Взгляд на индустрию генеративного поиска с использованием искусственного интеллекта
Благодаря быстрому развитию генеративной технологии искусственного интеллекта, поисковые системы претерпевают глубокую трансформацию и постепенно превращаются в интеллектуальные производственные инструменты.. Развитие генеративного поиска с использованием искусственного интеллекта открыло новые возможности для роста индустрии поисковых систем.. В то время как традиционные поисковые системы в значительной степени полагаются на соответствие ключевых слов, чтобы показать пользователям ряд релевантных ссылок., генеративный поиск ИИ разрушает эту модель. Он не только обладает глубоким пониманием семантики и контекста., но он также может напрямую генерировать точные ответы, предоставление пользователям беспрецедентного и удобного поиска. В этой статье, мы представим форму продукта, технические принципы, и модель рыночной конкуренции генеративного поиска ИИ, и проанализировать будущие тенденции и проблемы развития.
Обзор продукта Generative AI Search
В эволюции поисковых систем, пользователи перешли от поиска на ПК к поиску в мобильных приложениях, а нынешнее применение технологии больших моделей превратило поиск в открытый, генеративный интеллектуальный Q&Многораундовый интерактивный процесс, что значительно повысило интерактивность и интеллект. Традиционные поисковые системы имеют ограничения с точки зрения точности результатов., понимание пользовательского контекста, обновления в реальном времени, и применение генеративной технологии искусственного интеллекта. Вступаем в стадию генеративного поиска ИИ, поиск ориентирован на пользователя, фокусируется на точном понимании цели поиска, и стремится обеспечить бесперебойную сквозную обработку задач, с такими функциями, как семантическое понимание, персональная рекомендация, кросс-модальный и межъязыковой поиск, и генерация контента.
К основным типам продуктов генеративного поиска ИИ относятся::
Один из них — поиск в Интернете. Поиск в Интернете — важная форма поисковой системы с генеративным искусственным интеллектом., который в основном ищет массовую общедоступную информацию в Интернете. К таким поисковым системам относятся обновленные версии традиционных поисковых систем., такие как Байду (Baidu Search AI Discovery Edition), Майкрософт (НовыйBing), Google (Бард). В то же время, он также охватывает некоторые инновационные поисковые приложения искусственного интеллекта, основанные на разговорах., такие как Perplexity AI и Myta AI, которые продолжают привлекать пользователей инновационными функциями за счет глубокой интеграции технологий и пользовательского опыта., и попытаться бросить вызов позиции традиционных поисковых систем.
Второе — встроенный поиск в платформе.. Внутриплатформенный поиск — еще один распространенный тип поисковой системы с генеративным искусственным интеллектом.. Обычно он существует как функциональный модуль платформы и специально предназначен для поиска частных данных внутри платформы.. Основным преимуществом этого типа поисковой системы является то, что она может использовать большой объем данных о поведении пользователей., предпочтения, исторические записи поиска и другая информация, накопленная платформой для предоставления пользователям персонализированных результатов поиска.. Например, Леонардо да Винчи из Xiaohongshu использует технологию искусственного интеллекта для анализа пользователей’ предпочтения и потребности, оптимизировать результаты поиска, и предоставим точные рекомендации по контенту.
Третий – внутренний поиск предприятия. Внутренний поиск — это воплощение генеративных поисковых систем искусственного интеллекта в приложениях уровня предприятия.. В основном речь идет о внутренних данных предприятия., такие как неструктурированные данные, такие как документы, электронная почта, отчеты, и т. д.. Эти данные часто имеют решающее значение для бизнес-операций и принятия решений., но из-за большого объема и разнообразия форматов, традиционные методы поиска часто с трудом извлекают и эффективно используют эту информацию.. Благодаря глубокому пониманию и обработке этих данных, Поиск с помощью ИИ может помочь сотрудникам более эффективно извлекать необходимую информацию из огромных внутренних данных., тем самым повышая эффективность работы и качество принятия решений.
