Mesin pencari selalu penting untuk menemukan informasi, tetapi perilaku pengguna telah berevolusi. Alih-alih pencarian kata kunci sederhana seperti 'smartphone', pengguna kini mengajukan pertanyaan yang lebih spesifik dan dipersonalisasi seperti 'ponsel murah terbaik untuk bermain game'. '
Sementara itu, model bahasa besar (LLM) seperti ChatGPT mentransformasi pencarian dengan bertindak sebagai sistem penjawab pertanyaan yang cerdas.
Karena mesin pencari ini terintegrasi dengan mesin pencari tradisional, mesin pencari ini meningkatkan pencarian informasi melalui retrieval-augmented generation (RAG), sehingga hasilnya menjadi lebih tepat dan sesuai konteks.
Alih-alih bersaing, LLM dan mesin pencari bekerja sama untuk menangani kueri yang kompleks secara lebih efektif. Dalam artikel ini, kita akan mengeksplorasi bagaimana integrasi ini membentuk masa depan penelusuran.
Ringkasan 60 Detik
- Mesin pencari tradisional sering kali kesulitan dalam mengelola kumpulan data yang besar, menjaga kualitas data, dan memecah silo
- Mesin pencari ini juga menghadapi tantangan dalam hal keamanan, skalabilitas, dan memberikan hasil yang relevan secara kontekstual
- Model bahasa yang besar, seperti ChatGPT, meningkatkan akurasi pencarian, memungkinkan pencarian semantik, dan mendukung kueri bahasa alami
- LLM juga meningkatkan kemampuan pencarian multimodal dan membuat penemuan pengetahuan menjadi lebih personal dan efisien
- Kemampuan Connected Search dan AI ClickUp dibangun di atas kemajuan ini dengan memusatkan data Anda, memungkinkan pencarian informasi yang cepat dan akurat
- ClickUp terintegrasi secara mulus dengan berbagai platform, menyediakan akses real-time ke konten Anda, merampingkan alur kerja, dan meningkatkan produktivitas secara keseluruhan
Tanpa basa-basi lagi, mari langsung saja!
Apa itu LLM?
Model bahasa besar (LLM) adalah sistem kecerdasan buatan canggih yang memproses dan menghasilkan bahasa manusia. LLM dilatih dengan kumpulan data teks yang luas, sehingga mampu menangani tugas-tugas seperti penerjemahan, peringkasan, dan percakapan.
Beberapa contoh LLM yang paling populer antara lain GPT-3 dan GPT-4, yang dikenal luas karena kemampuannya menangani kueri terkait bahasa yang kompleks.
Tidak seperti mesin pencari tradisional yang bergantung pada kata kunci, mesin pencari berbasis LLM melampaui kueri tingkat permukaan. Mesin pencari ini memahami konteks dan maksud di balik pertanyaan, memberikan jawaban yang langsung dan terperinci.
Tahukah Anda? 71% pengguna lebih menyukai personalisasi dari merek dan bisnis yang mereka pilih.
Fitur Mesin Pencari LLM
Mesin pencari LLM menawarkan kemampuan canggih yang mengubah cara pengguna internet mengakses dan berinteraksi dengan informasi. Mari kita lihat fitur-fitur utamanya:
- Pemahaman kueri semantik: Mesin pencari LLM menafsirkan makna di balik kueri penelusuran, melampaui kata kunci untuk memahami maksud dan konteks pengguna
- Pemrosesan bahasa alami (NLP): Pengguna dapat menyusun kueri secara percakapan tanpa memerlukan kata kunci yang tepat, sehingga pencarian menjadi lebih intuitif
- Relevansi kontekstual: Hasil pencarian dipersonalisasi berdasarkan kueri dan interaksi sebelumnya, memastikan informasi yang lebih relevan dan terkini
- Pembuatan jawaban: Sistem ini memberikan jawaban komprehensif secara langsung di dalam hasil pencarian, termasuk ringkasan, penjelasan, dan bahkan format kreatif seperti cerita atau panduan langkah demi langkah
- Integrasi grafik pengetahuan: Mesin pencari LLM menggunakan grafik pengetahuan untuk menghubungkan konsep dan entitas terkait, menawarkan wawasan yang lebih dalam
- Pencarian percakapan: Pengguna dapat terlibat dalam dialog bolak-balik, mengajukan pertanyaan lanjutan, dan menyempurnakan pencarian mereka untuk pengalaman yang lebih interaktif
- Hasil adaptif: Hasil secara dinamis menyesuaikan berdasarkan lokasi, minat, dan pencarian sebelumnya, memberikan pengalaman yang lebih personal
- Sintesis informasi: Alih-alih mengandalkan satu sumber, mesin pencari LLM menggabungkan data dari berbagai sumber, sehingga memberikan perspektif yang lebih luas
Tahukah Anda? Dengan meningkatnya penggunaan speaker pintar dan asisten suara, 50% dari semua pencarian sekarang berbasis suara. Seiring dengan diintegrasikannya model bahasa yang besar ke dalam sistem ini, pencarian suara akan menjadi lebih akurat, memberikan akses yang lebih cepat ke informasi di berbagai platform-entah itu file, tugas, atau catatan rapat.
