Vpogled v industrijo generativnega iskanja z umetno inteligenco

S hitrim razvojem generativne tehnologije umetne inteligence, iskalniki so v fazi globoke preobrazbe in se postopoma razvijajo v inteligentna produkcijska orodja. Vzpon generativnega iskanja z umetno inteligenco je industriji iskalnikov prinesel nov prostor za rast. Medtem ko se tradicionalni iskalniki močno zanašajo na ujemanje ključnih besed, da uporabnikom prikažejo vrsto ustreznih povezav, generativno iskanje AI moti ta model. Ne samo, da ima globoko razumevanje semantike in konteksta, lahko pa tudi neposredno ustvari natančne odgovore, uporabnikom zagotavlja izjemno priročno izkušnjo iskanja. V tem članku, predstavili bomo obliko izdelka, tehnična načela, in vzorec tržne konkurence generativnega iskanja z umetno inteligenco, ter analizirati njegove prihodnje razvojne trende in izzive.

Pregled izdelka Generative AI Search

V razvoju iskalnikov, uporabniki so prešli z iskanja v računalnikih na iskanje v mobilnih APP, in trenutna uporaba tehnologije velikih modelov je iskanje spremenila v odprto, generativni inteligentni Q&A in večkrožni interaktivni proces, ki ima bistveno izboljšano interaktivnost in inteligenco. Tradicionalni iskalniki imajo omejitve glede točnosti rezultatov, razumevanje uporabniškega konteksta, posodobitve v realnem času, in uporabo generativne tehnologije umetne inteligence. Vstop v fazo generativnega iskanja AI, iskanje je osredotočeno na uporabnika, se osredotoča na natančno razumevanje namena iskanja, in si prizadeva doseči brezhibno obdelavo nalog od konca do konca, s funkcijami, kot je semantično razumevanje, prilagojeno priporočilo, medmodalno in medjezikovno iskanje, in ustvarjanje vsebine.

Glavne vrste generativnih iskalnih izdelkov AI vključujejo:

Ena je iskanje po internetu. Internetno iskanje je pomembna oblika generativnega iskalnika z umetno inteligenco, ki večinoma išče množične javne informacije na internetu. Takšni iskalniki vključujejo nadgrajene različice tradicionalnih iskalnikov, kot je Baidu (Baidu Search AI Discovery Edition), Microsoft (NewBing), Google (Bard). Ob istem času, pokriva tudi nekatere inovativne aplikacije za iskanje z umetno inteligenco, ki temeljijo na pogovorih, kot sta Perplexity AI in Myta AI, ki še naprej privabljajo uporabnike z inovativnimi funkcijami z globoko integracijo tehnologije in uporabniške izkušnje, in poskušajo izpodbijati položaj tradicionalnih iskalnikov.

Drugi je vgrajeno iskanje v platformo. Iskanje znotraj platforme je še ena pogosta vrsta generativnega iskalnika z umetno inteligenco. Običajno obstaja kot funkcionalni modul platforme in je posebej zasnovan za iskanje zasebnih podatkov znotraj platforme. Glavna prednost te vrste iskalnika je, da lahko uporablja veliko količino podatkov o vedenju uporabnikov, nastavitve, zgodovinske zapise iskanja in druge informacije, ki jih je platforma zbrala, da uporabnikom ponudi prilagojene rezultate iskanja. Na primer, Leonardo da Vinci iz Xiaohongshu uporablja tehnologijo AI za analizo uporabnikov’ želje in potrebe, optimizirajte rezultate iskanja, in zagotoviti natančna priporočila glede vsebine.

Tretja je notranja preiskava podjetja. Notranje iskanje je utelešenje generativnih iskalnikov AI v aplikacijah na ravni podjetja. Ukvarja se predvsem z notranjimi podatki podjetja, kot so nestrukturirani podatki, kot so dokumenti, e-poštna sporočila, poročila, itd. Ti podatki so pogosto ključni za poslovanje in sprejemanje odločitev, ampak zaradi velikega obsega in raznolikosti formatov, tradicionalne metode iskanja imajo pogosto težave pri pridobivanju in učinkoviti uporabi teh informacij. S poglobljenim razumevanjem in obdelavo teh podatkov, Iskanje z umetno inteligenco lahko zaposlenim pomaga učinkoviteje pridobiti informacije, ki jih potrebujejo, iz ogromnih notranjih podatkov, s tem izboljša učinkovitost dela in kakovost odločanja.

