Vyhledávače byly vždy nezbytné pro vyhledávání informací, ale chování uživatelů se vyvinulo. Místo jednoduchého vyhledávání klíčových slov, jako je „smartphony“, lidé nyní zadávají konkrétnější, personalizované dotazy, jako je „nejlepší levné telefony pro hraní her“.
Velké jazykové modely (LLM), jako je ChatGPT, zároveň transformují vyhledávání tím, že fungují jako inteligentní systémy pro zodpovídání otázek.
Díky integraci s tradičními vyhledávači vylepšují vyhledávání informací prostřednictvím generování rozšířeného vyhledávání (RAG), díky čemuž jsou výsledky přesnější a lépe zohledňují kontext.
LLM a vyhledávače spolu nesoutěží, ale spolupracují, aby efektivněji zpracovávaly složité dotazy. V tomto článku se podíváme na to, jak tato integrace formuje budoucnost vyhledávání.
⏰ 60sekundové shrnutí
- Tradiční vyhledávače často mají potíže se správou velkých datových sad, udržováním kvality dat a odstraňováním izolovaných datových sil.
- Čelí však také výzvám v oblasti bezpečnosti, škálovatelnosti a poskytování kontextově relevantních výsledků.
- Velké jazykové modely, jako je ChatGPT, zvyšují přesnost vyhledávání, umožňují sémantické vyhledávání a podporují dotazy v přirozeném jazyce.
- LLM také zlepšují multimodální vyhledávací schopnosti a činí objevování znalostí personalizovanějším a efektivnějším.
- Funkce Connected Search a AI od ClickUp staví na těchto pokrocích tím, že centralizují vaše data a umožňují rychlé a přesné vyhledávání informací.
- ClickUp se hladce integruje s různými platformami, poskytuje přístup k vašemu obsahu v reálném čase, zefektivňuje pracovní postupy a zvyšuje celkovou produktivitu.
Bez dalších okolků se do toho pustíme!
Co jsou LLM?
Velké jazykové modely (LLM) jsou pokročilé systémy umělé inteligence, které zpracovávají a generují lidský jazyk. Jsou trénovány na rozsáhlých textových datových sadách, díky čemuž jsou schopny zvládat úkoly jako překlad, shrnutí a konverzace.
Mezi nejznámější příklady LLM patří GPT-3 a GPT-4, které jsou široce uznávané pro svou schopnost zpracovávat složité jazykové dotazy.
Na rozdíl od tradičních vyhledávačů, které se spoléhají na klíčová slova, vyhledávač založený na LLM jde nad rámec povrchních dotazů. Rozumí kontextu a záměru otázek a poskytuje přímé a podrobné odpovědi.
👀 Věděli jste, že... 71 % uživatelů preferuje personalizaci od značek a firem, které si vybírají.
Funkce vyhledávačů LLM
Vyhledávače LLM nabízejí pokročilé funkce, které mění způsob, jakým uživatelé internetu přistupují k informacím a pracují s nimi. Podívejme se na jejich klíčové vlastnosti:
- Sémantické porozumění dotazům: Vyhledávače LLM interpretují význam vyhledávacích dotazů a jdou nad rámec klíčových slov, aby porozuměly záměru uživatele a kontextu.
- Zpracování přirozeného jazyka (NLP): Uživatelé mohou formulovat dotazy konverzačním stylem bez nutnosti používat přesná klíčová slova, což činí vyhledávání intuitivnějším.
- Kontextová relevance: Výsledky vyhledávání jsou personalizovány na základě předchozích dotazů a interakcí, což zajišťuje relevantnější a aktuálnější informace.
- Generování odpovědí: Tyto systémy poskytují komplexní odpovědi přímo ve výsledcích vyhledávání, včetně shrnutí, vysvětlení a dokonce i kreativních formátů, jako jsou příběhy nebo podrobné návody.
