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., and uses large models to read and summarize content to directly provide user answers. В настоящий момент, generative AI search products mostly rely on traditional search engine APIs as Internet data support, but not all traditional search engines have open interfaces, and most startups use Bing’s external interfaces, such as Perplexity, Secret Tower, Chain Enterprises, и т. д., and domestic companies such as Baidu and 360 do not open API interfaces. В то же время, APIs such as generative large models such as ChatGPT are used for inference and generation, semantic understanding, triage, and process design of problems are carried out according to different business scenarios, and the most suitable size model for each scenario or process is selected for inference or generation, такой как 360 AI search has 9 large model calls. 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, they will expand their competitive advantages in the field of generative AI, and at the same time occupy an important position in the AI search market. Microsoft integrated ChatGPT with search engines to launch the “New Bing”, which for the first time demonstrated the application practice and development prospects of generative AI in the field of search. Baidu launched Wenxin Yiyan and integrated it into its search service.

Large model manufacturers: Entered the field of search with generative AI technology, launched tools that combine conversation and search, and relied on strong technical capabilities to provide core algorithm support for AI search. Например, OpenAI’s AI search tool SearchGPT can access information from the Internet in real time, 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.