Approfondimenti sul settore della ricerca con intelligenza artificiale generativa
Con il rapido sviluppo della tecnologia dell’intelligenza artificiale generativa, i motori di ricerca stanno subendo una profonda trasformazione e si stanno gradualmente evolvendo in strumenti di produzione intelligenti. L’ascesa della ricerca basata sull’intelligenza artificiale generativa ha portato nuovi spazi di crescita nel settore dei motori di ricerca. Mentre i motori di ricerca tradizionali fanno molto affidamento sulla corrispondenza delle parole chiave per mostrare agli utenti una serie di collegamenti pertinenti, la ricerca dell’intelligenza artificiale generativa sta sconvolgendo questo modello. Non solo ha una profonda comprensione della semantica e del contesto, ma può anche generare direttamente risposte accurate, fornire agli utenti un'esperienza di ricerca comoda e senza precedenti. In questo articolo, introdurremo la forma del prodotto, principi tecnici, e il modello di concorrenza di mercato della ricerca di intelligenza artificiale generativa, e analizzare le tendenze e le sfide future dello sviluppo.
Panoramica del prodotto Ricerca generativa con intelligenza artificiale
Nell'evoluzione dei motori di ricerca, gli utenti sono passati dalla ricerca su PC alla ricerca su APP mobile, e l'attuale applicazione della tecnologia dei modelli di grandi dimensioni ha trasformato la ricerca in una ricerca aperta, intelligenza generativa Q&Un processo interattivo a più round, che ha notevolmente migliorato l'interattività e l'intelligenza. I motori di ricerca tradizionali hanno limitazioni in termini di accuratezza dei risultati, comprensione del contesto utente, aggiornamenti in tempo reale, e l’applicazione della tecnologia dell’intelligenza artificiale generativa. Entrare nella fase di ricerca dell’IA generativa, la ricerca è incentrata sull'utente, si concentra sulla comprensione accurata dell'intento di ricerca, e si sforza di ottenere un'elaborazione delle attività end-to-end senza soluzione di continuità, con funzioni come la comprensione semantica, raccomandazione personalizzata, recupero multimodale e multilinguistico, e generazione di contenuti.
I principali tipi di prodotti di ricerca AI generativa includono:
Uno è la ricerca su Internet. La ricerca su Internet è una forma importante di motore di ricerca AI generativo, che ricerca principalmente massicce informazioni pubbliche su Internet. Tali motori di ricerca includono versioni aggiornate dei motori di ricerca tradizionali, come Baidu (Baidu Search AI Discovery Edition), Microsoft (NuovoBing), Google (Bardo). Allo stesso tempo, copre anche alcune innovative applicazioni di ricerca AI basate sulle conversazioni, come Perplexity AI e Myta AI, che continuano ad attrarre gli utenti attraverso funzionalità innovative attraverso una profonda integrazione di tecnologia ed esperienza utente, e provare a sfidare la posizione dei motori di ricerca tradizionali.
Il secondo è la ricerca incorporata nella piattaforma. La ricerca in piattaforma è un altro tipo comune di motore di ricerca con intelligenza artificiale generativa. Di solito esiste come modulo funzionale della piattaforma ed è specificamente progettato per cercare dati privati all'interno della piattaforma. Il vantaggio principale di questo tipo di motore di ricerca è che può utilizzare una grande quantità di dati sul comportamento degli utenti, preferenze, record di ricerca storici e altre informazioni accumulate dalla piattaforma per fornire agli utenti risultati di ricerca personalizzati. Per esempio, Leonardo da Vinci di Xiaohongshu utilizza la tecnologia AI per analizzare gli utenti’ preferenze e bisogni, ottimizzare i risultati della ricerca, e fornire consigli accurati sui contenuti.
Il terzo è la ricerca interna dell'impresa. La ricerca interna è l'incarnazione dei motori di ricerca di intelligenza artificiale generativa nelle applicazioni di livello aziendale. Si occupa principalmente dei dati interni dell'impresa, come dati non strutturati come i documenti, e-mail, rapporti, eccetera. Questi dati sono spesso fondamentali per le operazioni aziendali e il processo decisionale, ma grazie al suo volume e alla varietà di formati, I metodi di ricerca tradizionali spesso hanno difficoltà a estrarre e utilizzare queste informazioni in modo efficace. Attraverso la comprensione e l’elaborazione approfondite di questi dati, La ricerca basata sull’intelligenza artificiale può aiutare i dipendenti a estrarre in modo più efficiente le informazioni di cui hanno bisogno da enormi dati interni, migliorando così l’efficienza del lavoro e la qualità del processo decisionale.
