Խորաթափանցություն արհեստական ​​ինտելեկտի որոնման արդյունաբերության վերաբերյալ

Գեներատիվ AI տեխնոլոգիայի արագ զարգացմամբ, որոնողական համակարգերը ենթարկվում են խորը վերափոխման և աստիճանաբար վերածվում են խելացի արտադրության գործիքների. Արհեստական ​​ինտելեկտի գեներատիվ որոնման աճը նոր աճի տարածք է բերել որոնողական համակարգերի արդյունաբերությանը. Մինչ ավանդական որոնման համակարգերը մեծապես ապավինում են հիմնաբառերի համընկնումին՝ օգտվողներին համապատասխան հղումների շարք ցույց տալու համար, գեներատիվ AI որոնումը խաթարում է այս մոդելը. Այն ոչ միայն խորը պատկերացում ունի իմաստաբանության և համատեքստի մասին, բայց դա կարող է նաև ուղղակիորեն ճշգրիտ պատասխաններ առաջացնել, օգտվողներին տրամադրելով աննախադեպ և հարմար որոնման փորձ. Այս հոդվածում, մենք կներկայացնենք արտադրանքի ձևը, տեխնիկական սկզբունքները, և գեներատիվ AI որոնման շուկայական մրցակցության օրինակ, և վերլուծել դրա հետագա զարգացման միտումներն ու մարտահրավերները.

Generative AI Search արտադրանքի ակնարկ

Որոնողական համակարգերի էվոլյուցիայում, օգտատերերը համակարգչի որոնումից տեղափոխվել են բջջային հավելվածների որոնում, և խոշոր մոդելային տեխնոլոգիաների ներկայիս կիրառումը որոնումը վերածել է բաց, գեներատիվ խելացի Ք&A և բազմակողմ ինտերակտիվ գործընթաց, ինչը զգալիորեն ուժեղացրել է ինտերակտիվությունը և խելամտությունը. Ավանդական որոնման համակարգերը սահմանափակումներ ունեն արդյունքների ճշգրտության առումով, օգտագործողի համատեքստի ըմբռնում, իրական ժամանակի թարմացումներ, և գեներատիվ AI տեխնոլոգիայի կիրառումը. Մտնելով գեներատիվ AI որոնման փուլ, որոնումը օգտատերակենտրոն է, կենտրոնանում է որոնման նպատակի ճշգրիտ ըմբռնման վրա, և ձգտում է հասնել ավարտից մինչև վերջ առաջադրանքների անխափան մշակման, այնպիսի գործառույթներով, ինչպիսիք են իմաստային ըմբռնումը, անհատականացված առաջարկություն, միջմոդալ և միջլեզու որոնում, և բովանդակության ստեղծում.

Գեներատիվ AI որոնման արտադրանքի հիմնական տեսակները ներառում են:

Մեկը ինտերնետի որոնումն է. Ինտերնետային որոնումը գեներատիվ AI որոնման համակարգի կարևոր ձև է, որը հիմնականում համացանցում որոնում է զանգվածային հանրային տեղեկատվություն. Նման որոնման համակարգերը ներառում են ավանդական որոնման համակարգերի արդիականացված տարբերակները, ինչպիսին է Baidu-ն (Baidu Search AI Discovery Edition), Microsoft-ը (NewBing), Google (Բարդ). Միեւնույն ժամանակ, այն նաև ընդգրկում է խոսակցությունների վրա հիմնված AI որոնման որոշ նորարարական հավելվածներ, ինչպիսիք են Perplexity AI-ն և Myta AI-ն, որոնք շարունակում են գրավել օգտատերերին նորարարական հատկանիշների միջոցով՝ տեխնոլոգիաների և օգտագործողների փորձի խորը ինտեգրման միջոցով, և փորձեք մարտահրավեր նետել ավանդական որոնման համակարգերի դիրքորոշմանը.

Երկրորդը ներկառուցված որոնումն է հարթակում. Ներհարթակի որոնումը գեներատիվ AI որոնման համակարգի ևս մեկ տարածված տեսակ է. Այն սովորաբար գոյություն ունի որպես հարթակի ֆունկցիոնալ մոդուլ և հատուկ նախագծված է հարթակի ներսում մասնավոր տվյալներ որոնելու համար. Այս տեսակի որոնողական համակարգի հիմնական առավելությունն այն է, որ այն կարող է օգտագործել մեծ քանակությամբ օգտվողի վարքագծի տվյալներ, նախասիրություններ, Պատմական որոնման գրառումները և հարթակի կողմից կուտակված այլ տեղեկություններ՝ օգտատերերին հարմարեցված որոնման արդյունքներ տրամադրելու համար. Օրինակ, Լեոնարդո դա Վինչին Xiaohongshu-ից օգտվողներին վերլուծելու համար օգտագործում է AI տեխնոլոգիա’ նախասիրություններն ու կարիքները, օպտիմալացնել որոնման արդյունքները, և տրամադրել ճշգրիտ բովանդակության առաջարկություններ.

