Tìm kiếm AI là gì?

API Tìm kiếm Google không mảnh vụn, một phần của Deep SerpApi, trả về dữ liệu tìm kiếm có cấu trúc mà các đội có thể sử dụng làm chứng cứ trong tìm kiếm AI và quy trình làm việc của đại lý.

Tìm kiếm AI được định nghĩa

Tìm kiếm AI là một trải nghiệm tìm kiếm trong đó các mô hình máy học tham gia vào việc hiểu yêu cầu, truy xuất thông tin, xếp hạng chứng cứ, tạo phản hồi hoặc lập kế hoạch cho các hành động tiếp theo. Nhãn này bao gồm nhiều sản phẩm khác nhau với các đầu ra khác nhau. Một hệ thống có thể trả về các liên kết thông thường với xếp hạng ngữ nghĩa; một hệ thống khác có thể tạo ra một đoạn văn với các trích dẫn; một hệ thống thứ ba có thể hoạt động như một đại lý tìm kiếm, mở trang và so sánh chứng cứ.

Tìm kiếm cổ điển đã sử dụng máy học trong việc xếp hạng và hiểu truy vấn, vì vậy sự khác biệt có ý nghĩa thường là quy trình làm việc đối diện với người dùng. Tìm kiếm AI tổng hợp tạo ra một câu trả lời thay vì chỉ trình bày một danh sách tài liệu được xếp hạng. Google Tổng quan về AI trong Tìm kiếm mô tả AI Tổng quan và Chế độ AI như những tính năng tổng hợp cung cấp phản hồi với liên kết cho việc khám phá thêm.

Câu trả lời có thể được dựa trên một chỉ mục trực tiếp, trong các trang được lấy trong quá trình yêu cầu, trong một cơ sở tri thức được biên soạn hoặc trong một vài nguồn đó. Một bước truy xuất có thể cải thiện tính mới và sự quy thuộc, nhưng truy xuất không đảm bảo độ chính xác. Hệ thống có thể chọn một đoạn văn không liên quan, hiểu sai một nguồn, hợp nhất các sự thật không tương thích hoặc gán một trích dẫn chỉ hỗ trợ một phần của câu.

Tìm kiếm AI do đó là một quy trình chứng cứ, không chỉ đơn thuần là một thiết kế trang kết quả khác. Việc diễn giải truy vấn, truy xuất, xếp hạng, trích xuất, tổng hợp, căn chỉnh trích dẫn và trình bày mỗi yếu tố đều ảnh hưởng đến kết quả. Một đánh giá hữu ích bảo tồn các nguồn được truy xuất và câu trả lời cuối cùng để các lỗi có thể được gán cho giai đoạn đúng.

Cách Tìm kiếm AI Hoạt động

Quy trình bắt đầu bằng việc diễn giải ý định của người dùng. Một mô hình có thể phân loại câu hỏi, giải quyết các thực thể, thêm bối cảnh hoặc chia nhỏ một yêu cầu rộng thành các truy vấn con. Mở rộng truy vấn có thể cải thiện độ bao phủ, nhưng nó cũng có thể đi chệch khỏi cách nói của người dùng. Các hệ thống nên bảo tồn câu hỏi ban đầu và bất kỳ truy vấn con nào đã được tạo ra để đánh giá.

Truy xuất chọn các tài liệu hoặc đoạn văn ứng viên từ một chỉ mục web, kho lưu trữ riêng, kho vector hoặc công cụ duyệt web trực tiếp. Truy xuất từ ngữ truyền thống ưa thích các thuật ngữ khớp nhau, trong khi truy xuất ngữ nghĩa có thể bề mặt ngôn ngữ liên quan. Các hệ thống lai kết hợp các tín hiệu. Giới thiệu Stanford về Truy xuất Thông tin cung cấp các khái niệm cơ bản về lập chỉ mục, chấm điểm, đánh giá và độ liên quan vẫn áp dụng dưới các giao diện tổng hợp.