- Integrace znalostních grafů: Vyhledávače LLM využívají znalostní grafy k propojení souvisejících pojmů a entit, čímž nabízejí hlubší vhled.
- Konverzační vyhledávání: Uživatelé mohou vést dialog, klást doplňující otázky a upřesňovat své vyhledávání, což jim umožňuje interaktivnější zážitek.
- Adaptivní výsledky: Výsledky se dynamicky přizpůsobují na základě polohy, zájmů a předchozích vyhledávání, čímž poskytují personalizovanější zážitek.
- Syntéza informací: Místo spoléhání se na jediný zdroj agregují vyhledávače LLM data z více zdrojů a poskytují tak širší perspektivu.
👀 Věděli jste, že... S rostoucím používáním inteligentních reproduktorů a hlasových asistentů je nyní 50 % všech vyhledávání založeno na hlasu. Díky integraci velkých jazykových modelů do těchto systémů bude hlasové vyhledávání ještě přesnější a poskytne rychlejší přístup k informacím na různých platformách, ať už se jedná o soubory, úkoly nebo poznámky z jednání.
Pokročilé techniky vyhledávání s LLM
S pokrokem v oblasti vyhledávacích technologií mění LLM jako GPT-4, BERT a T5 způsob, jakým vyhledávače zpracovávají dotazy, personalizují výsledky a vylepšují hodnocení. Podívejme se, jak tyto modely přetvářejí budoucnost vyhledávání.
Jak LLM odesílají vyhledávací dotazy
Vyhledávání se vyvinulo od jednoduchých dotazů na klíčová slova k sémantickému vektorovému vyhledávání. Místo hledání konkrétního termínu, jako je „Mount Fuji“, mohou uživatelé hledat „hory v Japonsku“ a systém vyhledá výsledky založené na významu.
Přepracování dotazů do podoby otázek – například „Jaké jsou nejznámější hory v Japonsku?“ – může zvýšit přesnost vyhledávání. Velké jazykové modely (LLM) také vylepšují vyhledávání tím, že v případě nízké spolehlivosti spouštějí další dotazy pomocí technik jako FLARE.
Řetězové uvažování dále vylepšuje vyhledávání tím, že rozděluje úkoly na logické kroky, jak je vidět v AutoGPT. Konverzační vyhledávání navíc umožňuje asistentům poháněným LLM vylepšovat dotazy v reálném čase, což zajišťuje přesnější výsledky během celé interakce.
Personalizované vyhledávání a vnímání kontextu
Kontextové vnímání je jednou z nejvýkonnějších funkcí LLM. Na rozdíl od tradičních vyhledávačů, které řadí výsledky podle shody klíčových slov, LLM zohledňují záměr uživatele, jeho polohu, historii vyhledávání a předchozí interakce.
Díky doladění pomocí dat specifických pro danou oblast LLM personalizují výsledky vyhledávání tak, aby rozpoznávaly vzorce a upřednostňovaly relevantní obsah. Například uživatel, který často vyhledává veganské recepty, uvidí při hledání „nejlepších receptů na večeři“ rostlinné varianty.
LLM také interpretují multimodální dotazy a rozumějí jak textu, tak obrázkům, což vede k přesnějším výsledkům. Navíc vytvářejí longitudinální kontext a učí se z průběžných interakcí, aby mohly proaktivně navrhovat relevantní dotazy.
LLM v přeřazování a zlepšování výsledků vyhledávačů
LLM vylepšují vyhledávače tím, že dynamicky přeřazují výsledky tak, aby lépe odrážely záměr uživatele. Na rozdíl od tradičního řazení podle klíčových slov používají LLM mechanismy pozornosti k analýze celého kontextu dotazu a upřednostňují relevantní obsah.
Například aktualizace BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) od společnosti Google revolučním způsobem změnila vyhledávání tím, že porozuměla kontextu slov jako „apple“ (jablko) vs. „Apple“ (technologická společnost).
