Pohľad do odvetvia generatívneho vyhľadávania AI

S rýchlym rozvojom generatívnej technológie AI, vyhľadávače prechádzajú hlbokou transformáciou a postupne sa vyvíjajú na inteligentné produkčné nástroje. Vzostup generatívneho vyhľadávania AI priniesol priemyslu vyhľadávacích nástrojov nový priestor na rast. Zatiaľ čo tradičné vyhľadávače sa vo veľkej miere spoliehajú na zhodu kľúčových slov, aby používateľom zobrazili sériu relevantných odkazov, generatívne vyhľadávanie AI tento model narúša. Nielenže má hlboké pochopenie sémantiky a kontextu, ale môže tiež priamo generovať presné odpovede, poskytuje používateľom bezprecedentné a pohodlné vyhľadávanie. V tomto článku, predstavíme formu produktu, technické princípy, a vzor konkurencie na trhu generatívneho vyhľadávania AI, a analyzovať jeho budúce vývojové trendy a výzvy.

Prehľad produktu Generative AI Search

Vo vývoji vyhľadávačov, používatelia prešli z vyhľadávania na počítači na vyhľadávanie mobilných aplikácií, a súčasná aplikácia technológie veľkých modelov premenila vyhľadávanie na otvorené, generatívna inteligencia Q&Viackolový interaktívny proces, čo výrazne zvýšilo interaktivitu a inteligenciu. Tradičné vyhľadávače majú obmedzenia z hľadiska presnosti výsledkov, pochopenie používateľského kontextu, aktualizácie v reálnom čase, a aplikácia generatívnej technológie AI. Vstup do fázy generatívneho vyhľadávania AI, vyhľadávanie je zamerané na používateľa, sa zameriava na presné pochopenie zámeru vyhľadávania, a snaží sa dosiahnuť bezproblémové komplexné spracovanie úloh, s funkciami, ako je sémantické porozumenie, personalizované odporúčanie, cross-modal and cross-language retrieval, and content generation.

The main types of generative AI search products include:

One is internet searching. Internet search is an important form of generative AI search engine, which mainly searches for massive public information on the Internet. Such search engines include upgraded versions of traditional search engines, such as Baidu (Baidu Search AI Discovery Edition), Microsoft (NewBing), Google (Bard). V rovnakom čase, it also covers some innovative AI search applications based on conversations, such as Perplexity AI and Myta AI, which continue to attract users through innovative features through deep integration of technology and user experience, and try to challenge the position of traditional search engines.

The second is embedded search in the platform. In-platform search is another common type of generative AI search engine. It usually exists as a functional module of the platform and is specifically designed to search for private data within the platform. The core advantage of this type of search engine is that it can use the large amount of user behavior data, preferences, historical search records and other information accumulated by the platform to provide users with customized search results. Napríklad, Leonardo da Vinci of Xiaohongshu uses AI technology to analyze users’ preferences and needs, optimize search results, and provide accurate content recommendations.

The third is the internal search of the enterprise. Internal search is the embodiment of generative AI search engines in enterprise-level applications. It mainly deals with the internal data of the enterprise, such as unstructured data such as documents, emails, reports, atď. This data is often critical to business operations and decision-making, but due to its sheer volume and variety of formats, traditional search methods often struggle to extract and utilize this information effectively. Through the in-depth understanding and processing of these data, AI search can help employees extract the information they need from massive internal data more efficiently, thereby improving work efficiency and decision-making quality.

Core technical principles

The core technologies of generative AI search engines include natural language processing (NLP), deep learning, and knowledge graphs. These technologies enable AI to understand the semantics of queries, transcend the limitations of keyword matching, a poskytovať používateľom presnejšie odpovede prostredníctvom kontextového priradenia. Robí to v niekoľkých krokoch:

1. Pochopte zámer dopytu: Použite technológiu spracovania prirodzeného jazyka na presné pochopenie zámeru používateľských dopytov a prekonanie obmedzení tradičnej zhody kľúčových slov.

2. Načítanie a spracovanie údajov: Prístupom k veľkému počtu zdrojov údajov, v kombinácii so znalostnými grafmi alebo databázami, relevantné informácie je možné rýchlo odfiltrovať.

3. Generovať odpovede: V kombinácii s generatívnou technológiou AI založenou na veľkých modeloch, zhrňte výsledky dotazu a namiesto jednoduchého zoznamu odkazov vygenerujte odpovede v prirodzenom jazyku.

4. Personalizované odporúčania: Prispôsobte si prispôsobené výsledky vyhľadávania na základe historického správania používateľa, preferences, a kontext.

Generative AI search engines provide efficient and accurate search solutions by deeply integrating traditional search engines with AI semantic understanding technology, combining domain-specific data sources and index databases, and using large model generation capabilities, especially when dealing with complex queries. Its core competitiveness lies in the quality and quantity of data, and self-built index databases are essential to ensure the accuracy and timeliness of content, which is the key to improving the accuracy of generative AI searches.