Teknik Pencarian Tingkat Lanjut dengan LLM
Seiring dengan kemajuan teknologi penelusuran, LLM seperti GPT-4, BERT, dan T5 mengubah cara mesin telusur memproses kueri, mempersonalisasi hasil, dan menyempurnakan peringkat. Mari kita telusuri bagaimana model-model ini mendefinisikan ulang masa depan penelusuran.
Bagaimana LLM mengirimkan kueri penelusuran
Pencarian telah berevolusi dari kueri kata kunci sederhana menjadi pencarian vektor semantik. Alih-alih mencari istilah tertentu seperti 'Gunung Fuji', pengguna dapat mencari 'gunung di Jepang', dan sistem akan mengambil hasil berdasarkan makna.
Mengubah kueri menjadi pertanyaan-seperti "Apa saja gunung yang terkenal di Jepang? "-dapat menyempurnakan akurasi pencarian. Model bahasa besar (LLM) juga meningkatkan pencarian dengan memicu kueri tambahan jika tingkat kepercayaan rendah, menggunakan teknik seperti FLARE.
Penalaran berantai semakin meningkatkan pencarian dengan memecah tugas menjadi beberapa langkah logis, seperti yang terlihat di AutoGPT. Selain itu, pencarian percakapan memungkinkan asisten yang didukung LLM mempersempit kueri secara real time, memastikan hasil yang lebih tepat selama interaksi.
Pencarian yang dipersonalisasi dan kesadaran konteks
Kesadaran kontekstual adalah salah satu fitur LLM yang paling kuat. Tidak seperti mesin pencari tradisional, yang memberi peringkat hasil berdasarkan kecocokan kata kunci, LLM mempertimbangkan maksud pengguna, lokasi, riwayat pencarian, dan interaksi sebelumnya.
Dengan menyempurnakan data spesifik domain, LLM mempersonalisasi hasil pencarian untuk mengenali pola dan memprioritaskan konten yang relevan. Misalnya, pengguna yang sering mencari resep vegan akan melihat opsi nabati saat mencari 'resep makan malam terbaik'. '
LLM juga menafsirkan kueri multimodal, memahami teks dan gambar untuk hasil yang lebih akurat. Selain itu, mesin ini juga membangun konteks longitudinal, belajar dari interaksi yang sedang berlangsung untuk menyarankan kueri yang relevan secara proaktif.
LLM dalam menentukan peringkat ulang dan meningkatkan hasil mesin pencari
LLM menyempurnakan mesin pencari dengan memberi peringkat ulang hasil secara dinamis untuk mencerminkan maksud pengguna dengan lebih baik. Tidak seperti pemeringkatan berbasis kata kunci tradisional, LLM menggunakan mekanisme perhatian untuk menganalisis konteks lengkap kueri dan memprioritaskan konten yang relevan.
Sebagai contoh, pembaruan BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) Google merevolusi pencarian dengan memahami konteks di balik kata-kata seperti 'apple' (buah) vs 'Apple' (perusahaan teknologi).
LLM juga berkontribusi pada peningkatan efisiensi SERP (Halaman Hasil Mesin Pencari). Dengan menganalisis faktor-faktor seperti rasio klik-tayang (CTR), rasio pentalan, dan waktu tayang, LLM dapat menyesuaikan peringkat secara real time, sehingga meningkatkan hasil yang memberikan keterlibatan pengguna yang tinggi.