LLM také přispívají ke zlepšení efektivity SERP (stránky s výsledky vyhledávání). Analýzou faktorů, jako je míra prokliku (CTR), míra okamžitého opuštění stránky a doba setrvání na stránce, mohou LLM v reálném čase upravovat pořadí výsledků a zvýšit tak výsledky, které poskytují vysokou míru zapojení uživatelů.
📖 Přečtěte si také: Jak rychle prohledávat soubory PDF
Populární nástroje vyhledávačů LLM
S vývojem vyhledávání založeného na umělé inteligenci získává několik velkých vyhledávačů s jazykovými modely na popularitě díky svým pokročilým funkcím. Perplexity AI poskytuje přímé odpovědi s citovanými zdroji, díky čemuž je vyhledávání interaktivnější a informativnější.
You. com nabízí přizpůsobitelné prostředí, které uživatelům umožňuje upřednostňovat zdroje, integrovat souhrny generované umělou inteligencí a komunikovat s asistenty umělé inteligence.
Všichni víme, že se můžeme obrátit na tyto vyhledávače, abychom získali informace a rychlé odpovědi. Ale co vyhledání toho jednoho důležitého souboru v práci? Nebo vyhledání konverzace plné datových bodů pro vaši příští velkou prezentaci?
A právě zde vstupuje na scénu ClickUp, aplikace pro vše, co souvisí s prací!
📮 ClickUp Insight: 46 % znalostních pracovníků spoléhá na kombinaci chatu, poznámek, nástrojů pro řízení projektů a týmové dokumentace, aby mohli sledovat svou práci. Pro ně je práce roztříštěna mezi nesouvislé platformy, což ztěžuje udržení přehledu. Jako aplikace pro vše, co souvisí s prací, ClickUp vše sjednocuje. Díky funkcím jako ClickUp Email Project Management, ClickUp Notes, ClickUp Chat a ClickUp Brain je veškerá vaše práce centralizována na jednom místě, prohledávatelná a hladce propojená. Rozlučte se s přetížením nástroji – přivítejte snadnou produktivitu.
ClickUp Brain kombinuje pokročilé vyhledávací funkce s komplexními funkcemi pro správu projektů a propojuje úkoly, soubory, členy týmu a projekty na jednom místě. Už žádné přepínání mezi aplikacemi nebo práce s roztříštěnými nástroji a informačními silosy!
Náklady na neefektivitu způsobenou nesourodými nástroji jsou ohromující:
- 2,5 hodiny denně: Zaměstnanci pracující s informacemi tráví přibližně 30 % svého pracovního dne vyhledáváním informací.
- 3 600 přepnutí aplikací denně: Zaměstnanci přepínají mezi aplikacemi a okny více než 3 600krát denně, čímž ztrácejí 4 hodiny týdně na přeorientování se.
- 23 minut ztracených: Každé přepnutí aplikace narušuje soustředění a trvá téměř 23 minut, než se člověk znovu dostane do správného tempa.
420 000 dolarů ročně: Organizace se 100 zaměstnanci každoročně přicházejí o tuto částku kvůli nedorozuměním a nesourodým nástrojům.
Tyto neefektivnosti vedou ke ztrátě času, snížení morálky a zvýšení provozních nákladů. Naštěstí Connected AI mění tyto výzvy v příležitosti pro chytřejší rozhodování, rychlejší vyhledávání informací a plynulé provádění.
Takto transformuje Connected Search od ClickUp spolupráci:
- Sjednocené vyhledávání: Získejte přístup ke všem informacím vaší společnosti z jedné platformy a ušetřete téměř čtyři hodiny týdně díky omezení přepínání mezi aplikacemi.
- Relevance založená na umělé inteligenci: Získejte personalizované výsledky vyhledávání s ohledem na kontext, přizpůsobené vašim projektům, a zlepšete rozhodování díky okamžitému přístupu k nejrelevantnějším informacím.
