תובנות על תעשיית החיפוש בינה מלאכותית

עם הפיתוח המהיר של טכנולוגיית AI גנרטיבית, מנועי חיפוש עוברים טרנספורמציה עמוקה ומתפתחים בהדרגה לכלי ייצור חכמים. עליית חיפוש ה- AI הגנוצרי הביאה מרחב צמיחה חדש לתעשיית מנועי החיפוש. בעוד שמנועי חיפוש מסורתיים מסתמכים מאוד על התאמת מילות מפתח כדי להראות למשתמשים סדרת קישורים רלוונטיים, חיפוש AI גנוצרי משבש את המודל הזה. לא רק שיש לזה הבנה עמוקה של סמנטיקה והקשר, אבל זה יכול גם ליצור ישירות תשובות מדויקות, לספק למשתמשים חווית חיפוש חסרת תקדים ונוחה. במאמר זה, אנו נציג את טופס המוצר, עקרונות טכניים, ודפוס התחרות בשוק של חיפוש AI יצירתי, ולנתח את מגמות הפיתוח והאתגרים העתידיות שלה.

סקירה כללית של מוצרי חיפוש AI

בהתפתחות מנועי חיפוש, המשתמשים עברו מחיפוש מחשב לחיפוש אפליקציות לנייד, והיישום הנוכחי של טכנולוגיית הדגם הגדול הפך את החיפוש לפתיחה, Q אינטליגנטי גנריטיבי&תהליך אינטראקטיבי רב-סיבוב, אשר שיפר משמעותית את האינטראקטיביות והאינטליגנציה. למנועי חיפוש מסורתיים יש מגבלות מבחינת דיוק התוצאה, הבנת הקשר למשתמש, עדכונים בזמן אמת, והיישום של טכנולוגיית AI גנוצרתית. כניסה לשלב החיפוש של AI Denerative, החיפוש הוא ממוקד משתמש, מתמקד בהבנה מדויקת של כוונת החיפוש, ושואף להשיג עיבוד משימות מקצה לקצה חלק, עם פונקציות כמו הבנה סמנטית, המלצה אישית, אחזור חוצה-מודאלי ושפה חוצה, וייצור תוכן.

הסוגים העיקריים של מוצרי חיפוש AI של Generative כוללים:

האחד הוא חיפוש באינטרנט. חיפוש באינטרנט הוא צורה חשובה של מנוע חיפוש AI גנוצרי, אשר בעיקר מחפש מידע ציבורי מאסיבי באינטרנט. מנועי חיפוש כאלה כוללים גרסאות משודרגות של מנועי חיפוש מסורתיים, כמו Baidu (Baidu Search AI Discovery Edition), מיקרוסופט (ניובינג), גוגל (מְשׁוֹרֵר). באותו הזמן, זה מכסה גם כמה יישומי חיפוש AI חדשניים המבוססים על שיחות, כמו מבולבל AI ו- Myta AI, שממשיכים למשוך משתמשים באמצעות תכונות חדשניות באמצעות שילוב עמוק של טכנולוגיה וחוויית משתמש, ולנסות לאתגר את עמדת מנועי החיפוש המסורתיים.

השני הוא חיפוש משובץ בפלטפורמה. חיפוש בתוך הפלטפורמות הוא סוג נפוץ נוסף של מנוע חיפוש AI גנוצרי. בדרך כלל זה קיים כמודול פונקציונלי של הפלטפורמה ומתוכנן במיוחד לחפש נתונים פרטיים בפלטפורמה. היתרון העיקרי של מנוע חיפוש מסוג זה הוא שהוא יכול להשתמש בכמות הגדולה של נתוני התנהגות המשתמש, העדפות, רשומות חיפוש היסטוריות ומידע אחר שנצבר על ידי הפלטפורמה כדי לספק למשתמשים תוצאות חיפוש בהתאמה אישית. לדוגמה, לאונרדו דה וינצ'י מ- Xiaohongshu משתמש בטכנולוגיית AI כדי לנתח משתמשים’ העדפות וצרכים, הבינו אופטימיזציה לתוצאות החיפוש, ולספק המלצות תוכן מדויקות.

השלישי הוא החיפוש הפנימי של הארגון. חיפוש פנימי הוא התגלמות מנועי חיפוש AI גנוציני ביישומים ברמת הארגון. הוא עוסק בעיקר בנתונים הפנימיים של הארגון, כמו נתונים לא מובנים כמו מסמכים, מיילים, דוחות, וכו. נתונים אלה הם לרוב קריטיים לפעילות עסקית ולקבלת החלטות, אבל בגלל נפח עצום ומגוון הפורמטים, שיטות חיפוש מסורתיות לעתים קרובות נאבקות לחלץ ולנצל מידע זה ביעילות. דרך ההבנה והעיבוד המעמיקים של נתונים אלה, חיפוש AI יכול לעזור לעובדים לחלץ את המידע הדרוש להם מנתונים פנימיים מאסיביים בצורה יעילה יותר, ובכך לשפר את יעילות העבודה ואיכות קבלת ההחלטות.