Xếp hạng thu hẹp bộ chứng cứ xuống các tài liệu phù hợp với truy vấn, chính sách nguồn và ngân sách bối cảnh. Một bộ xếp hạng mạnh phải cân bằng độ liên quan với tính mới, quyền hạn, sự đa dạng, địa phương và an toàn. Lặp lại cùng một tuyên bố từ các trang giống hệt không tạo ra bằng chứng độc lập. Tổ chức nguồn và chuẩn hóa giúp ngăn chặn nội dung trùng lặp chiếm ưu thế trong bối cảnh.

Tạo ra biến chứng cứ đã chọn thành một câu trả lời, và lập bản đồ trích dẫn liên kết các tuyên bố quay trở lại với các nguồn. Giao diện cuối cùng có thể tiết lộ các trích dẫn nội tuyến, một bảng nguồn hoặc các đoạn có thể mở rộng. Một hệ thống tốt giúp người dùng thấy trang nào hỗ trợ tuyên bố nào. Một hệ thống yếu cung cấp các liên kết trang trí có liên quan chủ đề nhưng không chứng minh được văn bản câu trả lời.

Tìm kiếm AI so với Tìm kiếm Truyền thống

Hai trải nghiệm chia sẻ cơ sở hạ tầng truy xuất nhưng hiển thị các đầu ra khác nhau và các chế độ lỗi khác nhau.

Các trường hợp sử dụng tìm kiếm AI phổ biến

Tìm kiếm AI hoạt động tốt nhất khi hợp đồng đầu ra khớp với quyết định mà người dùng hoặc tác nhân bên dưới cần đưa ra.

Thiết kế một quy trình tìm kiếm AI bảo tồn chứng cứ

Định nghĩa ranh giới nguồn trước. Một trợ lý tuân thủ có thể chỉ tìm kiếm các tài liệu nội bộ đã được phê duyệt. Một công cụ nghiên cứu thị trường có thể sử dụng các nguồn chính công khai. Một trợ lý chung có thể truy vấn một chỉ mục web rộng rãi. Câu trả lời nên tiết lộ ranh giới liên quan để người dùng không giả định rằng hệ thống có thể cung cấp.

Bảo tồn nguồn gốc qua mỗi giai đoạn. Lưu lại truy vấn gốc, các truy vấn phụ được tạo ra, xếp hạng kết quả, URL nguồn, thời gian lấy, đoạn trích được trích xuất và ánh xạ trích dẫn cuối cùng. Nếu một trang thay đổi sau đó, hệ thống vẫn cần đủ bằng chứng để giải thích những gì nó đã đọc. Các ảnh chụp cần có quyền và chính sách lưu giữ riêng.

Sử dụng định dạng câu trả lời hạn chế khi quyết định phụ thuộc vào khả năng so sánh. Một bảng với một tuyên bố, giá trị, nguồn và thời gian đánh dấu cho mỗi hàng dễ kiểm tra hơn so với một đoạn văn hòa trộn. Các phản hồi thuật truyện vẫn hữu ích cho giải thích, nhưng mỗi tuyên bố chịu tải nên chỉ rõ nguồn hỗ trợ chính xác thay vì một thư mục chung.

Giữ tìm kiếm và hành động tách biệt. Một hệ thống tìm kiếm AI có thể giới thiệu sản phẩm, lộ trình hoặc chính sách, nhưng hành động dựa trên kết quả đó mang lại quyền lực mới. Các đại lý trình duyệt nên tạm dừng trước khi mua sắm, gửi, nhập thông tin xác thực hoặc thay đổi tài khoản. Sự tự tin trong việc truy xuất không phải là sự cho phép để hành động.

Chế độ lỗi và ranh giới an toàn

Việc truy xuất có thể bỏ lỡ nguồn tốt nhất. Phạm vi chỉ mục, ngôn ngữ, độ mới, vị trí, cách diễn đạt truy vấn và các hạn chế truy cập đều ảnh hưởng đến bộ ứng cử viên. Một câu trả lời trôi chảy có thể che giấu sự thiếu sót đó. Đối với các câu hỏi cấp cao, hãy nêu rõ giới hạn phạm vi và hướng dẫn người dùng đến các nguồn đủ tiêu chuẩn thay vì làm mờ sự không chắc chắn thành một đoạn văn tự tin.

