Aperçu du secteur de la recherche générative par IA

Avec le développement rapide de la technologie de l’IA générative, les moteurs de recherche connaissent une profonde transformation et évoluent progressivement vers des outils de production intelligents. L’essor de la recherche générative par IA a apporté un nouvel espace de croissance au secteur des moteurs de recherche. Alors que les moteurs de recherche traditionnels s'appuient fortement sur la correspondance de mots clés pour montrer aux utilisateurs une série de liens pertinents, la recherche générative par IA bouleverse ce modèle. Non seulement il a une compréhension approfondie de la sémantique et du contexte, mais il peut aussi générer directement des réponses précises, offrir aux utilisateurs une expérience de recherche pratique et sans précédent. Dans cet article, nous présenterons la forme du produit, principes techniques, et modèle de concurrence sur le marché de la recherche générative par IA, et analyser ses tendances et défis de développement futurs.

Présentation du produit de recherche générative par IA

Dans l'évolution des moteurs de recherche, les utilisateurs ont migré de la recherche sur PC vers la recherche sur APP mobile, et l'application actuelle de la technologie des grands modèles a transformé la recherche en un, Q intelligent génératif&Un processus interactif à plusieurs tours, qui a considérablement amélioré l’interactivité et l’intelligence. Les moteurs de recherche traditionnels ont des limites en termes de précision des résultats, compréhension du contexte utilisateur, mises à jour en temps réel, et l'application de la technologie de l'IA générative. Entrer dans l’étape de recherche générative de l’IA, la recherche est centrée sur l'utilisateur, se concentre sur une compréhension précise de l’intention de recherche, et s'efforce d'assurer un traitement transparent des tâches de bout en bout, avec des fonctions telles que la compréhension sémantique, recommandation personnalisée, récupération multimodale et multilingue, et génération de contenu.

Les principaux types de produits de recherche générative d’IA comprennent:

L'un est la recherche sur Internet. La recherche sur Internet est une forme importante de moteur de recherche génératif d’IA, qui recherche principalement des informations publiques massives sur Internet. Ces moteurs de recherche incluent des versions améliorées des moteurs de recherche traditionnels, comme Baidu (Baidu Search AI Édition Découverte), Microsoft (NouveauBing), Google (Barde). En même temps, il couvre également certaines applications innovantes de recherche d'IA basées sur des conversations, comme Perplexity AI et Myta AI, qui continuent d'attirer les utilisateurs grâce à des fonctionnalités innovantes grâce à une intégration profonde de la technologie et de l'expérience utilisateur, et tenter de remettre en question la position des moteurs de recherche traditionnels.

La seconde est la recherche intégrée à la plateforme. La recherche sur la plateforme est un autre type courant de moteur de recherche génératif d’IA. Il existe généralement en tant que module fonctionnel de la plateforme et est spécifiquement conçu pour rechercher des données privées au sein de la plateforme.. Le principal avantage de ce type de moteur de recherche est qu’il peut utiliser une grande quantité de données sur le comportement des utilisateurs., préférences, enregistrements de recherche historiques et autres informations accumulées par la plateforme pour fournir aux utilisateurs des résultats de recherche personnalisés. Par exemple, Léonard de Vinci de Xiaohongshu utilise la technologie de l'IA pour analyser les utilisateurs’ préférences et besoins, optimiser les résultats de recherche, et fournir des recommandations de contenu précises.

Le troisième est la recherche interne de l'entreprise. La recherche interne est l'incarnation des moteurs de recherche génératifs d'IA dans les applications d'entreprise. Il s'agit principalement des données internes de l'entreprise, telles que des données non structurées telles que des documents, e-mails, rapports, etc.. Ces données sont souvent essentielles aux opérations commerciales et à la prise de décision, mais en raison de son volume et de sa variété de formats, les méthodes de recherche traditionnelles ont souvent du mal à extraire et à utiliser efficacement ces informations. Grâce à la compréhension et au traitement approfondis de ces données, La recherche IA peut aider les employés à extraire plus efficacement les informations dont ils ont besoin à partir de données internes massives., améliorant ainsi l'efficacité du travail et la qualité de la prise de décision.

