我們請Lusha 數據產品總監Sigalit Sadeh帶變：它們如何運作、結果如何組織，以及 Google、Bing 等搜尋引擎和企業搜尋解決方案的趨勢如何影響搜尋功能。 Sigalit 曾在 Dropbox 和 Hewlett Packard 等公司工作，參與的項目包括機器學習、搜尋和資料內容組織。因此，如果有人對與數據、搜尋功能和人工智慧相關的所有事物都很感興趣，那就是她了。
搜尋引擎如何運作
搜尋引擎不僅檢索訊息，還根據與用戶輸入的相關性對其進行排名。一般來說，他們的流程包括 3 個主要組成部分：
資料收集：搜尋引擎使用各種方法來收集內容，包括爬蟲、API、大型資料 阿塞拜疆電話號碼數據 庫或儲存庫。這創建了一個全面的、相互關聯的資訊儲存庫。
索引：收集資訊後，需要對其進行組織和儲存。解析器從收集的連結中提取相關資料並將其發送到搜尋引擎的索引中進行索引。此索引的功能就像一個包含編目資訊的大型數位圖書館，使其易於檢索。
檢索和排名：當使用者搜尋資訊時，搜尋引擎將查詢與其索引中的資料進行匹配，並返回匹配的頁面。由於並非所有頁面都同等相關，因此搜尋引擎根據其對使用者的潛在效用在搜尋引擎結果頁面 (SERP) 上對它們進行排名。複雜的演算法快速評估內容，以確保使用者在幾毫秒內找到與其查詢最相關的結果。
搜尋類型
在深入研究搜尋之前，讓我們先了解一些搜尋基礎知識。一般來說，有幾種不同類型的搜尋：文字搜尋、基於語音的搜尋、視覺搜尋和會話搜尋。當然，這是大筆的繪畫。我們稍後將討論基於文字的搜尋的特定類型，但首先我們將簡要定義基本搜尋類型：
文字搜尋：文字搜尋最初是基於關鍵字匹配，構成了搜尋技術的基礎。它隨著生成人工智慧的發展而發展，從簡單的關鍵字轉變為對話互動和語義理解。這種演變與其他搜尋類型類似：語音搜尋使用 NLP 將語音轉換為文本，視覺搜尋使用元資料提取將圖像轉換為基於文本的查詢。這些進步彌合了電腦和人類思維之間的差距，有望帶來更聰明、更直觀的搜尋體驗。
基於語音的搜尋：隨著智慧音箱和語音助理的興起，語音搜尋越來越受歡迎。如今，每月發生超過 10 億次語音搜尋。 Sigalit 解釋了它的工作原理：“它需要先進的自然語言處理 (NLP) 來解釋口頭查詢，這通常比基於文字的搜尋更具對話性和上下文相關性。”
視覺搜尋：允許使用者使用圖像而不是文字進行搜尋。例如，您可以拍攝一張照片並使用Google Lens、Pinterest或其他搜尋工具來尋找類似的內容（甚至正是您要找的內容）。 “這種類型的搜尋在電子商務和設計行業特別有用，在這些行業中尋找相似的物品或視覺靈感非常有效。”
對話式搜尋：人工智慧產生搜尋涉及對話和問答功能，例如 ChatGPT 或 Gemini（以前稱為 Bard）等模型提供的功能。它利用先進的人工智慧來理解和產生類似人類的回應，從而實現更具互動性和動態的搜尋體驗。進入 2024 年，人工智慧和機器學習正在以令人興奮的方式重塑搜尋引擎。這些尖端技術使搜尋引擎變得更加智能，幫助它們掌握我們正在尋找的內容背後的真正意義。