Độ chính xác của trích dẫn là chi tiết. Một trang có thể hỗ trợ một điều khoản nhưng không hỗ trợ điều tiếp theo. Các người đánh giá tự động nên phân chia các câu trả lời thành các tuyên bố có thể kiểm tra và kiểm tra xem đoạn văn được trích dẫn có ngụ ý từng câu hay không. Quảng quyền miền hoặc sự tương đồng chủ đề không thể thay thế cho hỗ trợ ở mức tuyên bố.

Tiêm nội dung có thể xảy ra thông qua các trang đã được truy xuất. Một nguồn có thể chứa văn bản chỉ định mô hình bỏ qua câu hỏi, tiết lộ bí mật hoặc gọi công cụ. Nội dung truy xuất nên giữ lại dữ liệu không đáng tin cậy. Quyền công cụ, chính sách hệ thống và quyền truy cập bí mật phải được thực thi bên ngoài văn bản được cung cấp cho tổng hợp.

Cá nhân hóa làm phức tạp khả năng tái sản xuất. Vị trí, lịch sử tài khoản, ngôn ngữ, bối cảnh phiên và thí nghiệm giao diện có thể thay đổi kết quả. Ghi lại những biến này khi đo lường hành vi tìm kiếm. Một ảnh chụp màn hình không có truy vấn, thị trường và danh sách nguồn là bằng chứng yếu cho một tuyên bố so sánh.

Cách đánh giá tìm kiếm AI

Đánh giá truy xuất với các phán quyết liên quan, phạm vi nguồn, chất lượng xếp hạng, độ mới và sự đa dạng. Danh sách ứng cử viên nên bao gồm trang có thẩm quyền cho truy vấn, không chỉ các trang lặp lại các tuyên bố của nó. Kiểm tra nhằm điều hướng, thực tế, so sánh, địa phương và ý định nhạy cảm về thời gian một cách riêng biệt.

Đánh giá quá trình tạo ra ở mức tuyên bố. Đo đạc độ chính xác thực tế, sự liên quan của trích dẫn, tính đầy đủ, các bổ sung không được hỗ trợ, độ rõ ràng và sự không chắc chắn thích hợp. Hướng dẫn của Google cho các tính năng tìm kiếm AI sinh tạo tăng cường tầm quan trọng liên tục của nội dung nguồn có thể truy cập, hữu ích, lấy con người làm trung tâm thay vì một lối tắt kỹ thuật riêng biệt.

Đánh giá toàn bộ nhiệm vụ cũng vậy. Người dùng có đến đúng nguồn không, hiểu sự đánh đổi, hoặc hoàn tất bước nghiên cứu đã dự định không? Đếm thời gian, truy vấn, trang đã mở, chỉnh sửa nguồn, và các con đường bị bỏ dở. Một câu trả lời ngắn gọn với bằng chứng mạnh có thể tạo ra nhiều giá trị hơn một phản hồi dài hơn với phạm vi rộng hơn nhưng yếu hơn.

Sử dụng các mẫu lặp lại cho các bề mặt sinh tạo. Giữ nguyên prompt, thị trường, ngôn ngữ, trạng thái phiên và khoảng thời gian càng ổn định càng tốt, sau đó bảo tồn mỗi câu trả lời thô. Báo cáo số lượng mẫu và sự biến đổi. Một phản hồi là một quan sát, không phải là một xếp hạng ổn định hoặc mô tả phổ quát của hệ thống.

Kết luận

Tìm kiếm AI kết hợp việc truy xuất với diễn giải dựa trên mô hình, tổng hợp, hoặc lập kế hoạch hành động. Đầu ra hữu ích của nó có thể là một tập hợp kết quả được xếp hạng, một câu trả lời được trích dẫn, hoặc một gói bằng chứng cho một đại lý. Quy trình chính xác quan trọng hơn tên gọi.

Niềm tin đến từ bằng chứng được bảo tồn và ranh giới rõ ràng. Ghi lại các truy vấn và nguồn, xác thực các trích dẫn ở mức tuyên bố, tách biệt tìm kiếm ra hành động có hậu quả, và đánh giá việc truy xuất và tạo ra độc lập. Điều đó khiến một kết quả tìm kiếm AI có thể giải thích khi nó đúng và có thể chẩn đoán khi nó sai.