עקרונות טכניים ליבה

טכנולוגיות הליבה של מנועי חיפוש AI גנוציות כוללות עיבוד שפה טבעית (NLP), למידה עמוקה, וגרפי ידע. טכנולוגיות אלה מאפשרות ל- AI להבין את הסמנטיקה של שאילתות, התעלה על המגבלות של התאמת מילות מפתח, ולספק למשתמשים תשובות מדויקות יותר באמצעות עמותה קונטקסטואלית. זה עושה זאת בכמה שלבים:

1. להבין את כוונת השאילתה: השתמש בטכנולוגיית עיבוד שפה טבעית כדי להבין במדויק את כוונת שאילתות המשתמשים ולפרוץ את המגבלות של התאמת מילות מפתח מסורתית.

2. אחזור ועיבוד נתונים: על ידי גישה למספר גדול של מקורות נתונים, בשילוב עם גרפי ידע או מסדי נתונים, ניתן לסנן במהירות מידע רלוונטי.

3. ליצור תשובות: בשילוב עם טכנולוגיית AI גנוצרתית המבוססת על דגמים גדולים, סיכמו את תוצאות השאילתה ויצרו תשובות בשפה טבעית במקום רשימה פשוטה של ​​קישורים.

4. המלצות בהתאמה אישית: התאם אישית תוצאות חיפוש בהתאמה אישית על סמך התנהגותו ההיסטורית של המשתמש, העדפות, והקשר.

מנועי חיפוש AI יצור מספקים פתרונות חיפוש יעילים ומדויקים על ידי שילוב עמוק של מנועי חיפוש מסורתיים עם טכנולוגיית AI סמנטית הבנה, שילוב מקורות נתונים ספציפיים לתחום ומאגרי אינדקס, ושימוש ביכולות ייצור מודל גדולות, במיוחד בעת התמודדות עם שאילתות מורכבות. תחרותיות הליבה שלה נעוצה באיכות ובכמות הנתונים, ומאגרי מידע שנבנו בעצמם הם חיוניים כדי להבטיח את הדיוק והזמן של התוכן, שהוא המפתח לשיפור הדיוק של חיפושים ב- AI גנוצרי.

השוואה בין תהליך החיפוש המסורתי לתהליך חיפוש AI

המנגנון הבסיסי של חיפוש AI גנוצרי מבוסס על “הדור המשופר בשליפה” (סְמַרטוּט), המשלב אחזור של ממשקי API של מנועי חיפוש מסורתיים ומאגרי אינדקס שנבנו בעצמם, ומשתמש בדגמים גדולים כדי לקרוא ולסכם תוכן כדי לספק ישירות תשובות למשתמש. כַּיוֹם, מוצרי חיפוש AI של AI סומכים בעיקר על ממשקי API מסורתיים של מנועי חיפוש כתמיכה בנתוני האינטרנט, אך לא לכל מנועי החיפוש המסורתיים יש ממשקים פתוחים, ורוב הסטארט -אפים משתמשים בממשקים החיצוניים של בינג, כמו מבולבל, מגדל סודי, מפעלי שרשרת, וכו ', וחברות מקומיות כמו Baidu ו- 360 אל תפתח ממשקי API. באותו הזמן, ממשקי API כמו דגמים גדולים של גנרטים כמו צ'אט, הבנה סמנטית, טריאז ', ועיצוב תהליכים של בעיות מתבצעות על פי תרחישים עסקיים שונים, ומודל הגודל המתאים ביותר לכל תרחיש או תהליך נבחר להסקרה או דור, כְּגוֹן 360 לחיפוש AI יש 9 שיחות דגם גדולות. לרוב הסטארט -אפים לחיפוש AI יהיו כמה מקורות נתונים ואינדקסים בתחומים הספציפיים שלהם כדי להגדיל את הבידול התחרותי שלהם. לדוגמה, הפודקאסטים והספריות של המגדל הסודי של AI, 360 חידש את מסד הנתונים המקורי של אינדקס החיפוש, וכו.

נוף תחרותי בשוק

עם פיתוח רציף של טכנולוגיית בינה מלאכותית, “AI Generative + מנוע חיפוש” הפך למסלול חדש, והתחרות הופכת להיות קשה יותר ויותר. מגוון מוצרים ויישומים הופיעו בשוק מנועי החיפוש, יצירת אקולוגיה תעשייתית תוססת. כל משתתף מתקרב מרמות שונות ושואף לתפוס מקום.

ספקי מנועי חיפוש מסורתיים: על ידי שילוב טכנולוגיית AI כדי לייעל את חווית החיפוש המסורתית, ומכוח היתרונות שלהם בטכנולוגיה, נתונים, והון, הם ירחיבו את היתרונות התחרותיים שלהם בתחום ה- AI הגנריטיבי, ובמקביל תופסים עמדה חשובה בשוק חיפוש AI. CHATG משולב של מיקרוסופט עם מנועי חיפוש כדי להפעיל את “בינג חדש”, מה שהפגין לראשונה את תרגול היישום ופוטנציאל הפיתוח של AI גנרי בתחום החיפוש. ביידו השיקה את וונקסין ייאן ושילבה אותו בשירות החיפוש שלה.