Երրորդը ձեռնարկության ներքին որոնումն է. Ներքին որոնումը ձեռնարկության մակարդակի հավելվածներում գեներատիվ AI որոնման համակարգերի մարմնավորումն է. Այն հիմնականում վերաբերում է ձեռնարկության ներքին տվյալներին, ինչպիսիք են չկառուցված տվյալները, ինչպիսիք են փաստաթղթերը, նամակներ, հաղորդում է, և այլն. Այս տվյալները հաճախ կարևոր նշանակություն ունեն բիզնես գործունեության և որոշումների կայացման համար, բայց շնորհիվ իր մեծ ծավալի և ձևաչափերի բազմազանության, Ավանդական որոնման մեթոդները հաճախ պայքարում են այս տեղեկատվությունը արդյունավետ կերպով հանելու և օգտագործելու համար. Այս տվյալների խորը ըմբռնման և մշակման միջոցով, AI որոնումը կարող է օգնել աշխատակիցներին ավելի արդյունավետ կերպով հանել իրենց անհրաժեշտ տեղեկատվությունը հսկայական ներքին տվյալներից, դրանով իսկ բարելավելով աշխատանքի արդյունավետությունը և որոշումների կայացման որակը.

Հիմնական տեխնիկական սկզբունքները

Գեներատիվ AI որոնման համակարգերի հիմնական տեխնոլոգիաները ներառում են բնական լեզվի մշակումը (NLP), խորը ուսուցում, և գիտելիքների գրաֆիկներ. Այս տեխնոլոգիաները AI-ին հնարավորություն են տալիս հասկանալ հարցումների իմաստաբանությունը, գերազանցել հիմնաբառերի համապատասխանության սահմանափակումները, և օգտվողներին տրամադրել ավելի ճշգրիտ պատասխաններ համատեքստային ասոցիացիայի միջոցով. Դա անում է մի քանի քայլով:

1. Հասկացեք հարցման մտադրությունը: Օգտագործեք բնական լեզվի մշակման տեխնոլոգիան՝ ճշգրիտ հասկանալու օգտատերերի հարցումների նպատակը և ճեղքելու ավանդական հիմնաբառերի համապատասխանության սահմանափակումները.

2. Տվյալների առբերում և մշակում: Տվյալների մեծ թվով աղբյուրներ մուտք գործելու միջոցով, համակցված գիտելիքների գրաֆիկների կամ տվյալների բազաների հետ, համապատասխան տեղեկատվությունը կարող է արագ զտվել.

3. Ստեղծեք պատասխաններ: Համակցված է գեներատիվ AI տեխնոլոգիայի հետ, որը հիմնված է խոշոր մոդելների վրա, ամփոփել հարցման արդյունքները և ստեղծել պատասխաններ բնական լեզվով՝ հղումների պարզ ցուցակի փոխարեն.

4. Անհատականացված առաջարկություններ: Անհատականացրեք անհատականացված որոնման արդյունքները՝ ելնելով օգտագործողի պատմական վարքագծից, նախասիրություններ, և համատեքստ.

Արհեստական ​​ինտելեկտի գեներատիվ որոնման համակարգերը ապահովում են արդյունավետ և ճշգրիտ որոնման լուծումներ՝ խորապես ինտեգրելով ավանդական որոնիչները AI իմաստային ըմբռնման տեխնոլոգիայի հետ:, համատեղելով տիրույթի հատուկ տվյալների աղբյուրները և ինդեքսային տվյալների բազաները, և օգտագործելով մոդելների արտադրության մեծ հնարավորություններ, հատկապես բարդ հարցումների հետ գործ ունենալիս. Նրա հիմնական մրցունակությունը տվյալների որակի և քանակի մեջ է, և ինքնուրույն կառուցված ինդեքսային տվյալների բազաները կարևոր են բովանդակության ճշգրտությունն ու ժամանակին ապահովելու համար, որը գեներատիվ AI որոնումների ճշգրտության բարելավման բանալին է.