Основные технические принципы
Основные технологии генеративных поисковых систем ИИ включают обработку естественного языка. (НЛП), глубокое обучение, и графики знаний. Эти технологии позволяют ИИ понимать семантику запросов., преодолеть ограничения соответствия ключевых слов, и предоставлять пользователям более точные ответы посредством контекстной ассоциации. Это делается в несколько шагов:
1. Понять цель запроса: Используйте технологию обработки естественного языка, чтобы точно понять цель пользовательских запросов и преодолеть ограничения традиционного сопоставления ключевых слов..
2. Получение и обработка данных: Благодаря доступу к большому количеству источников данных, в сочетании с графиками знаний или базами данных, релевантная информация может быть быстро отфильтрована.
3. Генерировать ответы: В сочетании с генеративной технологией искусственного интеллекта на основе больших моделей., суммировать результаты запроса и генерировать ответы на естественном языке вместо простого списка ссылок.
4. Персонализированные рекомендации: Настраивайте персонализированные результаты поиска на основе исторического поведения пользователя., предпочтения, и контекст.
Генеративные поисковые системы ИИ предоставляют эффективные и точные поисковые решения за счет глубокой интеграции традиционных поисковых систем с технологией семантического понимания ИИ., объединение доменных источников данных и индексных баз данных, и использование возможностей создания больших моделей, особенно при работе со сложными запросами. Его основная конкурентоспособность заключается в качестве и количестве данных., и самостоятельно созданные индексные базы данных необходимы для обеспечения точности и своевременности контента., что является ключом к повышению точности генеративного поиска с использованием ИИ..
Сравнение традиционного процесса поиска и процесса поиска с использованием ИИ
Базовый механизм генеративного поиска ИИ основан на “Расширенная генерация извлечения” (ТРЯПКА), который сочетает в себе получение традиционных API поисковых систем и самостоятельно созданных индексных баз данных., и использует большие модели для чтения и суммирования контента, чтобы напрямую предоставить пользовательские ответы. В настоящий момент, Генеративные продукты поиска искусственного интеллекта в основном полагаются на традиционные API -интерфейсы поисковых систем как поддержку данных в Интернете, Но не все традиционные поисковые системы имеют открытые интерфейсы, и большинство стартапов используют внешние интерфейсы Bing, такие как смущение, Секретная башня, Цепные предприятия, и т. д., и отечественные компании, такие как Baidu и 360 Не открывайте интерфейсы API. В то же время, API, такие как генеративные большие модели, такие как CHATGPT, используются для вывода и генерации, семантическое понимание, сортировка, и разработка проблем процесса осуществляется в соответствии с различными бизнес -сценариями, и наиболее подходящая модель размера для каждого сценария или процесса выбирается для вывода или генерации, такой как 360 Поиск ИИ есть 9 Большие модели вызовы. Большинство стартапов по поиску ИИ будут иметь источники данных и индексы в своих конкретных областях, чтобы повысить свою конкурентную дифференциацию.. Например, Подкасты и библиотеки Secret Tower AI, 360 обновил исходную базу данных поисковых индексов, и т. д..
Конкурентная среда на рынке
Благодаря постоянному развитию технологий искусственного интеллекта, “генеративный ИИ + поисковая система” стал новым треком, и конкуренция становится все более жесткой. На рынке поисковых систем появилось множество продуктов и приложений., формирование динамичной промышленной экологии. Каждый участник подходит с разных уровней и стремится занять место.
Традиционные поставщики поисковых систем: Путем интеграции технологии искусственного интеллекта для оптимизации традиционного поиска., и в силу своих технологических преимуществ, данные, и капитал, Они расширят свои конкурентные преимущества в области генеративного ИИ, и в то же время занимает важную позицию на рынке поиска ИИ. Microsoft интегрировала CHATGPT с поисковыми системами для запуска “Новый бинг”, которые впервые продемонстрировали перспективы применения и развития генеративного ИИ в области поиска. Baidu запустил Wenxin yiyan и интегрировал его в свою службу поиска.