- Snadná integrace nástrojů: Propojte se hladce se stávajícími nástroji, jako jsou Google Drive, SharePoint, Figma a Slack, bez nutnosti složitého nastavení.
Například když se vracíte z dovolené, stačí požádat ClickUp Brain o aktualizace vašich projektů. Poskytne vám přehledně uspořádané body s důležitými úkoly a diskuzemi, které proběhly během vaší nepřítomnosti.
S ClickUp Brain získáte inteligentního správce znalostí, který vám pomůže najít vše ve vašem pracovním prostoru a propojených aplikacích.
ClickUp Brain rozumí kontextu vašich úkolů a nabízí relevantní návrhy na základě vašich pracovních preferencí nebo primárních činností. Tvůrcům obsahu například poskytuje návrhy pro tvorbu obsahu, brainstorming a související úkoly.
Umělou inteligenci můžete dokonce použít k automatizaci opakujících se úkolů nebo aktualizaci stavu úkolů pomocí jednoduchých výzev, což vám umožní soustředit se na hlubokou práci. Pokud hledáte výkonný vyhledávač založený na umělé inteligenci, který zvýší vaši produktivitu, ClickUp Brain je pro vás tou správnou volbou.
S ClickUp Brain můžete optimalizovat svou znalostní bázi automatickým kategorizováním, označováním a organizováním všech relevantních informací.
Výzkumné týmy mohou například pomocí ClickUp vytvořit centralizovaný systém správy znalostí, ve kterém budou uloženy všechny poznatky, dokumenty a výsledky výzkumu v snadno přístupném formátu.
Kromě toho univerzálnost ClickUp Docs podporuje vytváření wiki stránek, úložišť dokumentů a správu úkolů souvisejících se znalostmi.
Informace můžete také organizovat různými způsoby pomocí ClickUp Spaces, složek a seznamů, které slouží ke strukturování obsahu pro rychlé vyhledávání. Váš tým může snadno najít a získat přístup k potřebným datům, aniž by ztrácel čas prohledáváním několika platforem.
Kromě toho platforma pomáhá sledovat úkoly a projekty prostřednictvím ClickUp Tasks na základě poznatků získaných z vyhledávačů LLM. Výsledky vyhledávání založené na umělé inteligenci můžete integrovat přímo do svých pracovních postupů pro sledování úkolů a projektů, což usnadňuje implementaci získaných poznatků.
Nástroje pro spolupráci ClickUp dále podporují efektivitu týmu a sdílení informací. ClickUp Chat umožňuje členům týmu diskutovat o projektech, sdílet poznatky a klást otázky v reálném čase.
Přiřazené komentáře poskytují jasný způsob komunikace o konkrétních dokumentech nebo úkolech a zajišťují, že všichni zůstávají informováni o aktualizacích projektu.
Týmy mohou spolupracovat sdílením nápadů a vizualizací konceptů. Přidávejte poznámky, nahrajte obrázky a vložte odkazy pro lepší kontext. Použijte konektory k propojení nápadů a zdůraznění jejich vztahů.
Až budete mít své nápady připravené, převedete je do sledovatelných úkolů z ClickUp Whiteboards, abyste vše stihli včas.
A konečně, ClickUp Workload View vám umožňuje spravovat kapacitu týmu, sledovat probíhající úkoly a efektivně přidělovat zdroje.
ClickUp poskytuje centralizované centrum pro sdílení znalostí a spolupráci, čímž zefektivňuje pracovní postupy a zvyšuje efektivitu týmů.
📖 Přečtěte si také: Nejlepší software pro správu dokumentů, který vám pomůže zorganizovat se
Osvědčené postupy pro používání vyhledávačů LLM
Při používání vyhledávačů LLM je nezbytné dodržovat osvědčené postupy, které maximalizují jejich potenciál a zároveň řídí rizika.
