Předefinování vyhledávání: Jak vznikající konverzační nástroje překonávají zastaralé LLM a tradiční vyhledávače bez kontextu

Nástup konverzačních vyhledávačů nově definuje způsob, jakým získáváme informace online, a přesouvá se od tradičního vyhledávání klíčových slov k přirozenějším konverzačním interakcím. Kombinací velkých jazykových modelů (LLM) s webovými daty v reálném čase tyto nové systémy řeší klíčové problémy, které se vyskytují jak v zastaralých LLM, tak ve standardních vyhledávačích. V tomto článku se budeme zabývat výzvami, kterým čelí LLM a vyhledávání založené na klíčových slovech, a prozkoumáme, jak konverzační vyhledávače nabízejí slibné řešení.

Zastaralé znalosti a výzvy spolehlivosti v LLM

Velké jazykové modely (LLM) výrazně pokročily v našich metodách přístupu k informacím a jejich interpretace, ale čelí velkému omezení: neschopnosti poskytovat aktualizace v reálném čase. Tyto modely jsou trénovány na rozsáhlých souborech dat, které zahrnují text z knih, článků a webových stránek. Tato data školení však odrážejí znalosti pouze do doby, kdy byly shromážděny, což znamená, že LLM se nemohou automaticky aktualizovat o nové informace. Aby se to vyřešilo, musí LLM projít rekvalifikací, což je proces, který je náročný na zdroje a zároveň je nákladný. To zahrnuje sběr a správu nových datových sad, přeškolení modelu a ověření jeho výkonu. Každá iterace vyžaduje značný výpočetní výkon, energii a finanční investice, což vyvolává obavy z dopadu na životní prostředí v důsledku značných emisí uhlíku.

Statická povaha LLM často vede k nepřesnostem v jejich odpovědích. Při dotazech na nedávné události nebo vývoj mohou tyto modely generovat odpovědi na základě zastaralých nebo neúplných informací. To může mít za následek „halucinace“, kde model produkuje nesprávná nebo smyšlená fakta, což podkopává spolehlivost poskytovaných informací. Kromě toho, navzdory rozsáhlým školicím datům, LLM se snaží porozumět úplnému kontextu současných událostí nebo nových trendů, což omezuje jejich relevanci a efektivitu.

Dalším významným nedostatkem LLM je jejich nedostatečná citace nebo transparentnost zdrojů. Na rozdíl od tradičních vyhledávačů, které poskytují odkazy na původní zdroje, LLM generují odpovědi na základě agregovaných informací bez specifikace jejich původu. Tato absence zdrojů nejen brání uživatelům v ověření přesnosti informací, ale také omezuje sledovatelnost obsahu, což ztěžuje rozeznání spolehlivosti poskytnutých odpovědí. V důsledku toho může být pro uživatele obtížné ověřit informace nebo prozkoumat původní zdroje obsahu.

Problémy s přetížením kontextu a informací v tradičních webových vyhledávačích

Ačkoli tradiční webové vyhledávače zůstávají zásadní pro přístup k široké škále informací, čelí několika výzvám, které ovlivňují kvalitu a relevanci jejich výsledků. Hlavním problémem tohoto webového vyhledávání je obtížné pochopení kontextu. Vyhledávače se silně spoléhají na porovnávání klíčových slov, což často vede k výsledkům, které nejsou kontextově relevantní. To znamená, že uživatelé dostávají záplavu informací, které přímo neodpovídají jejich konkrétnímu dotazu, což ztěžuje jejich třídění a nalezení nejrelevantnějších odpovědí. Vyhledávače sice používají algoritmy k hodnocení výsledků, ale často nedokážou poskytovat personalizované odpovědi na základě jedinečných potřeb nebo preferencí daného člověka. Tento nedostatek personalizace může vést k tomu, že generické výsledky neodpovídají konkrétnímu kontextu nebo záměrům uživatele. Vyhledávače jsou navíc náchylné k manipulaci prostřednictvím SEO spamu a odkazových farem. Tyto praktiky mohou zkreslovat výsledky a na vrchol výsledků vyhledávání umisťovat méně relevantní nebo méně kvalitní obsah. V důsledku toho se uživatelé mohou ocitnout vystaveni zavádějícím nebo zkresleným informacím.

Vznik konverzačního vyhledávače

Konverzační vyhledávač představuje změnu paradigmatu ve způsobu interakce a získávání informací online. Na rozdíl od tradičních vyhledávačů, které při poskytování výsledků spoléhají na shodu klíčových slov a algoritmické hodnocení, konverzační vyhledávače využívají pokročilé jazykové modely, aby porozuměly uživatelským dotazům a odpovídaly na ně přirozeným způsobem jako u lidí. Tento přístup si klade za cíl poskytnout intuitivnější a efektivnější způsob hledání informací zapojením uživatelů do dialogu spíše než předložením seznamu odkazů.