Osnovna tehnična načela

Osnovne tehnologije generativnih iskalnikov AI vključujejo obdelavo naravnega jezika (NLP), globoko učenje, in grafi znanja. Te tehnologije omogočajo AI, da razume semantiko poizvedb, preseči omejitve ujemanja ključnih besed, in uporabnikom zagotoviti natančnejše odgovore prek kontekstualnega povezovanja. To naredi v več korakih:

1. Razumeti namen poizvedbe: Uporabite tehnologijo obdelave naravnega jezika za natančno razumevanje namena uporabniških poizvedb in presezite omejitve tradicionalnega ujemanja ključnih besed.

2. Pridobivanje in obdelava podatkov: Z dostopom do velikega števila virov podatkov, v kombinaciji z grafi znanja ali zbirkami podatkov, ustrezne informacije je mogoče hitro izločiti.

3. Ustvari odgovore: V kombinaciji z generativno AI tehnologijo, ki temelji na velikih modelih, povzeti rezultate poizvedbe in ustvariti odgovore v naravnem jeziku namesto preprostega seznama povezav.

4. Prilagojena priporočila: Prilagodite prilagojene rezultate iskanja glede na zgodovinsko vedenje uporabnika, nastavitve, in kontekst.

Generativni iskalniki AI zagotavljajo učinkovite in natančne rešitve iskanja z globoko integracijo tradicionalnih iskalnikov s tehnologijo semantičnega razumevanja AI, združevanje domensko specifičnih podatkovnih virov in indeksnih baz podatkov, in z uporabo velikih zmogljivosti za ustvarjanje modelov, zlasti pri obravnavanju kompleksnih poizvedb. Njegova glavna konkurenčnost je kakovost in količina podatkov, in samoizdelane indeksne baze podatkov so bistvenega pomena za zagotavljanje točnosti in pravočasnosti vsebine, kar je ključnega pomena za izboljšanje natančnosti generativnih iskanj z umetno inteligenco.

Primerjava med tradicionalnim postopkom iskanja in postopkom iskanja z umetno inteligenco

Temeljni mehanizem generativnega iskanja z umetno inteligenco temelji na “Izboljšana generacija pridobivanja” (RAG), ki združuje iskanje tradicionalnih API-jev iskalnikov in samoizdelanih indeksnih baz podatkov, in uporablja velike modele za branje in povzemanje vsebine za neposredno zagotavljanje uporabniških odgovorov. Trenutno, generativni izdelki za iskanje z umetno inteligenco se večinoma zanašajo na tradicionalne API-je iskalnikov kot podporo za internetne podatke, vendar nimajo vsi tradicionalni iskalniki odprtih vmesnikov, in večina startupov uporablja Bingove zunanje vmesnike, kot je Perplexity, Tajni stolp, Verižna podjetja, itd., in domača podjetja, kot sta Baidu in 360 ne odpirajte vmesnikov API. Ob istem času, API-ji, kot so generativni veliki modeli, kot je ChatGPT, se uporabljajo za sklepanje in generiranje, pomensko razumevanje, triaža, in procesno načrtovanje problemov se izvajata glede na različne poslovne scenarije, in najprimernejši model velikosti za vsak scenarij ali proces je izbran za sklepanje ali generiranje, kot naprimer 360 AI iskanje ima 9 veliki modeli klicev. Večina startupov za iskanje z umetno inteligenco bo imela nekaj podatkovnih virov in indeksov na svojih specifičnih področjih, da bi povečala svojo konkurenčno diferenciacijo. Na primer, Podcasti in knjižnice Secret Tower AI, 360 je prenovil izvirno zbirko podatkov iskalnega indeksa, itd.

Konkurenčna krajina na trgu

Z nenehnim razvojem tehnologije umetne inteligence, “generativni AI + iskalnik” je postala nova skladba, in konkurenca postaja vse hujša. Na trgu iskalnikov so se pojavili številni izdelki in aplikacije, oblikovanje živahne industrijske ekologije. Vsak udeleženec pristopa z različnih ravni in si prizadeva zasesti mesto.

Prodajalci tradicionalnih iskalnikov: Z integracijo tehnologije AI za optimizacijo tradicionalne izkušnje iskanja, in na podlagi svojih prednosti v tehnologiji, podatke, in kapital, razširili bodo svoje konkurenčne prednosti na področju generativne umetne inteligence, in hkrati zavzemajo pomemben položaj na trgu iskanja z umetno inteligenco. Microsoft je integriral ChatGPT z iskalniki za zagon “Novi Bing”, ki je prvič pokazal prakso uporabe in razvojne možnosti generativne umetne inteligence na področju iskanja. Baidu je lansiral Wenxin Yiyan in ga integriral v svojo iskalno storitev.