Tyto strategie vám pomohou vytěžit maximum z vašich nástrojů založených na umělé inteligenci a zajistí hladkou implementaci a dlouhodobý úspěch:
- Definujte jasné případy použití: Spolupracujte v rané fázi mezi obchodními a technickými týmy, abyste stanovili konkrétní, měřitelné případy použití. Sladěte cíle, abyste zajistili, že řešení splňuje správné potřeby a usnadňuje hodnocení pokroku.
- Zaveďte promyšlené procesy přijímání dat: Při stanovování priorit použití zohledněte citlivost dat, potenciální rizika a zamýšlené uživatele. Pomocí přístupu založeného na stupních rizika posuďte, které projekty poskytují největší hodnotu s minimálními riziky.
- Zaměřte se na sběr, testování a ověřování dat: Zajistěte spolehlivá data založená na faktech zlepšením postupů sběru, označování, ukládání a zpracování dat.
- Implementujte standardizované testovací postupy: Vytvořte opakovatelné testovací procesy podporované příručkami a předdefinovanými postupy. Zajistěte konzistentní výsledky, spolehlivost systému a dobře otestované modely AI před nasazením.
- Nastavte nepřetržité monitorování: Sledujte výkon systému v průběhu času a přizpůsobujte se měnícím se datům, chování uživatelů a technologiím.
- Zaveďte školicí a komunikační kampaně: Vybavte svůj tým znalostmi, aby mohl používat nástroje AI zodpovědně a efektivně. Spusťte školicí a komunikační programy, které pokrývají jak technické, tak etické aspekty AI.
Výzvy a řešení v oblasti vyhledávání založeného na LLM
Vyhledávače založené na LLM nabízejí obrovský potenciál, ale přinášejí také řadu výzev. Níže uvádíme některé běžné výzvy v oblasti umělé inteligence a praktická řešení, jak je překonat:
Kvalita a relevance dat
Vyhledávače založené na LLM se do značné míry spoléhají na kvalitu a relevanci dat, která zpracovávají. Nekvalitní nebo zastaralá data mohou vést k nepřesným nebo irelevantním výsledkům vyhledávání, což má negativní dopad na uživatelský zážitek.
✨ Zaměřením se na vysoce kvalitní a aktuální data mohou organizace zajistit, že jejich vyhledávač založený na LLM poskytuje relevantní a spolehlivé výsledky.
Nedostatek transparentnosti
Modely LLM jsou často považovány za „černé skříňky“, u nichž není uživatelům okamžitě zřejmé, jakým způsobem dochází k jejich výstupům. Tato nedostatečná transparentnost může uživatelům ztěžovat důvěru v výsledky, které dostávají.
✨ Díky začlenění funkcí vysvětlitelnosti do vyhledávače mohou organizace uživatelům poskytnout informace o tom, proč byly vráceny konkrétní výsledky.
Zaujatost a etické otázky
LLM mohou přebírat zaujatost z dat, na kterých jsou trénovány, což může vést ke zkresleným nebo neetickým výsledkům. Pokud trénovací data nejsou rozmanitá nebo reprezentativní, vyhledávač může tuto zaujatost odrážet, což může mít dopad na rozhodování a spravedlnost.
✨ Pravidelná kontrola a aktualizace trénovacích dat je nezbytná pro identifikaci a zmírnění těchto zkreslení. Navíc začlenění rozmanitých datových sad a sledování výstupů zajišťuje, že vyhledávač produkuje vyváženější, spravedlivější a etičtější výsledky.
Složitost a integrace systému
Integrace vyhledávačů založených na LLM do stávajících pracovních postupů a aplikací může být náročná, zejména v případě starších systémů nebo více zdrojů dat. Složitost propojení těchto nových nástrojů se zavedenými platformami může zpomalit implementaci.
✨ Díky funkci Connected Search od ClickUp můžete rychle najít jakýkoli soubor, ať už je uložen v ClickUp, připojené aplikaci nebo na vašem lokálním disku.