Principes techniques de base

Les technologies de base des moteurs de recherche d’IA générative incluent le traitement du langage naturel (PNL), apprentissage profond, et graphiques de connaissances. Ces technologies permettent à l'IA de comprendre la sémantique des requêtes, transcender les limites de la correspondance des mots clés, et fournir aux utilisateurs des réponses plus précises grâce à une association contextuelle. Cela se fait en plusieurs étapes:

1. Comprendre l'intention de la requête: Utilisez la technologie de traitement du langage naturel pour comprendre avec précision l'intention des requêtes des utilisateurs et dépasser les limites de la correspondance de mots clés traditionnelle..

2. Récupération et traitement des données: En accédant à un grand nombre de sources de données, combiné avec des graphiques de connaissances ou des bases de données, les informations pertinentes peuvent être rapidement filtrées.

3. Générer des réponses: Combiné avec une technologie d'IA générative basée sur de grands modèles, résumer les résultats de la requête et générer des réponses en langage naturel au lieu d'une simple liste de liens.

4. Recommandations personnalisées: Personnalisez les résultats de recherche personnalisés en fonction du comportement historique de l'utilisateur, préférences, et le contexte.

Les moteurs de recherche génératifs d’IA fournissent des solutions de recherche efficaces et précises en intégrant profondément les moteurs de recherche traditionnels à la technologie de compréhension sémantique de l’IA., combinant des sources de données spécifiques au domaine et des bases de données d'index, et en utilisant des capacités de génération de grands modèles, surtout lorsqu'il s'agit de requêtes complexes. Son cœur de compétitivité réside dans la qualité et la quantité des données, et les bases de données d'index auto-construites sont essentielles pour garantir l'exactitude et l'actualité du contenu, qui est la clé pour améliorer la précision des recherches génératives d’IA.

Comparaison entre le processus de recherche traditionnel et le processus de recherche IA

Le mécanisme sous-jacent de la recherche générative par IA est basé sur “Génération améliorée de récupération” (CHIFFON), qui combine la récupération des API des moteurs de recherche traditionnels et des bases de données d'index auto-construites, et utilise de grands modèles pour lire et résumer le contenu afin de fournir directement des réponses aux utilisateurs. Maintenant, les produits de recherche générative d'IA s'appuient principalement sur les API des moteurs de recherche traditionnels comme support de données Internet, mais tous les moteurs de recherche traditionnels n'ont pas d'interfaces ouvertes, et la plupart des startups utilisent les interfaces externes de Bing, comme Perplexité, Tour secrète, Entreprises de chaîne, etc., et des entreprises nationales telles que Baidu et 360 ne pas ouvrir les interfaces API. En même temps, Des API telles que les grands modèles génératifs tels que ChatGPT sont utilisées pour l'inférence et la génération, compréhension sémantique, triage, et la conception des processus des problèmes est réalisée selon différents scénarios commerciaux, et le modèle de taille le plus approprié pour chaque scénario ou processus est sélectionné pour l'inférence ou la génération, tel que 360 La recherche IA a 9 appels grand modèle. La plupart des startups de recherche d'IA disposeront de sources de données et d'index dans leurs propres domaines spécifiques pour accroître leur différenciation concurrentielle.. Par exemple, Podcasts et bibliothèques de Secret Tower AI, 360 a réorganisé la base de données d'index de recherche d'origine, etc..

Paysage concurrentiel sur le marché

Avec le développement continu de la technologie de l'intelligence artificielle, “IA générative + moteur de recherche” est devenu une nouvelle piste, et la concurrence devient de plus en plus féroce. Une variété de produits et d'applications ont émergé sur le marché des moteurs de recherche, former une écologie industrielle dynamique. Chaque participant aborde à partir de différents niveaux et s'efforce d'occuper une place.

Fournisseurs de moteurs de recherche traditionnels: En intégrant la technologie IA pour optimiser l'expérience de recherche traditionnelle, et en raison de leurs avantages technologiques, données, et des capitaux, ils élargiront leurs avantages compétitifs dans le domaine de l’IA générative, et occupent en même temps une position importante sur le marché de la recherche IA. Microsoft a intégré ChatGPT aux moteurs de recherche pour lancer le “Nouveau Bing”, qui a démontré pour la première fois les pratiques d'application et les perspectives de développement de l'IA générative dans le domaine de la recherche. Baidu a lancé Wenxin Yiyan et l'a intégré à son service de recherche.