Baca Juga: Cara Mencari File PDF dengan Cepat
Alat Mesin Pencari LLM yang Populer
Seiring dengan perkembangan pencarian berbasis AI, beberapa mesin pencari model bahasa besar mendapatkan daya tarik karena kemampuannya yang canggih. Perplexity AI memberikan jawaban langsung dengan sumber yang dikutip, sehingga pencarian menjadi lebih interaktif dan informatif.
You.com menawarkan pengalaman yang dapat disesuaikan, memungkinkan pengguna untuk memprioritaskan sumber, mengintegrasikan rangkuman yang dihasilkan AI, dan berinteraksi dengan asisten AI.
Kita semua tahu bahwa kita bisa menggunakan mesin pencari ini untuk mengambil informasi dan mendapatkan jawaban yang cepat. Namun, bagaimana dengan menemukan satu file penting di tempat kerja? Atau mencari percakapan yang penuh dengan poin data untuk presentasi besar Anda berikutnya?
Di sinilah ClickUp, aplikasi segalanya untuk bekerja, hadir!
📮 ClickUp Insight: 46% pekerja pengetahuan mengandalkan campuran obrolan, catatan, alat manajemen proyek, dan dokumentasi tim hanya untuk melacak pekerjaan mereka. Bagi mereka, pekerjaan tersebar di berbagai platform yang tidak terhubung, sehingga lebih sulit untuk tetap terorganisir. Sebagai aplikasi untuk bekerja, ClickUp menyatukan semuanya. Dengan fitur-fitur seperti ClickUp Email Project Management, ClickUp Notes, ClickUp Chat, dan ClickUp Brain, semua pekerjaan Anda terpusat di satu tempat, mudah dicari, dan terhubung dengan lancar. Ucapkan selamat tinggal pada alat yang berlebihan-sambutlah produktivitas yang mudah.
ClickUp Brain menggabungkan kemampuan pencarian canggih dengan fitur manajemen proyek yang komprehensif, yang menghubungkan tugas, file, anggota tim, dan proyek di satu tempat. Tidak perlu lagi berpindah-pindah aplikasi atau berurusan dengan alat yang terpisah-pisah dan silo informasi!
Biaya ketidakefisienan karena alat yang tidak terhubung sangat mengejutkan:
- 2. 5 jam/hari: Pekerja pengetahuan menghabiskan sekitar 30% dari hari kerja mereka untuk mencari informasi
- 3.600 peralihan aplikasi/hari: Karyawan beralih antar aplikasi dan jendela lebih dari 3.600 kali setiap hari, kehilangan 4 jam seminggu untuk mengorientasikan diri mereka sendiri
- 23 menit hilang: Setiap peralihan aplikasi mengganggu fokus, dan membutuhkan waktu hampir 23 menit untuk kembali ke jalur semula
$420.000 per tahun: Organisasi dengan 100 karyawan kehilangan jumlah ini setiap tahun karena miskomunikasi dan alat yang tidak terhubung
Ketidakefisienan ini menyebabkan hilangnya waktu, berkurangnya semangat kerja, dan meningkatnya biaya operasional. Untungnya, Connected AI mengubah tantangan ini menjadi peluang untuk pengambilan keputusan yang lebih cerdas, pencarian informasi yang lebih cepat, dan eksekusi yang lancar.
Inilah cara Connected Search dari ClickUp mengubah kolaborasi:
- Pencarian terpadu: Akses semua informasi perusahaan Anda dari satu platform, menghemat hampir empat jam per minggu dengan mengurangi peralihan aplikasi
- Relevansi yang didukung AI: Dapatkan hasil pencarian yang dipersonalisasi dan sesuai konteks yang disesuaikan dengan proyek Anda, meningkatkan pengambilan keputusan dengan akses instan ke wawasan yang paling relevan
- Integrasi alat yang mudah: Terhubung secara mulus dengan alat bantu yang sudah ada seperti Google Drive, SharePoint, Figma, dan Slack tanpa perlu pengaturan yang rumit
Misalnya, saat kembali dari cuti, cukup tanyakan kepada ClickUp Brain untuk mengetahui perkembangan proyek Anda. Ini akan memberikan poin-poin yang terorganisir dengan rapi dengan item tindakan penting dan diskusi yang terjadi saat Anda pergi.