Proizvajalci velikih modelov: Vstopil na področje iskanja z generativno AI tehnologijo, lansirali orodja, ki združujejo pogovor in iskanje, in se zanašal na močne tehnične zmogljivosti za zagotavljanje podpore osnovnega algoritma za iskanje z umetno inteligenco. Na primer, Iskalno orodje OpenAI AI SearchGPT lahko dostopa do informacij iz interneta v realnem času, s ciljem zagotoviti uporabnikom pravočasnejše in točnejše informacije. Temna stran Lune lansira “Kimi Discovery Edition”, ko uporabniki vnesejo ključno besedo ali vprašanje za iskanje, glavna stran prikazuje povzetke odgovorov, ki jih ustvari umetna inteligenca, in na desni strani strani je “Spletno iskanje” stolpec, ki prikazuje izvor spletne strani, vključno s slikami in branjem AI.

Internetni prodajalci: Zanašajoč se na njihovo globoko uporabo in prednosti, intenzivno so uvedli generativno iskanje z umetno inteligenco, številne aplikacije pa so uvedle storitve, ki so tesno povezane z iskanjem z umetno inteligenco. Na primer, Zhihujev iskalni izdelek AI, Zhihu neposredni odgovor, uvedel funkcijo profesionalnega iskanja; The “Inteligentni Q&A” storitev se zažene v iskalni vrstici aplikacije Kuaishou APP, AI pa uporabnikom pomaga iskati in odgovarjati na ustrezna vprašanja. Celo različni oddelki istega podjetja se trudijo lansirati lastne izdelke za iskanje z umetno inteligenco. Na primer, Douyin iz ByteDance, Toutiao in Feishu raziskujeta različne potrebe in scenarije uporabnikov. Feishu je razvil lokalni iskalnik, da bi uporabnikom olajšal iskanje informacij, medtem ko je Douyin e-commerce optimiziral svojo funkcijo iskanja po nakupovalnem vodiču s pomočjo tehnologije umetne inteligence.

Startupi: Vzpon z inovativno uporabniško izkušnjo in zmožnostmi hitrega ponavljanja, vlivanje nove vitalnosti na iskalni trg in izpolnjevanje osebnih in profesionalnih potreb. Na primer, Quark je prejel široko pozornost in ljubezen uporabnikov zaradi svoje poenostavljene zasnove izdelka, storitev na enem mestu, in odlično zmogljivost v scenarijih vertikalne segmentacije. Prodajalci, kot je Perplexity, so si s svojimi edinstvenimi tehnologijami in funkcijami izdelkov ustvarili nišo na trgu iskanja z umetno inteligenco.

Prihodnost generativnega iskanja z umetno inteligenco

Eksplozija tehnologij in aplikacij umetne inteligence je industrijo generativnega umetne inteligence pripeljala v novo stopnjo hitrega razvoja, in ko se še naprej pojavljajo inovativni izdelki, generativno iskanje z umetno inteligenco postopoma preoblikuje tržno pokrajino tradicionalnih iskalnikov. Po mnenju Gartnerja, avtor 2026, število obiskov tradicionalnih iskalnikov se lahko zmanjša za 25%, medtem ko bo število uporabnikov izdelkov za iskanje z umetno inteligenco hitro raslo, postopoma približuje uporabniškemu pragu super aplikacij. Ob istem času, oblika generativnih iskalnih izdelkov AI je bila nadgrajena, in iskalniki niso več omejeni na vlogo orodij za pridobivanje informacij, vendar prehajajo v obliko integriranih produktov za obdelavo informacij, in se zavzemajo za uresničitev medmodalne izkušnje iskanja. V prihodnosti, generativno iskanje z umetno inteligenco bo integriralo iskanje, integracija, izpopolnjevanje, in ustvarjanje v vsestranskega inteligentnega pomočnika ter postaviti novo merilo v industriji.

Čeprav generativni AI iskalniki kažejo odlične tržne možnosti, njihov razvoj se še vedno sooča s številnimi izzivi. S tehničnega vidika, med domačimi izdelki in podobnimi tujimi izdelki je precejšen razkorak v tehnološki zrelosti, izvirnost in inovativnost. V smislu trga, pot komercializacije se še raziskuje, in zrel poslovni model še ni oblikovan, skupaj s hitro rastjo povpraševanja po računalniški moči, kar je povzročilo resne stroškovne izzive. V smislu podatkov, pomanjkanje visokokakovostne tehnologije za pridobivanje in obdelavo podatkov je postalo ključno ozko grlo, ki omejuje nadaljnji razvoj generativne tehnologije iskanja z umetno inteligenco. Na področju varnosti, vprašanja zasebnosti podatkov in varnosti so pritegnila veliko pozornosti uporabnikov, in vprašanja, kot sta avtoriteta in točnost rezultatov iskanja, varovanje zasebnosti uporabnikov, in avtentičnost vsebine je treba nujno rešiti.