Fabricants de grands modèles: Entré dans le domaine de la recherche avec la technologie d'IA générative, lancé des outils combinant conversation et recherche, et s'est appuyé sur de solides capacités techniques pour fournir un support d'algorithme de base pour la recherche par IA. Par exemple, L'outil de recherche d'IA d'OpenAI, SearchGPT, peut accéder aux informations sur Internet en temps réel, visant à fournir aux utilisateurs des informations plus actuelles et plus précises. La face cachée de la Lune lance le “Kimi Édition Découverte”, lorsque les utilisateurs saisissent un mot-clé ou une question à rechercher, la page principale affiche les réponses récapitulatives générées par l'IA, et sur le côté droit de la page se trouve le “Recherche sur le Web” colonne, qui montre la source de la page Web, y compris les images et la lecture de l'IA.

Vendeurs Internet: S'appuyant sur leur base d'application approfondie et leurs avantages, ils ont déployé de manière intensive la recherche générative par IA, et de nombreuses applications ont lancé des services étroitement liés à la recherche IA. Par exemple, Le produit de recherche IA de Zhihu, Réponse directe de Zhihu, lancé une fonction de recherche professionnelle; Le “Q intelligent&UN” le service est lancé dans la barre de recherche de l'application Kuaishou, et l'IA aide les utilisateurs à rechercher et à répondre aux questions pertinentes. Même différents départements d'une même entreprise se démènent pour lancer leurs propres produits de recherche IA.. Par exemple, Douyin de ByteDance, Toutiao et Feishu explorent différents besoins et scénarios des utilisateurs. Feishu a développé un moteur de recherche local pour améliorer le confort des utilisateurs lors de la recherche d'informations, tandis que Douyin e-commerce a optimisé sa fonction de recherche de guides d'achat à l'aide de la technologie IA.

Startups: Élevez-vous grâce à une expérience utilisateur innovante et des capacités d'itération rapides, injecter une nouvelle vitalité au marché du search et répondre aux besoins personnalisés et professionnels. Par exemple, Quark a reçu une grande attention et un grand amour de la part des utilisateurs pour la conception simplifiée de ses produits., service à guichet unique, et d'excellentes performances dans les scénarios de segmentation verticale. Des fournisseurs tels que Perplexity se sont également taillé une niche sur le marché de la recherche IA grâce à leurs technologies et caractéristiques de produits uniques..

L'avenir de la recherche générative par IA

L'explosion des technologies et des applications d'IA a amené le secteur de la recherche générative d'IA dans une nouvelle étape de développement rapide., et à mesure que des produits innovants continuent d'émerger, la recherche générative par IA remodèle progressivement le paysage du marché des moteurs de recherche traditionnels. Selon Gartner, par 2026, le nombre de visites sur les moteurs de recherche traditionnels peut diminuer de 25%, tandis que le nombre d'utilisateurs de produits de recherche IA augmentera rapidement, nous nous rapprochons progressivement du seuil d’utilisateurs des super applications. En même temps, la forme des produits de recherche générative d'IA a été améliorée, et les moteurs de recherche ne se limitent plus au rôle d’outils d’acquisition d’informations, mais sont en transition vers la forme de produits intégrés de traitement de l'information, et nous nous engageons à réaliser une expérience de recherche multimodale. À l'avenir, la recherche générative par IA intégrera la recherche, l'intégration, raffinement, et création en un assistant intelligent complet et constitue une nouvelle référence dans l'industrie.

Bien que les moteurs de recherche à IA générative affichent de grandes perspectives de marché, leur développement reste confronté à de nombreux défis. D'un point de vue technique, il existe un écart important entre les produits nationaux et les produits étrangers similaires en termes de maturité technologique, originalité et capacité d'innovation. En termes de marché, la voie de la commercialisation est encore à l’étude, et un modèle commercial mature n'a pas encore été formé, couplé à la croissance rapide de la demande de puissance de calcul, ce qui a entraîné de graves problèmes de coûts. En termes de données, le manque de technologies d’acquisition et de traitement de données de haute qualité est devenu un goulot d’étranglement majeur limitant le développement ultérieur de la technologie de recherche générative par IA. Dans le domaine de la sécurité, les problèmes de confidentialité et de sécurité des données ont beaucoup attiré l'attention des utilisateurs, et des questions telles que l'autorité et l'exactitude des résultats de recherche, protection de la vie privée des utilisateurs, et l'authenticité du contenu doit être résolue de toute urgence.