Dengan ClickUp Brain, Anda memiliki manajer pengetahuan cerdas yang membantu Anda menemukan segala sesuatu di dalam ruang kerja dan aplikasi yang terhubung.
ClickUp Brain memahami konteks tugas Anda dan menawarkan saran yang relevan berdasarkan preferensi pekerjaan atau aktivitas utama Anda. Untuk pembuat konten, misalnya, ia memberikan saran untuk pembuatan konten, curah pendapat, dan tugas-tugas terkait.
Anda bahkan dapat menggunakan AI untuk mengotomatiskan tugas yang berulang atau memperbarui status tugas dengan petunjuk sederhana, sehingga Anda dapat fokus pada pekerjaan yang lebih mendalam. Jika Anda mencari mesin pencari AI yang kuat untuk meningkatkan produktivitas, ClickUp Brain siap membantu Anda.
Dengan ClickUp Brain, Anda dapat mengoptimalkan basis pengetahuan Anda dengan mengkategorikan, menandai, dan mengatur semua informasi yang relevan secara otomatis.
Sebagai contoh, tim peneliti dapat menggunakan ClickUp untuk membuat sistem manajemen pengetahuan terpusat guna menyimpan semua wawasan, dokumen, dan temuan penelitian dalam format yang mudah diakses.
Selain itu, keserbagunaan ClickUp Docs mendukung pembuatan wiki, repositori dokumen, dan manajemen tugas yang berhubungan dengan pengetahuan.
Anda juga dapat mengatur informasi dengan berbagai cara, menggunakan ClickUp Spaces, folder, dan daftar untuk menyusun konten agar dapat diambil dengan cepat. Tim Anda dapat dengan mudah menemukan dan mengakses data yang tepat saat dibutuhkan tanpa membuang waktu untuk mencari di berbagai platform.
Selain itu, platform ini membantu melacak tugas dan proyek melalui ClickUp Tasks berdasarkan wawasan yang diperoleh dari mesin pencari LLM. Anda dapat mengintegrasikan hasil pencarian yang didukung AI secara langsung ke dalam alur kerja pelacakan tugas dan proyek Anda, sehingga lebih mudah untuk mengimplementasikan pengetahuan yang telah Anda temukan.
Alat kolaborasi ClickUp semakin mendukung efisiensi tim dan berbagi informasi. ClickUp Chat memungkinkan anggota tim untuk mendiskusikan proyek, berbagi wawasan, dan mengajukan pertanyaan secara real-time.
Komentar yang Ditugaskan memberikan cara yang jelas untuk berkomunikasi tentang dokumen atau tugas tertentu, memastikan semua orang tetap mendapat informasi tentang pembaruan proyek.
Tim dapat berkolaborasi dengan berbagi ide dan memvisualisasikan konsep. Tambahkan catatan, unggah gambar, dan sematkan tautan untuk konteks yang lebih baik. Gunakan konektor untuk menghubungkan ide dan menyoroti hubungannya.
Saat ide Anda siap, ubahlah menjadi tugas yang dapat dilacak dari Papan Tulis ClickUp agar semuanya tetap sesuai jadwal.
Terakhir, Tampilan Beban Kerja ClickUp memungkinkan Anda mengelola kapasitas tim, melacak tugas yang sedang berjalan, dan mengalokasikan sumber daya secara efektif.
Dengan menyediakan pusat terpusat untuk berbagi pengetahuan dan kolaborasi, ClickUp merampingkan alur kerja dan meningkatkan efisiensi tim.
Baca Juga: Perangkat Lunak Manajemen Dokumen Terbaik untuk Mengatur Dokumen
Praktik Terbaik untuk Menggunakan Mesin Pencari LLM
Saat menggunakan mesin pencari LLM, mengikuti praktik terbaik yang memaksimalkan potensinya sekaligus mengelola risiko adalah hal yang penting.