Konverzační vyhledávače využívají sílu velkých jazykových modelů (LLM) ke zpracování a interpretaci kontextu dotazů, což umožňuje přesnější a relevantnější odpovědi. Tyto nástroje jsou navrženy tak, aby dynamicky interagovaly s uživateli, kladly doplňující otázky pro upřesnění vyhledávání a podle potřeby nabízely další informace. Tímto způsobem nejen zlepšují uživatelskou zkušenost, ale také výrazně zlepšují kvalitu získávaných informací.

Jednou z hlavních výhod konverzačních vyhledávačů je jejich schopnost poskytovat aktualizace v reálném čase a kontextové porozumění. Díky integraci funkcí získávání informací s generativními modely mohou tyto motory získávat a začleňovat nejnovější data z webu, což zajišťuje, že odpovědi jsou aktuální a přesné. To řeší jedno z hlavních omezení tradičních LLM, které často spoléhají na zastaralá tréninková data.

Konverzační vyhledávače navíc nabízejí úroveň transparentnosti, kterou tradiční vyhledávače postrádají. Propojují uživatele přímo s důvěryhodnými zdroji a poskytují jasné citace a odkazy na relevantní obsah. Tato transparentnost podporuje důvěru a umožňuje uživatelům ověřovat informace, které dostávají, čímž podporuje informovanější a kritičtější přístup ke spotřebě informací.

Konverzační vyhledávač vs. rozšířená generace vyhledávání (RAG)

V současné době je jeden z běžně používaných systémů pro vyhledávání informací s podporou AI známý jako RAG. Zatímco konverzační vyhledávače sdílejí podobnosti s Hadrymají zásadní rozdíly, zejména ve svých cílech. Oba systémy kombinují vyhledávání informací s generativními jazykovými modely, aby poskytovaly přesné a kontextově relevantní odpovědi. Extrahují data v reálném čase z externích zdrojů a integrují je do generativního procesu, čímž zajišťují, že generované odpovědi jsou aktuální a komplexní.

Nicméně systémy RAG, jako Bing, zaměřte se na slučování získaných dat s generativními výstupy pro poskytování přesných informací. Nemají následné funkce, které uživatelům umožňují systematicky zpřesňovat svá vyhledávání. Naproti tomu konverzační vyhledávače, jako je OpenAI Hledat GPT, zapojit uživatele do dialogu. Využívají pokročilé jazykové modely k tomu, aby přirozeně porozuměli dotazům a odpovídali na ně, a nabízejí následné otázky a další informace pro upřesnění vyhledávání.

Reálný svět Příklady

Zde jsou dva skutečné příklady konverzačních vyhledávačů:

• Zmatek: Zmatek je konverzační vyhledávač, který uživatelům umožňuje přirozenou a kontextovou interakci s online informacemi. Nabízí funkce, jako je možnost „Zaměření“ pro zúžení vyhledávání na konkrétní platformy a funkce „Související“ pro navrhování následných otázek. Perplexity funguje na freemium modelu, přičemž základní verze nabízí samostatné funkce LLM a placená Perplexity Pro poskytuje pokročilé modely jako GPT-4 a Claude 3.5 spolu s vylepšeným upřesněním dotazů a nahráváním souborů.
• Hledat GPT:  OpenAI nedávno představilo SearchGPT, nástroj, který spojuje konverzační schopnosti velkých jazykových modelů (LLM) s aktualizacemi webu v reálném čase. To pomáhá uživatelům přistupovat k relevantním informacím intuitivněji a přímočařeji. Na rozdíl od tradičních vyhledávačů, které mohou být ohromující a neosobní, SearchGPT poskytuje stručné odpovědi a zapojuje uživatele do konverzace. Může klást doplňující otázky a podle potřeby nabízet další informace, díky čemuž je vyhledávání interaktivnější a uživatelsky přívětivější. Klíčovou vlastností SearchGPT je jeho transparentnost. Propojuje uživatele přímo s důvěryhodnými zdroji a nabízí jasné citace a odkazy na relevantní obsah. To uživatelům umožňuje důkladněji ověřovat informace a zkoumat témata.

Bottom Line

Konverzační vyhledávače mění způsob, jakým nalézáme informace online. Kombinací webových dat v reálném čase s pokročilými jazykovými modely řeší tyto nové systémy mnoho nedostatků zastaralých velkých jazykových modelů (LLM) a tradičního vyhledávání založeného na klíčových slovech. Poskytují aktuálnější a přesnější informace a zlepšují transparentnost přímým odkazem na důvěryhodné zdroje. Jak konverzační vyhledávače jako SearchGPT a Perplexity.ai postupují, nabízejí intuitivnější a spolehlivější přístup k vyhledávání, který překonává omezení starších metod.