Ավանդական որոնման գործընթացի և AI որոնման գործընթացի համեմատություն

Գեներատիվ AI որոնման հիմքում ընկած մեխանիզմը հիմնված է “Առբերման ընդլայնված սերունդ” (ՌԱԳ), որը միավորում է ավանդական որոնողական API-ների և ինքնուրույն կառուցված ինդեքսային տվյալների բազաների որոնումը, և օգտագործում է մեծ մոդելներ՝ բովանդակությունը կարդալու և ամփոփելու համար՝ ուղղակիորեն օգտատերերի պատասխանները տրամադրելու համար. Ներկայումս, գեներատիվ AI որոնման արտադրանքները հիմնականում հիմնվում են ավանդական որոնման API-ների վրա՝ որպես ինտերնետ տվյալների աջակցություն, բայց ոչ բոլոր ավանդական որոնման համակարգերն ունեն բաց միջերեսներ, և սկսնակ ընկերությունների մեծ մասն օգտագործում է Bing-ի արտաքին ինտերֆեյսերը, ինչպիսին է Perplexity-ն, Գաղտնի աշտարակ, Chain Enterprises, և այլն:, և հայրենական ընկերություններ, ինչպիսիք են Baidu-ն և 360 մի բացեք API միջերեսները. Միեւնույն ժամանակ, API-ները, ինչպիսիք են գեներացնող մեծ մոդելները, ինչպիսիք են ChatGPT-ն, օգտագործվում են եզրակացության և գեներացիայի համար, իմաստային ըմբռնում, տրիաժ, և խնդիրների գործընթացի նախագծումն իրականացվում է տարբեր բիզնես սցենարների համաձայն, և յուրաքանչյուր սցենարի կամ գործընթացի համար ամենահարմար չափի մոդելն ընտրվում է եզրակացության կամ ստեղծման համար, ինչպիսիք են 360 AI որոնումն ունի 9 խոշոր մոդելի զանգեր. Արհեստական ​​ինտելեկտի որոնման ստարտափներից շատերը կունենան տվյալների որոշ աղբյուրներ և ինդեքսներ իրենց հատուկ ոլորտներում, որպեսզի մեծացնեն իրենց մրցակցային տարբերակումը:. Օրինակ, Secret Tower AI-ի փոդքասթերն ու գրադարանները, 360 թարմացրել է սկզբնական որոնման ինդեքսի բազան, և այլն.

Շուկայում մրցակցային լանդշաֆտ

Արհեստական ​​ինտելեկտի տեխնոլոգիայի շարունակական զարգացմամբ, “գեներատիվ AI + որոնման համակարգ” դարձել է նոր ուղի, իսկ մրցակցությունը գնալով ավելի կատաղի է դառնում. Որոնողական համակարգերի շուկայում հայտնվել են մի շարք ապրանքներ և հավելվածներ, ձևավորելով կենսունակ արդյունաբերական էկոլոգիա. Յուրաքանչյուր մասնակից մոտենում է տարբեր մակարդակներից և ձգտում է տեղ զբաղեցնել.

Ավանդական որոնման համակարգերի վաճառողներ: Ինտեգրելով AI տեխնոլոգիան՝ օպտիմալացնելու ավանդական որոնման փորձը, և տեխնոլոգիայի մեջ իրենց առավելությունների շնորհիվ, տվյալները, և կապիտալ, նրանք կընդլայնեն իրենց մրցակցային առավելությունները գեներատիվ AI-ի ոլորտում, և միևնույն ժամանակ կարևոր դիրք են զբաղեցնում AI որոնման շուկայում. Microsoft-ը ինտեգրել է ChatGPT-ն որոնման համակարգերի հետ՝ գործարկելու համար “Նոր Bing”, որն առաջին անգամ ցուցադրեց որոնման ոլորտում գեներատիվ AI-ի կիրառական պրակտիկան և զարգացման հեռանկարները. Baidu-ն գործարկել է Wenxin Yiyan-ը և այն ինտեգրել իր որոնման ծառայության մեջ.

Խոշոր մոդելների արտադրողներ: Մտել է որոնման դաշտ՝ գեներատիվ AI տեխնոլոգիայով, գործարկեց գործիքներ, որոնք համատեղում են խոսակցությունն ու որոնումը, և հիմնվել է ուժեղ տեխնիկական հնարավորությունների վրա՝ ապահովելու հիմնական ալգորիթմի աջակցություն AI-ի որոնման համար. Օրինակ, OpenAI-ի AI որոնման գործիք SearchGPT-ն կարող է իրական ժամանակում տեղեկատվություն ստանալ ինտերնետից, նպատակ ունենալով օգտվողներին տրամադրել ավելի ժամանակին և ճշգրիտ տեղեկատվություն. Լուսնի մութ կողմը մեկնարկում է “Kimi Discovery Edition”, երբ օգտվողները մուտքագրում են հիմնաբառ կամ հարց որոնման համար, գլխավոր էջը ցուցադրում է AI-ի կողմից ստեղծված ամփոփ պատասխանները, իսկ էջի աջ կողմում է “Վեբ որոնում” սյունակ, որը ցույց է տալիս վեբ էջի աղբյուրը, ներառյալ պատկերները և AI ընթերցումը.

