης επανάληψης, δίνοντας νέα ζωτικότητα στην αγορά αναζήτησης και καλύπτοντας εξατομικευμένες και επαγγελματικές ανάγκες. Για παράδειγμα, Το Quark έχει λάβει ευρεία προσοχή και αγάπη από τους χρήστες για τον απλοποιημένο σχεδιασμό προϊόντων του, υπηρεσία μιας στάσης, και εξαιρετική απόδοση σε σενάρια κάθετης τμηματοποίησης. Πωλητές όπως το Perplexity έχουν επίσης δημιουργήσει μια θέση στην αγορά αναζήτησης τεχνητής νοημοσύνης μέσω των μοναδικών τεχνολογιών και χαρακτηριστικών προϊόντων τους.
Το μέλλον της γενετικής αναζήτησης AI
Η έκρηξη των τεχνολογιών και εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης έχει φέρει τον κλάδο της γενετικής αναζήτησης τεχνητής νοημοσύνης σε ένα νέο στάδιο ταχείας ανάπτυξης, και καθώς τα καινοτόμα προϊόντα συνεχίζουν να εμφανίζονται, Η γενετική αναζήτηση AI αναδιαμορφώνει σταδιακά το τοπίο της αγοράς των παραδοσιακών μηχανών αναζήτησης. Σύμφωνα με την Gartner, με 2026, Ο αριθμός των επισκέψεων σε παραδοσιακές μηχανές αναζήτησης μπορεί να μειωθεί κατά 25%, ενώ ο αριθμός των χρηστών προϊόντων αναζήτησης AI θα αυξηθεί γρήγορα, πλησιάζει σταδιακά το όριο χρήστη των σούπερ εφαρμογών. Την ίδια στιγμή, η μορφή των παραγωγικών προϊόντων αναζήτησης AI έχει αναβαθμιστεί, και οι μηχανές αναζήτησης δεν περιορίζονται πλέον στον ρόλο των εργαλείων απόκτησης πληροφοριών, αλλά μεταβαίνουν στη μορφή προϊόντων ολοκληρωμένης επεξεργασίας πληροφοριών, και δεσμεύονται να πραγματοποιήσουν μια εμπειρία αναζήτησης πολλαπλών μέσων. Στο μέλλον, Η γενετική αναζήτηση AI θα ενσωματώσει την αναζήτηση, ολοκλήρωση, διύλιση, και δημιουργία σε έναν ολόπλευρο έξυπνο βοηθό και να οδηγήσει ένα νέο σημείο αναφοράς στον κλάδο.
Παρόλο που οι μηχανές αναζήτησης με τεχνητή νοημοσύνη δημιουργούν μεγάλες προοπτικές αγοράς, Η ανάπτυξή τους εξακολουθεί να αντιμετωπίζει πολλές προκλήσεις. Από τεχνικής άποψης, Υπάρχει σημαντικό χάσμα μεταξύ εγχώριων προϊόντων και ομοειδών ξένων προϊόντων ως προς την τεχνολογική ωριμότητα, πρωτοτυπία και ικανότητα καινοτομίας. Όσον αφορά την αγορά, η πορεία εμπορευματοποίησης εξακολουθεί να διερευνάται, και δεν έχει ακόμη διαμορφωθεί ένα ώριμο επιχειρηματικό μοντέλο, σε συνδυασμό με την ταχεία αύξηση της ζήτησης υπολογιστικής ισχύος, which has brought severe cost challenges. In terms of data, the lack of high-quality data acquisition and processing technology has become a key bottleneck restricting the further development of generative AI search technology. In the field of security, data privacy and security issues have attracted much attention from users, and issues such as the authority and accuracy of search results, user privacy protection, and content authenticity need to be solved urgently.
