موتورهای مولد چیستند؟

[kkhojasteh]

همه می‌دانند که موتورهای مولد (GE) که اغلب موتورهای جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی نامیده می‌شوند، برای تولید پاسخ‌های مستقیم و متنی بر اساس نحوه پرسیدن سوالات توسط افراد، چه از طریق صدا، تصویر یا تایپ، طراحی شده‌اند.
دو نوع موتور جستجوی عمومی وجود دارد: موتورهای جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی که به طور مستقل وب را می‌خزند و چت‌بات‌های هوش مصنوعی که به داده‌های جستجوی خارجی متکی هستند . 

[b]موتورهای جستجوی مبتنی بر I [/b]

[size=undefined]
موتورهای جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی مانند گوگل، بینگ، پرپلکسیتی... پلتفرم‌هایی هستند که نتایج را بر اساس سیستم‌های خزش و نمایه‌سازی خود بازیابی و تولید می‌کنند. آن‌ها از ربات‌های اختصاصی برای اسکن وب، ذخیره اطلاعات مرتبط و پاسخ به پرسش‌های کاربر بدون تکیه بر یکپارچه‌سازی‌های شخص ثالث استفاده می‌کنند. این موتورها زیرساخت جستجوی سنتی را با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) ترکیب می‌کنند که می‌توانند قصد کاربر را تفسیر کنند و آن‌ها را قادر به تولید پاسخ‌های سریع، شخصی‌سازی شده و مرتبط با متن می‌کنند. [/size]

[b]چت‌بات‌های هوش مصنوعی که با جستجو ادغام شده‌اند [/b]

[size=undefined]
چت‌بات‌های هوش مصنوعی که با جستجو ادغام شده‌اند ، مانند ChatGPT، Gemini و... ابزارهای مکالمه‌ای هستند که از LLMها برای تولید پاسخ‌های انسانی استفاده می‌کنند. این چت‌بات‌ها برای دریافت اطلاعات در لحظه به موتورهای جستجوی خارجی مانند گوگل یا بینگ متکی هستند. آن‌ها با استفاده از APIها یا سیستم‌های افزونه به داده‌ها دسترسی پیدا کرده و آن‌ها را تفسیر می‌کنند و این امر آن‌ها را قادر می‌سازد تا بدون نیاز به نگهداری فهرست وب خود، پاسخ‌های به‌روز ارائه دهند.[/size]

[b]تفاوت موتورهای جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی با موتورهای جستجوی سنتی [/b]

برای اینکه ببینیم چرا جستجوی هوش مصنوعی در حال پیشرفت است، ابتدا باید بفهمیم موتورهای جستجوی سنتی در چه زمینه‌هایی کم می‌آورند. 

[b]چه تفاوتی با جستجوی مرسوم دارد؟ [/b]

[size=undefined]
شاید بهتر باشد در مورد موتورهای جستجوی مرسوم تجدید نظر کنید! همانطور که در  به‌روزرسانی گوگل در مورد تکامل جستجوی هوش مصنوعی برجسته شده است ، این موتورها در تلاشند تا با مقیاس و رفتار چشم‌انداز دیجیتال امروز همگام شوند.  [/size]

• حجم عظیم داده‌های آنلاین، خزیدن، پردازش و رتبه‌بندی اطلاعات را برای الگوریتم‌های سنتی، بدون روش‌های پیشرفته‌تر مانند یادگیری ماشین یا پردازش زبان طبیعی (NLP)، دشوار می‌کند. 
  

• موتورهای جستجو، عبارات جستجو شده را به صورت تحت‌اللفظی تفسیر می‌کنند ، که به این معنی است که خطاهای کوچک - مانند تایپ کردن «pziza» به جای «pizza» - اغلب منجر به نتایج نامربوط یا عدم نتیجه می‌شوند، مگر اینکه دقیقاً همان اشتباه تایپی در فهرست وجود داشته باشد. 
  

• صفحات نتایج به طور فزاینده‌ای با تبلیغات و محتوای دستکاری‌شده توسط سئو پر شده‌اند ، که پاسخ‌های واقعاً مفید را به پایین یا کاملاً از دید خارج می‌کند. 
  

• پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی به عنوان موتورهای اکتشاف ظهور کرده‌اند و محتوای سریع و بصری، اکنون نحوه یافتن اطلاعات و تصمیم‌گیری کاربران، به ویژه جوانان، را شکل می‌دهد. 
  

[size=undefined]

این شکاف‌ها، دری را برای سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی باز کرد که برای درک قصد واقعی کاربر، نه فقط کلمات کلیدی، طراحی شده بودند. [/size]

[b]چگونه جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی این شکاف را پر می‌کند؟[/b]

[size=undefined]
موتورهای جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی، کاستی‌های جستجوی سنتی را جبران می‌کنند. آن‌ها فقط به دنبال کلمات کلیدی نیستند - آن‌ها معنای پشت یک عبارت جستجو شده را رمزگشایی کرده و پاسخ را متناسب با فرد ارائه می‌دهند. [/size]

• درک بهتر از قصد کاربر به این سیستم‌ها اجازه می‌دهد تا حتی زمانی که پرسش‌ها مبهم، محاوره‌ای یا نامتعارف هستند، نتایج معناداری را ارائه دهند. 
  

• شخصی‌سازی از طریق تحلیل رفتاری به ارائه محتوایی کمک می‌کند که با ترجیحات کاربر، تعاملات گذشته و زمینه جستجوی او همسو باشد و رضایت و اعتماد را بهبود بخشد. 
  

• تجربه‌ای شهودی‌تر از طریق ویژگی‌هایی مانند جستجوی صوتی، جستجوی بصری و پاسخ‌های فوری، کاهش اصطکاک و حذف نیاز به کلیک‌های متعدد، امکان‌پذیر می‌شود. 
  
• یادگیری و سازگاری مداوم تضمین می‌کند که موتور با هر تعامل بهبود می‌یابد و با گذشت زمان هوشمندتر، سریع‌تر و دقیق‌تر می‌شود.