Strategi ini akan membantu Anda mendapatkan hasil maksimal dari alat bantu bertenaga AI Anda, memastikan implementasi yang lancar dan kesuksesan jangka panjang:
- Tentukan kasus penggunaan yang jelas: Berkolaborasi sejak awal antara tim bisnis dan teknis untuk menetapkan kasus penggunaan yang spesifik dan terukur. Menyelaraskan tujuan untuk memastikan solusi memenuhi kebutuhan yang tepat dan membuat kemajuan mudah dievaluasi
- Menetapkan proses penerimaan yang bijaksana: Mempertimbangkan sensitivitas data, potensi risiko, dan pengguna yang dituju saat memprioritaskan kasus penggunaan. Gunakan pendekatan berjenjang risiko untuk menilai proyek mana yang memberikan nilai paling besar dengan kerugian minimal
- Fokus pada pengumpulan, pengujian, dan validasi data: Memastikan data yang solid dan berbasis fakta dengan meningkatkan praktik pengumpulan, pelabelan, penyimpanan, dan pemrosesan
- Menerapkan prosedur pengujian standar: Membuat proses pengujian yang dapat diulang yang didukung oleh pedoman dan praktik yang telah ditetapkan. Memastikan hasil yang konsisten, keandalan sistem, dan model AI yang telah teruji dengan baik sebelum diterapkan
- Menyiapkan pemantauan berkelanjutan: Memantau kinerja sistem dari waktu ke waktu, beradaptasi dengan perubahan data, perilaku pengguna, dan teknologi
- Meluncurkan kampanye pelatihan dan komunikasi: Lengkapi tim Anda dengan pengetahuan untuk menggunakan alat bantu AI secara bertanggung jawab dan efektif. Meluncurkan program pelatihan dan komunikasi yang mencakup aspek teknis dan etika AI
Tantangan dan Solusi dalam Pencarian Berbasis LLM
Mesin pencari yang digerakkan oleh LLM menawarkan potensi yang luar biasa, namun juga memiliki tantangan tersendiri. Di bawah ini adalah beberapa tantangan AI yang umum terjadi dan solusi praktis untuk mengatasinya:
Kualitas dan relevansi data
Mesin pencari berbasis LLM sangat bergantung pada kualitas dan relevansi data yang mereka proses. Data yang buruk atau ketinggalan zaman dapat menyebabkan hasil pencarian yang tidak akurat atau tidak relevan, sehingga berdampak pada pengalaman pengguna.
dengan berfokus pada data berkualitas tinggi dan terkini, organisasi dapat memastikan bahwa mesin pencari mereka yang didukung LLM memberikan hasil yang relevan dan dapat diandalkan.
Kurangnya transparansi
Model LLM sering dianggap sebagai 'kotak hitam', di mana alasan di balik hasil pencariannya tidak langsung terlihat oleh pengguna. Kurangnya transparansi ini dapat menyulitkan pengguna untuk mempercayai hasil yang mereka terima.
✨ Dengan memasukkan fitur penjelasan ke dalam mesin pencari, organisasi dapat memberikan wawasan kepada pengguna tentang mengapa hasil tertentu dikembalikan.
Bias dan masalah etika
LLM dapat mewarisi bias dari data yang dilatihnya, yang dapat menyebabkan hasil yang miring atau tidak etis. Jika data pelatihan tidak beragam atau representatif, mesin pencari dapat mencerminkan bias-bias tersebut, yang berdampak pada pengambilan keputusan dan keadilan.
mengaudit dan memperbarui data pelatihan secara teratur sangat penting untuk mengidentifikasi dan mengurangi bias ini. Selain itu, menggabungkan beragam dataset dan memantau keluaran memastikan mesin pencari menghasilkan hasil yang lebih seimbang, adil, dan etis.
Kompleksitas dan integrasi sistem
Mengintegrasikan mesin pencari berbasis LLM dengan alur kerja dan aplikasi yang sudah ada dapat menjadi hal yang menakutkan, terutama saat berurusan dengan sistem lama atau beberapa sumber data. Kerumitan dalam menghubungkan alat bantu baru ini dengan platform yang sudah mapan dapat memperlambat implementasi.
✨ Dengan Pencarian Terhubung ClickUp, Anda dapat dengan cepat menemukan file apa pun, baik yang tersimpan di ClickUp, aplikasi yang terhubung, atau drive lokal Anda.