Comparison between the traditional search process and the AI search process

The underlying mechanism of generative AI search is based on “Retrieval Enhanced Generation” (RAG), which combines the retrieval of traditional search engine APIs and self-built index databases, and uses large models to read and summarize content to directly provide user answers. V súčasnosti, 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, atď., and domestic companies such as Baidu and 360 do not open API interfaces. V rovnakom čase, 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, such as 360 AI search has 9 large model calls. Väčšina startupov s vyhľadávaním AI bude mať nejaké zdroje údajov a indexy vo svojich vlastných špecifických oblastiach, aby sa zvýšila ich konkurenčná diferenciácia. Napríklad, Podcasty a knižnice Secret Tower AI, 360 prepracovala pôvodnú databázu indexov vyhľadávania, atď.

Konkurenčné prostredie na trhu

S neustálym vývojom technológie umelej inteligencie, “generatívna AI + vyhľadávač” sa stala novou skladbou, a konkurencia je čoraz tvrdšia. Na trhu vyhľadávacích nástrojov sa objavilo množstvo produktov a aplikácií, vytvára živú priemyselnú ekológiu. Každý účastník pristupuje z rôznych úrovní a snaží sa obsadiť miesto.

Tradiční predajcovia vyhľadávačov: Integráciou technológie AI na optimalizáciu tradičného vyhľadávania, a na základe ich technologických výhod, údajov, a kapitál, rozšíria svoje konkurenčné výhody v oblasti generatívnej AI, a zároveň zaujímajú významnú pozíciu na trhu vyhľadávania AI. Microsoft integroval ChatGPT s vyhľadávacími nástrojmi na spustenie “Nový Bing”, ktorá po prvýkrát demonštrovala aplikačnú prax a perspektívy rozvoja generatívnej AI v oblasti vyhľadávania. Baidu spustil Wenxin Yiyan a integroval ho do svojej vyhľadávacej služby.

Veľkí výrobcovia modelov: Vstúpil do oblasti vyhľadávania s generatívnou technológiou AI, spustili nástroje, ktoré kombinujú konverzáciu a vyhľadávanie, a spoliehali sa na silné technické možnosti na poskytovanie podpory základných algoritmov pre vyhľadávanie AI. Napríklad, Vyhľadávací nástroj AI OpenAI SearchGPT môže pristupovať k informáciám z internetu v reálnom čase, aiming to provide users with more timely and accurate information. The Dark Side of the Moon launches the “Kimi Discovery Edition”, when users enter a keyword or a question to search, the main page displays AI-generated summary answers, and on the right side of the page is the “Web Search” column, which shows the source of the web page including images and AI reading.

Internet vendors: Relying on their deep application foundation and advantages, they have intensively deployed generative AI search, and many applications have launched services closely related to AI search. Napríklad, Zhihu’s AI search product, Zhihu Direct Answer, launched a professional search function; The “Intelligent Q&A” service is launched in the search bar of the Kuaishou APP, and AI helps users search and answer relevant questions. Even different departments of the same company are scrambling to launch their own AI search products. Napríklad, ByteDance’s Douyin, Toutiao and Feishu explore different user needs and scenarios. Feishu has developed a local search engine to improve the convenience of users when looking for information, while Douyin e-commerce has optimized its shopping guide search function with the help of AI technology.

Startups: Rise with innovative user experience and rapid iteration capabilities, injecting new vitality into the search market and meeting personalized and professional needs. Napríklad, Quark has received widespread attention and love from users for its simplified product design, one-stop service, and excellent performance in vertical segmentation scenarios. Vendors such as Perplexity have also carved out a niche in the AI search market through their unique technologies and product features.

The future of generative AI search

The explosion of AI technologies and applications has brought the generative AI search industry into a new stage of rapid development, and as innovative products continue to emerge, generative AI search is gradually reshaping the market landscape of traditional search engines. According to Gartner, by 2026, the number of visits to traditional search engines may decline by 25%, while the number of users of AI search products will grow rapidly, gradually approaching the user threshold of super apps. V rovnakom čase, the form of generative AI search products has been upgraded, and search engines are no longer limited to the role of information acquisition tools, ale prechádzajú na formu integrovaných produktov spracovania informácií, a sú odhodlaní realizovať multimodálne vyhľadávanie. V budúcnosti, generatívne vyhľadávanie AI bude integrovať vyhľadávanie, integrácia, zjemnenie, a vytvoriť všestranného inteligentného asistenta a viesť nový štandard v tomto odvetví.

Aj keď generatívne vyhľadávače AI vykazujú veľké trhové vyhliadky, ich vývoj stále čelí mnohým výzvam. Z technického hľadiska, medzi domácimi produktmi a podobnými zahraničnými produktmi je z hľadiska technologickej vyspelosti výrazný rozdiel, originalita a inovačná schopnosť. Z hľadiska trhu, cesta komercializácie sa stále skúma, a ešte nebol vytvorený zrelý obchodný model, v spojení s rýchlym rastom dopytu po výpočtovej sile, čo prinieslo vážne nákladové výzvy. In terms of data, the lack of high-quality data acquisition and processing technology has become a key bottleneck restricting the further development of generative AI search technology. In the field of security, data privacy and security issues have attracted much attention from users, and issues such as the authority and accuracy of search results, user privacy protection, and content authenticity need to be solved urgently.