Поисковая система, где основным результатом является не список ссылок (хотя они могут присутствовать как источники), а сгенерированный языковой моделью связный ответ, обобщающий информацию по запросу.
Пример: Perplexity, You.com, новая версия Bing с ChatGPT. Пользователь вводит "объясни квантовую запутанность простыми словами", и получает связный, краткий объяснительный текст, сгенерированный LLM, со ссылками на Википедию и научные статьи внизу.
Генеративная поисковая система представляет собой новый тип поисковых систем, который использует технологии генеративного искусственного интеллекта, в частности большие языковые модели (LLM), для формирования ответов на запросы пользователей. Отличие от традиционных поисковиков заключается в том, что вместо выдачи списка ссылок на веб-страницы, генеративная система синтезирует уникальные, связные и часто развёрнутые ответы, объединяя информацию из множества источников.
Принцип работы такой системы включает анализ запроса пользователя для понимания его истинного намерения, поиск и агрегацию релевантной информации из индексированных источников, а затем использование LLM для обработки этой информации и генерации логичного, контекстуально подходящего ответа. Ответ может включать текст, изображения, видео или другие форматы, что делает его более интерактивным и информативным.
Такие системы призваны сократить время на поиск информации, предоставляя готовые решения или резюме, а не требуя от пользователя самостоятельно анализировать множество сайтов. Они находят применение в широком спектре задач: от быстрого получения фактов и объяснений сложных концепций до помощи в принятии решений и планировании. Однако, существует вызов обеспечения точности и надёжности сгенерированных ответов, поскольку AI может "галлюцинировать" или предоставлять устаревшую информацию.