Masalah halusinasi
Halusinasi merujuk pada contoh di mana model menghasilkan informasi yang secara faktual tidak benar, dibuat-buat, atau tidak relevan. Hal ini terjadi karena model, alih-alih mengambil langsung dari sumber yang diindeks, terkadang 'berhalusinasi' data berdasarkan pola yang dipelajari selama pelatihan.
✨ Teknik canggih seperti rekayasa cepat dan data pelatihan berkualitas tinggi meningkatkan keandalan LLM. Penyempurnaan dengan data spesifik domain mengurangi halusinasi, sementara integrasi grafik pengetahuan memastikan hasil pencarian yang akurat dan berbasis fakta.
Baca Juga: Cara Menciptakan Ruang Kerja Kolaboratif untuk Memaksimalkan Produktivitas
Masa Depan Pencarian dengan LLM
Generasi pencarian berbasis LLM berikutnya menjanjikan ketepatan, kemampuan beradaptasi, dan daya tanggap yang lebih baik lagi, terutama dalam menangani pertanyaan pengguna yang kompleks dan dinamis. Sistem ini akan beradaptasi secara dinamis terhadap kebutuhan pengguna yang terus berkembang, belajar dari interaksi sebelumnya dan data real-time.
Misalnya, dalam lingkungan perusahaan, LLM dapat menafsirkan permintaan seperti, 'Temukan analisis churn pelanggan kuartal terakhir' dan mengembalikan tidak hanya file mentah tetapi juga wawasan yang disintesis, tren yang relevan, dan kesimpulan yang dapat ditindaklanjuti.
Industri yang bergantung pada pengelolaan kumpulan data yang luas dan rumit akan mendapatkan keuntungan maksimal:
- Dalam perawatan kesehatan, model bahasa yang besar dapat mendukung ketepatan diagnostik dengan menganalisis dan melakukan referensi silang pada catatan klinis, hasil pencitraan, dan makalah penelitian dalam hitungan detik
- Para profesional hukum akan mendapatkan manfaat dari alat bantu yang dapat mengurai hukum kasus yang ekstensif untuk menyoroti preseden yang relevan
- Tim keuangan dapat menggunakan LLM untuk tugas-tugas seperti deteksi kecurangan secara real-time, analisis pasar prediktif, dan mengotomatiskan pemeriksaan kepatuhan
Mengintegrasikan kemampuan pencarian multimodal-menggabungkan pengenalan teks, suara, dan gambar-akan semakin memperluas kegunaan LLM.
Misalnya, tim yang berkolaborasi dalam peluncuran produk dapat langsung mengunggah gambar, memberikan anotasi dengan input suara, dan mengambil dokumen dan laporan terkait. Tingkat kemampuan beradaptasi ini membuat LLM sangat penting dalam memastikan akses tanpa hambatan ke beragam format data.
Platform seperti ClickUp, yang dikombinasikan dengan pencarian yang didukung LLM, menawarkan solusi yang tangguh untuk mengatur dan mengakses file, mengoptimalkan alur kerja, dan mendorong efisiensi pengambilan keputusan.
Tingkatkan Alur Kerja Anda dengan Pencarian yang Didukung LLM
Seiring dengan terus berkembangnya mesin pencari berbasis AI yang diberdayakan oleh LLM, mesin pencari ini merevolusi cara bisnis mengambil informasi dari halaman web dan mengelola data.
Dengan kemampuannya untuk memahami konteks, memberikan hasil yang lebih akurat, dan berintegrasi secara mulus dengan alur kerja perusahaan, LLM membuka jalan untuk operasi yang lebih cerdas, lebih cepat, dan lebih efisien.
Dan ketika menemukan mesin pencari AI yang terintegrasi dengan alur kerja Anda, tidak ada yang bisa mengalahkan ClickUp Brain. Baik Anda perlu mencari file atau tugas dengan cepat, bertukar pikiran, atau bahkan membuat draf email, kemampuan AI ClickUp Brain yang tangguh dapat menangani semuanya.
Integrasi dengan alat manajemen proyek ClickUp yang komprehensif memastikan semuanya berada dalam jangkauan, membantu Anda tetap terorganisir, menghemat waktu, dan membuat keputusan berbasis data dengan lebih cepat.
Jadi, tunggu apa lagi? Daftar ClickUp hari ini dan selesaikan lebih banyak hal dengan ClickUp Brain!