יצרני מודלים גדולים: נכנס לתחום החיפוש עם טכנולוגיית AI גנוצרתית, כלים שהושקו המשלבים שיחה וחיפוש, והסתמכו על יכולות טכניות חזקות לספק תמיכה באלגוריתם הליבה לחיפוש AI. לדוגמה, כלי חיפוש AI של Openai חיפוש בחיפוש יכול לגשת למידע מהאינטרנט בזמן אמת, במטרה לספק למשתמשים מידע בזמן ומדויק יותר. הצד האפל של הירח משגר את “מהדורת גילוי קימי”, כאשר המשתמשים מזינים מילת מפתח או שאלה לחיפוש, העמוד הראשי מציג תשובות סיכום שנוצרו על ידי AI, ובצד ימין של הדף הוא “חיפוש באינטרנט” עַמוּדָה, המציג את מקור דף האינטרנט כולל תמונות וקריאת AI.

ספקי אינטרנט: מסתמך על בסיס היישומים העמוקים שלהם ויתרונותיהם, הם פרשו באינטנסיביות חיפוש AI גנריטיבי, ויישומים רבים השיקו שירותים הקשורים קשר הדוק לחיפוש AI. לדוגמה, מוצר חיפוש AI של Zhihu, תשובה ישירה של Zhihu, השיק פונקציית חיפוש מקצועית; ה “אינטליגנט ש&א” השירות מושק בסרגל החיפוש של אפליקציית Kuaishou, ו- AI עוזר למשתמשים לחפש ולענות על שאלות רלוונטיות. אפילו מחלקות שונות של אותה חברה מתערבלים כדי להשיק מוצרי חיפוש AI משלהם. לדוגמה, Douyin של Bytedance, Toutiao and Feishu חוקרים צרכים ותרחישים שונים של משתמשים. Feishu פיתח מנוע חיפוש מקומי כדי לשפר את הנוחות של המשתמשים כאשר מחפשים מידע, בעוד ש- Douyin E-Commerce ביצעה אופטימיזציה של פונקציית החיפוש של מדריך הקניות שלה בעזרת טכנולוגיית AI.

סטארט -אפים: עולה עם חווית משתמש חדשנית ויכולות איטרציה מהירות, הזרקת חיוניות חדשה לשוק החיפוש ופגישה עם צרכים מותאמים אישית ומקצועיים. לדוגמה, קווארק זכה לתשומת לב נרחבת ואהבה ממשתמשים בגלל עיצוב המוצר הפשוט שלה, שירות חד-פעמי, וביצועים מצוינים בתרחישי פילוח אנכיים. ספקים כמו מבולבלים גילפו גם נישה בשוק חיפוש AI באמצעות הטכנולוגיות והתכונות הייחודיות שלהם.

העתיד של חיפוש AI הגנריטיבי

הפיצוץ של AI Technologies and Applications הביא את ענף החיפוש של AI לשלב חדש של פיתוח מהיר, וכאשר מוצרים חדשניים ממשיכים להופיע, חיפוש AI גנוצרי מעצב בהדרגה את נוף השוק של מנועי חיפוש מסורתיים. לדברי גרטנר, עַל יְדֵי 2026, מספר הביקורים במנועי חיפוש מסורתיים עשוי לרדת על ידי 25%, בעוד שמספר המשתמשים במוצרי חיפוש AI יגדל במהירות, מתקרב בהדרגה לסף המשתמש של אפליקציות Super. באותו הזמן, צורת מוצרי החיפוש של AI Generative שודרגה, ומנועי חיפוש אינם מוגבלים עוד לתפקיד של כלי רכישת מידע, אך עוברים לצורת מוצרי עיבוד מידע משולבים, ומחויבים לממש חווית חיפוש חוצה מודאל. בְּעָתִיד, חיפוש AI יצור ישלב חיפוש, הִשׁתַלְבוּת, עֲדִינוּת, ויצירה לעוזרת אינטליגנטית כוללת ומובילה אמת מידה חדשה בענף.

אם כי מנועי חיפוש AI של AI מראים סיכויי שוק גדולים, התפתחותם עדיין עומדת בפני אתגרים רבים. מנקודת מבט טכנית, יש פער משמעותי בין מוצרים מקומיים למוצרים זרים דומים מבחינת בגרות טכנולוגית, יכולת מקוריות וחדשנות. מבחינת השוק, מסלול המסחור עדיין נחקר, ומודל עסקי בוגר טרם הוקם, יחד עם הצמיחה המהירה של ביקוש כוח המחשוב, מה שהביא אתגרי עלות חמורים. מבחינת נתונים, היעדר טכנולוגיית רכישת נתונים ועיבוד באיכות גבוהה הפך לצוואר בקבוק מפתח המגביל את ההתפתחות נוספת של טכנולוגיית חיפוש AI גנוצית. בתחום האבטחה, בעיות פרטיות ובעיות אבטחה משכו תשומת לב רבה מהמשתמשים, ונושאים כמו הסמכות והדיוק של תוצאות החיפוש, הגנת פרטיות משתמשים, וצריך לפתור את אותנטיות התוכן בדחיפות.