Крупные производители моделей: Вступил в область поиска с помощью генеративной технологии ИИ, запускаемые инструменты, которые сочетают в себе разговор и поиск, и полагался на сильные технические возможности для обеспечения поддержки основного алгоритма для поиска искусственного интеллекта. Например, Openai's Search Tool SearchGPT может получить доступ к информации из Интернета в режиме реального времени, стремясь предоставить пользователям более своевременную и точную информацию. Темная сторона Луны запускает “Кими Дискавери Издание”, когда пользователи вводят ключевое слово или вопрос для поиска, на главной странице отображаются сводные ответы, сгенерированные ИИ, а в правой части страницы находится “Веб-поиск” столбец, который показывает источник веб-страницы, включая изображения и чтение AI..
Интернет-поставщики: Опираясь на свою глубокую прикладную основу и преимущества, они интенсивно развернули генеративный поиск ИИ, и многие приложения запустили сервисы, тесно связанные с поиском ИИ.. Например, Поисковый продукт Zhihu с искусственным интеллектом, Чжиху Прямой ответ, запустил функцию профессионального поиска; The “Интеллектуальный вопрос&А” сервис запускается в строке поиска приложения Kuaishou, а искусственный интеллект помогает пользователям искать и отвечать на соответствующие вопросы.. Даже разные отделы одной компании изо всех сил пытаются запустить свои собственные поисковые продукты с использованием искусственного интеллекта.. Например, Доуин из ByteDance, Тутиао и Фейшу исследуют различные потребности и сценарии пользователей.. Feishu разработал локальную поисковую систему для повышения удобства пользователей при поиске информации, в то время как компания Douyin e-commerce оптимизировала функцию поиска путеводителей по магазинам с помощью технологии искусственного интеллекта..
Стартапы: Развивайтесь благодаря инновационному пользовательскому опыту и возможностям быстрой итерации., привнесение новой жизненной силы в поисковый рынок и удовлетворение индивидуальных и профессиональных потребностей. Например, Quark получил широкое внимание и любовь пользователей за упрощенный дизайн продукта., универсальное обслуживание, и отличная производительность в сценариях вертикальной сегментации. Такие поставщики, как Perplexity, также заняли нишу на рынке поиска ИИ благодаря своим уникальным технологиям и функциям продуктов..
Будущее генеративного поиска с использованием ИИ
Бурный рост технологий и приложений искусственного интеллекта вывел индустрию генеративного поиска на основе искусственного интеллекта на новый этап быстрого развития., и поскольку инновационные продукты продолжают появляться, генеративный поиск с использованием искусственного интеллекта постепенно меняет рыночный ландшафт традиционных поисковых систем.. По данным Гартнера, к 2026, количество посещений традиционных поисковых систем может снизиться на 25%, в то время как количество пользователей поисковых продуктов AI будет быстро расти, постепенно приближается к пользовательскому порогу суперприложений. В то же время, улучшена форма продуктов поиска генеративного ИИ, и поисковые системы больше не ограничиваются ролью инструментов сбора информации, но переходят к форме комплексных продуктов обработки информации, и стремимся реализовать кросс-модальный поиск. В будущем, генеративный поиск ИИ будет интегрировать поиск, интеграция, уточнение, и превратить в универсального интеллектуального помощника и установить новый стандарт в отрасли..
Хотя поисковые системы с генеративным ИИ показывают большие рыночные перспективы, их развитие все еще сталкивается со многими проблемами. С технической точки зрения, существует значительный разрыв между отечественной продукцией и аналогичной зарубежной продукцией с точки зрения технологической зрелости, оригинальность и инновационная способность. С точки зрения рынка, путь коммерциализации все еще изучается, и зрелая бизнес-модель еще не сформирована, в сочетании с быстрым ростом спроса на вычислительную мощность, что привело к серьезным проблемам с затратами. С точки зрения данных, отсутствие высококачественных технологий сбора и обработки данных стало ключевым узким местом, ограничивающим дальнейшее развитие технологии генеративного поиска с использованием искусственного интеллекта.. В сфере безопасности, вопросы конфиденциальности и безопасности данных привлекли большое внимание пользователей, и такие вопросы, как авторитетность и точность результатов поиска., защита конфиденциальности пользователей, и подлинность контента необходимо решить срочно.