Problém halucinací
Halucinace označují případy, kdy model generuje fakticky nesprávné, smyšlené nebo irelevantní informace. K tomu dochází, protože model namísto přímého čerpání z indexovaných zdrojů někdy „halucinuje“ data na základě vzorců naučených během tréninku.
✨ Pokročilé techniky, jako je prompt engineering a vysoce kvalitní trénovací data, zvyšují spolehlivost LLM. Jemné doladění pomocí dat specifických pro danou doménu snižuje halucinace, zatímco integrace znalostního grafu zajišťuje přesné výsledky vyhledávání založené na faktech.
📖 Přečtěte si také: Jak vytvořit kolaborativní pracovní prostor pro maximalizaci produktivity
Budoucnost vyhledávání s LLM
Nová generace vyhledávačů založených na LLM slibuje ještě větší přesnost, přizpůsobivost a rychlost reakce, zejména při zpracování složitých a dynamických dotazů uživatelů. Tyto systémy se budou dynamicky přizpůsobovat měnícím se potřebám uživatelů a učit se z předchozích interakcí a dat v reálném čase.
Například v podnikovém prostředí by LLM mohl interpretovat požadavek typu „Najít analýzu odchodu zákazníků za poslední čtvrtletí“ a vrátit nejen surový soubor, ale také syntetizované poznatky, relevantní trendy a praktické závěry.
Největší výhody z toho budou mít odvětví, která jsou závislá na správě rozsáhlých a složitých datových sad:
- Ve zdravotnictví mohou velké jazykové modely podporovat přesnost diagnostiky tím, že během několika sekund analyzují a porovnávají klinické poznámky, výsledky zobrazovacích vyšetření a výzkumné práce.
- Právníci budou těžit z nástrojů, které dokážou analyzovat rozsáhlou judikaturu a vyhledat relevantní precedenty.
- Finanční týmy mohou LLM využívat pro úkoly, jako je detekce podvodů v reálném čase, prediktivní analýza trhu a automatizace kontrol dodržování předpisů.
Integrace multimodálních vyhledávacích funkcí – kombinujících rozpoznávání textu, hlasu a obrazu – dále rozšíří užitečnost LLM.
Například tým spolupracující na uvedení produktu na trh může okamžitě nahrávat obrázky, přidávat poznámky pomocí hlasových vstupů a vyhledávat související dokumenty a zprávy. Díky této úrovni přizpůsobivosti jsou LLM klíčové pro zajištění plynulého přístupu k různým formátům dat.
Platformy jako ClickUp v kombinaci s vyhledáváním založeným na LLM nabízejí robustní řešení pro organizaci a přístup k souborům, optimalizaci pracovních postupů a zefektivnění rozhodování.
Zrychlete svůj pracovní postup pomocí vyhledávání založeného na LLM
Vyhledávače založené na umělé inteligenci a LLM se neustále vyvíjejí a revolučním způsobem mění způsob, jakým podniky získávají informace z webových stránek a spravují data.
Díky své schopnosti porozumět kontextu, poskytovat přesnější výsledky a hladce se integrovat do podnikových pracovních postupů připravují LLM cestu pro chytřejší, rychlejší a efektivnější provoz.
A pokud hledáte vyhledávač založený na umělé inteligenci, který se hladce integruje do vašeho pracovního postupu, nic nepřekoná ClickUp Brain. Ať už potřebujete rychle najít soubor nebo úkol, vymyslet nápady nebo dokonce napsat e-mail, výkonné funkce umělé inteligence ClickUp Brain to vše zvládnou.
Díky integraci s komplexními nástroji pro správu projektů ClickUp máte vše po ruce, což vám pomáhá udržovat pořádek, šetřit čas a rychleji přijímat rozhodnutí založená na datech.
Na co tedy čekáte? Zaregistrujte se ještě dnes do ClickUp a dosáhněte více s ClickUp Brain!