Ինտերնետ վաճառողներ: Հենվելով դրանց խորը կիրառման հիմքի և առավելությունների վրա, նրանք ինտենսիվորեն տեղակայել են գեներատիվ AI որոնում, և շատ հավելվածներ գործարկել են ծառայություններ, որոնք սերտորեն կապված են AI որոնման հետ. Օրինակ, Zhihu-ի AI որոնման արտադրանքը, Zhihu ուղիղ պատասխան, գործարկել է մասնագիտական ​​որոնման գործառույթ; Այն “Խելացի Ք&Ա” ծառայությունը գործարկվել է Kuaishou APP-ի որոնման տողում, և AI-ն օգնում է օգտատերերին որոնել և պատասխանել համապատասխան հարցերին. Նույնիսկ նույն ընկերության տարբեր ստորաբաժանումներ փորձում են գործարկել իրենց սեփական AI որոնման արտադրանքը. Օրինակ, ByteDance-ի Douyin, Toutiao-ն և Feishu-ն ուսումնասիրում են օգտվողների տարբեր կարիքներն ու սցենարները. Feishu-ն մշակել է տեղական որոնողական համակարգ՝ բարելավելու օգտատերերի հարմարավետությունը տեղեկատվություն փնտրելիս, մինչդեռ Douyin էլեկտրոնային առևտուրը օպտիմալացրել է իր գնումների ուղեցույցի որոնման գործառույթը AI տեխնոլոգիայի օգնությամբ.

Ստարտափներ: Բարձրացեք օգտագործողի նորարարական փորձով և արագ կրկնվող հնարավորություններով, նոր կենսունակություն ներարկել որոնման շուկայում և բավարարել անհատական ​​և մասնագիտական ​​կարիքները. Օրինակ, Quark-ը արժանացել է օգտատերերի լայնածավալ ուշադրության և սիրո իր պարզեցված արտադրանքի դիզայնի համար, մեկ կանգառի ծառայություն, և գերազանց կատարում ուղղահայաց հատվածավորման սցենարներում. Վաճառողները, ինչպիսին է Perplexity-ն, նույնպես տեղ են գտել AI-ի որոնման շուկայում՝ իրենց եզակի տեխնոլոգիաների և արտադրանքի առանձնահատկությունների միջոցով:.

Գեներատիվ AI որոնման ապագան

AI տեխնոլոգիաների և հավելվածների պայթյունը գեներացնող AI որոնման ոլորտը բերել է արագ զարգացման նոր փուլ, և քանի որ նորարարական արտադրանքները շարունակում են առաջանալ, գեներատիվ AI որոնումը աստիճանաբար վերափոխում է ավանդական որոնման համակարգերի շուկայական լանդշաֆտը. Ըստ Gartner-ի, կողմից 2026, Ավանդական որոնման համակարգերի այցելությունների թիվը կարող է նվազել 25%, մինչդեռ արհեստական ​​ինտելեկտի որոնման արտադրանքներից օգտվողների թիվը արագորեն կաճի, աստիճանաբար մոտենում է սուպեր հավելվածների օգտատերերի շեմին. Միեւնույն ժամանակ, արդիականացվել է գեներատիվ AI որոնման արտադրանքի ձևը, և որոնողական համակարգերն այլևս չեն սահմանափակվում տեղեկատվության ձեռքբերման գործիքների դերով, but are transitioning to the form of integrated information processing products, and are committed to realizing a cross-modal search experience. In the future, generative AI search will integrate search, integration, refinement, and creation into an all-round intelligent assistant and lead a new benchmark in the industry.

Although generative AI search engines show great market prospects, their development still faces many challenges. From a technical point of view, there is a significant gap between domestic products and similar foreign products in terms of technological maturity, originality and innovation ability. In terms of the market, the commercialization path is still being explored, and a mature business model has not yet been formed, coupled with the rapid growth of computing power demand, որը բերել է ծախսերի լուրջ մարտահրավերների. Տվյալների առումով, բարձրորակ տվյալների ձեռքբերման և մշակման տեխնոլոգիայի բացակայությունը դարձել է առանցքային խոչընդոտ, որը սահմանափակում է գեներատիվ AI որոնման տեխնոլոգիայի հետագա զարգացումը:. Անվտանգության ոլորտում, տվյալների գաղտնիության և անվտանգության խնդիրները գրավել են օգտատերերի մեծ ուշադրությունը, և այնպիսի խնդիրներ, ինչպիսիք են որոնման արդյունքների հեղինակությունն ու ճշգրտությունը, օգտագործողի գաղտնիության պաշտպանություն, և բովանդակության իսկությունը պետք է շտապ լուծվի.