AI-Suche: Hürden und Durchbrüche - Erkenntnisse und Ausblick von SearchGPT

KI-Suche geht über den Rahmen der traditionellen Suche hinaus. Sie kann nicht nur schnell Informationen lokalisieren, sondern auch die Absichten der Nutzer verstehen, Daten umfassend analysieren und personalisierte Erkenntnisse und Empfehlungen liefern. Diese intelligente Sucherfahrung kombiniert tatsächlich mehrere KI-Technologien wie Informationsabruf, Verarbeitung natürlicher Sprache und Wissensschlussfolgerung, um den Nutzern umfassendere und präzisere Lösungen zu bieten.

Der Kern von KI-Suchprodukten liegt in der Kombination traditioneller Suche mit großen Sprachmodellen, um direktere und präzisere Antworten zu liefern. Die Hauptmerkmale umfassen:

  1. Das zugrunde liegende Prinzip basiert auf RAG (Retrieval-Augmented Generation), einschließlich der beiden Hauptschritte Abruf und Generierung.

  2. Die meisten Produkte verlassen sich noch auf traditionelle Suchmaschinen-APIs für den Abruf, wenige bauen eigene Indexdatenbanken auf.

  3. Die Hauptinnovation liegt auf der Produktebene, nicht auf der technischen Ebene.

  4. Der Schlüssel liegt darin, genaue Antworten, schnelle Reaktionen und intelligente Benutzererfahrungen zu bieten.

  5. Datenqualität und -umfang sind die größten Barrieren, die die Genauigkeit und Aktualität der Antworten beeinflussen.

  6. Der Aufbau eigener Indexdatenbanken kann die Genauigkeit erhöhen, ist aber kostspielig und technisch anspruchsvoll.

  7. Derzeit gibt es hauptsächlich drei Kategorien: spezielle KI-Suchprodukte, KI-Versionen traditioneller Suchmaschinen und Suchprodukte von großen Modellanbietern.

  8. OpenAIs SearchGPT gehört zu den speziell entwickelten KI-Suchprodukten.

  9. Der Wettbewerb zwischen KI-Suchprodukten konzentriert sich hauptsächlich auf Benutzererfahrung und Antwortqualität, nicht auf die zugrunde liegende Technologie.

  10. Geschäftsmodelle werden noch erforscht, Kosten und Monetarisierung sind die Hauptherausforderungen.

Insgesamt gestaltet KI-Suche die Sucherfahrung neu, steht aber immer noch vor Herausforderungen in Bezug auf Daten, Technologie und Kommerzialisierung.