Principi tecnici fondamentali
Le tecnologie principali dei motori di ricerca con intelligenza artificiale generativa includono l’elaborazione del linguaggio naturale (PNL), apprendimento profondo, e grafici della conoscenza. Queste tecnologie consentono all’intelligenza artificiale di comprendere la semantica delle query, trascendere i limiti della corrispondenza delle parole chiave, e fornire agli utenti risposte più accurate attraverso l'associazione contestuale. Lo fa in diversi passaggi:
1. Comprendere l'intento della query: Utilizza la tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale per comprendere con precisione l'intento delle query degli utenti e superare i limiti della tradizionale corrispondenza delle parole chiave.
2. Recupero ed elaborazione dei dati: Accedendo a un gran numero di fonti di dati, combinato con grafici o database della conoscenza, le informazioni rilevanti possono essere rapidamente filtrate.
3. Genera risposte: Combinato con la tecnologia AI generativa basata su modelli di grandi dimensioni, riassumere i risultati della query e generare risposte in linguaggio naturale anziché in un semplice elenco di collegamenti.
4. Raccomandazioni personalizzate: Personalizza i risultati di ricerca personalizzati in base al comportamento storico dell'utente, preferenze, e contesto.
I motori di ricerca con intelligenza artificiale generativa forniscono soluzioni di ricerca efficienti e accurate integrando profondamente i motori di ricerca tradizionali con la tecnologia di comprensione semantica dell'intelligenza artificiale, combinando origini dati specifiche del dominio e database di indicizzazione, e utilizzando funzionalità di generazione di modelli di grandi dimensioni, soprattutto quando si tratta di query complesse. La sua competitività principale risiede nella qualità e nella quantità dei dati, e i database indice autocostruiti sono essenziali per garantire l'accuratezza e la tempestività dei contenuti, che è la chiave per migliorare l’accuratezza delle ricerche di intelligenza artificiale generativa.
Confronto tra il processo di ricerca tradizionale e il processo di ricerca AI
Il meccanismo sottostante la ricerca dell’intelligenza artificiale generativa si basa su “Generazione avanzata di recupero” (STRACCIO), che combina il recupero delle tradizionali API dei motori di ricerca e dei database di indicizzazione autocostruiti, e utilizza modelli di grandi dimensioni per leggere e riassumere i contenuti per fornire direttamente le risposte agli utenti. Attualmente, I prodotti di ricerca generativa con intelligenza artificiale si basano principalmente sulle API dei motori di ricerca tradizionali come supporto dei dati Internet, ma non tutti i motori di ricerca tradizionali hanno interfacce aperte, e la maggior parte delle startup utilizza le interfacce esterne di Bing, come Perplessità, Torre segreta, Imprese di catena, eccetera., e aziende nazionali come Baidu e 360 non aprire le interfacce API. Allo stesso tempo, API come modelli generativi di grandi dimensioni come ChatGPT vengono utilizzate per l'inferenza e la generazione, comprensione semantica, triage, e la progettazione del processo dei problemi vengono eseguite in base a diversi scenari aziendali, e il modello dimensionale più adatto per ogni scenario o processo viene selezionato per l'inferenza o la generazione, ad esempio 360 La ricerca AI ha 9 grandi chiamate di modelli. La maggior parte delle startup di ricerca AI avrà alcune fonti di dati e indici nei propri campi specifici per aumentare la propria differenziazione competitiva. Per esempio, Podcast e librerie di Secret Tower AI, 360 ha rinnovato il database dell'indice di ricerca originale, eccetera.
Panorama competitivo nel mercato
Con il continuo sviluppo della tecnologia di intelligenza artificiale, “IA generativa + motore di ricerca” è diventata una nuova traccia, e la concorrenza si fa sempre più agguerrita. Nel mercato dei motori di ricerca sono emersi una varietà di prodotti e applicazioni, formando una vivace ecologia industriale. Ogni partecipante si avvicina da diversi livelli e si sforza di occupare un posto.
Fornitori di motori di ricerca tradizionali: Integrando la tecnologia AI per ottimizzare l'esperienza di ricerca tradizionale, e in virtù dei loro vantaggi tecnologici, dati, e capitale, amplieranno i loro vantaggi competitivi nel campo dell’intelligenza artificiale generativa, e allo stesso tempo occupano una posizione importante nel mercato della ricerca AI. Microsoft ha integrato ChatGPT con i motori di ricerca per lanciare il “Nuovo Bing”, che per la prima volta ha dimostrato la pratica applicativa e le prospettive di sviluppo dell’IA generativa nel campo della ricerca. Baidu ha lanciato Wenxin Yiyan e lo ha integrato nel suo servizio di ricerca.
