提高可用,使搜索更加直观、人性化,减少用户制定精确搜索词的需要。这一过程使人工智能能够补充传统的搜索机制,并提供更丰富、更符合上下文的答案,而无需取代现有的基础系统。
3. 法学硕士和搜索引擎服务于不同的用户目标
像 GPT-4 这样的大型语言模型 (LLM) 是在大型数据集上进行训练的强大工具,但它们本身并不是搜索引擎。区分两者至关重要,特别是考虑到用户的目标:
寻求直接答案的用户:一些用户寻求特定问题的即时、简洁的答案。聊天机器人和法学硕士擅长根据训练数据提供综合答案,使它们非常适合这些查询。
寻找来源和探索的用户:其他用户想要探索来源、目的地或一 阿富汗数字库 系列选项。传统搜索引擎的设计目的是使底层材料可见,并允许用户访问和导航到原始内容、网站或文档。
随着人工智能和搜索技术的融合,这些区别可能会逐渐变得模糊。人工智能驱动的搜索引擎开始提供直接答案和对底层资源的访问。然而,重要的是要认识到搜索始终具有使底层材料易于访问的基本任务 - 因为这就是它的目的。尽管人工智能越来越多地融入搜索,但使信息可见的核心功能仍然不可或缺。用户将继续需要访问原始资源来查看、详细探索并获得对主题更广泛的理解。
4. 搜索特定法学硕士成为主流的影响
随着特定于搜索的 LLM 支持系统(例如 Google 的搜索生成体验 (SGE)、SearchGPT 和 Perplexity)开始进入主流,SEO 格局将继续发展。这种演变是一个自然过程,类似于搜索技术之前的转变。