Grandi produttori di modelli: Entrato nel campo della ricerca con la tecnologia dell'intelligenza artificiale generativa, strumenti lanciati che combinano conversazione e ricerca, e ha fatto affidamento su forti capacità tecniche per fornire il supporto dell’algoritmo di base per la ricerca AI. Per esempio, Lo strumento di ricerca AI di OpenAI SearchGPT può accedere alle informazioni da Internet in tempo reale, con l’obiettivo di fornire agli utenti informazioni più tempestive e precise. Il lato oscuro della luna lancia il “Edizione Kimi Discovery”, quando gli utenti inseriscono una parola chiave o una domanda da cercare, la pagina principale mostra le risposte riassuntive generate dall'intelligenza artificiale, e sul lato destro della pagina c'è il “Ricerca sul Web” colonna, che mostra l'origine della pagina Web comprese le immagini e la lettura AI.
Venditori Internet: Basandosi sulle loro profonde basi applicative e sui vantaggi, hanno implementato intensamente la ricerca di intelligenza artificiale generativa, e molte applicazioni hanno lanciato servizi strettamente legati alla ricerca basata sull’intelligenza artificiale. Per esempio, Il prodotto di ricerca AI di Zhihu, Zhihu risposta diretta, ha lanciato una funzione di ricerca professionale; IL “Intelligente Q&UN” il servizio viene avviato nella barra di ricerca dell'APP Kuaishou, e l'intelligenza artificiale aiuta gli utenti a cercare e rispondere a domande pertinenti. Anche diversi reparti della stessa azienda si stanno affrettando per lanciare i propri prodotti di ricerca basati sull’intelligenza artificiale. Per esempio, Douyin di ByteDance, Toutiao e Feishu esplorano diverse esigenze e scenari degli utenti. Feishu ha sviluppato un motore di ricerca locale per migliorare la comodità degli utenti nella ricerca di informazioni, mentre l’e-commerce Douyin ha ottimizzato la funzione di ricerca delle guide agli acquisti con l’aiuto della tecnologia AI.
Startup: Cresci con un'esperienza utente innovativa e capacità di iterazione rapida, iniettare nuova vitalità nel mercato della ricerca e soddisfare esigenze personalizzate e professionali. Per esempio, Quark ha ricevuto ampia attenzione e amore da parte degli utenti per il design semplificato del suo prodotto, servizio unico, e prestazioni eccellenti in scenari di segmentazione verticale. Anche fornitori come Perplexity si sono ritagliati una nicchia nel mercato della ricerca AI attraverso le loro tecnologie e caratteristiche di prodotto uniche.
Il futuro della ricerca con intelligenza artificiale generativa
L’esplosione delle tecnologie e delle applicazioni dell’intelligenza artificiale ha portato il settore della ricerca generativa dell’intelligenza artificiale in una nuova fase di rapido sviluppo, e man mano che continuano ad emergere prodotti innovativi, La ricerca con intelligenza artificiale generativa sta gradualmente rimodellando il panorama del mercato dei motori di ricerca tradizionali. Secondo Gartner, di 2026, il numero di visite ai motori di ricerca tradizionali potrebbe diminuire 25%, mentre il numero di utenti dei prodotti di ricerca AI crescerà rapidamente, avvicinandosi gradualmente alla soglia degli utenti delle super app. Allo stesso tempo, la forma dei prodotti di ricerca con intelligenza artificiale generativa è stata aggiornata, e i motori di ricerca non si limitano più al ruolo di strumenti di acquisizione di informazioni, ma stanno passando alla forma di prodotti di elaborazione integrata delle informazioni, e si impegnano a realizzare un'esperienza di ricerca intermodale. In futuro, la ricerca con intelligenza artificiale generativa integrerà la ricerca, integrazione, raffinatezza, e creazione in un assistente intelligente a tutto tondo e guidare un nuovo punto di riferimento nel settore.
Sebbene i motori di ricerca con intelligenza artificiale generativa mostrino grandi prospettive di mercato, il loro sviluppo deve ancora affrontare molte sfide. Da un punto di vista tecnico, esiste un divario significativo tra i prodotti nazionali e prodotti esteri simili in termini di maturità tecnologica, originalità e capacità di innovazione. In termini di mercato, il percorso di commercializzazione è ancora in fase di studio, e non è stato ancora formato un modello di business maturo, insieme alla rapida crescita della domanda di potenza di calcolo, che ha comportato gravi sfide in termini di costi. In termini di dati, la mancanza di tecnologie di acquisizione ed elaborazione dei dati di alta qualità è diventata un grave collo di bottiglia che limita l’ulteriore sviluppo della tecnologia di ricerca IA generativa. Nel campo della sicurezza, i problemi di privacy e sicurezza dei dati hanno attirato molta attenzione da parte degli utenti, e questioni quali l'autorità e l'accuratezza dei risultati di ricerca, tutela della privacy dell'utente, e l’autenticità dei contenuti devono essere risolti urgentemente.
