Посібник з організації пошуку на основі штучного інтелекту Google
Google швидко вдосконалює свій основний продукт пошуку, впроваджуючи функції генеративного штучного інтелекту поверх класичного списку посилань. Останній попередній перегляд, Web Guide, переосмислює сторінку результатів пошуку, розумно організовуючи та анотувавши посилання, резюме та рекомендовані теми — все це на основі кастомізованої версії моделі Google Gemini. Ця функція, доступна сьогодні як опційна в Search Labs, розташована між звичним списком блакитних посилань і повноцінним чатом в режимі AI, обіцяючи користувачам багатший контекст без втрати контролю над навігацією.
Ключові особливості Web Guide
- Структуровані резюме: Заголовки, створені штучним інтелектом, групують пов’язані результати за тематичними категоріями.
- Паралельне розширення запитів: Система одночасно виконує кілька підзапитів, щоб представити різноманітні перспективи.
- Адаптивний UX-перемикач: Користувачі можуть миттєво повернутися до стандартного вигляду вкладки “Web” одним клацанням.
Як працює Web Guide
У своїй основі Web Guide використовує спеціально налаштовану версію Gemini з приблизно 2 мільярдами параметрів, оптимізовану для реального часу. Коли користувач вводить відкритий запит, наприклад, “як подорожувати по Японії самостійно”, Web Guide:
- Фаза розширення: Виконує шість паралельних пошуків, зосереджуючи увагу на темах, таких як бюджет, маршрути та поради з безпеки.
- Фаза агрегування: Консолідує найкращі URL-адреси з кожного підзапиту за допомогою власного шару оцінки релевантності.
- Фаза узагальнення: Створює стислі заголовки (50–80 символів) та резюме з 2–3 речень за допомогою трубопроводу Retrieval-Augmented Generation (RAG).
“Попередні A/B тести показують підвищення на 15% у показниках кліків, коли користувачі взаємодіють з групованим контентом, у порівнянні з плоским списком посилань”, говорить Марія Чен, старший інженер Google Search.
Технічна архітектура Web Guide
Мульти-запитне розширення та агрегування
Основою Web Guide є розподілена система розширення, що працює на внутрішніх кластерах TPU v5e Google. Кожен підзапит надсилається до регіонально близьких точок доступу для оптимізації затримки, а результати об’єднуються в середньому за менше ніж 200 мс. Мікросервісний оркестратор маршрутизує вхідні запити, балансуючи навантаження і обробляючи повернення до стандартного пошуку, коли потужність GPU обмежена.
Трубопровід узагальнення RAG
Резюме, які ви бачите, не є шаблонами, а динамічно генеруються через трубопровід RAG, що поєднує:
- Семантичний векторний магазин, побудований на BigTable для швидкого отримання контенту.
- Легкі декодери послідовностей, налаштовані на якісних редакційних даних.
- Ансамблевий повторний ранжирувальник, який очищає ілюзії шляхом перехресної перевірки з оригінальним текстом.
Продуктивність та затримки
Впровадження організації на основі штучного інтелекту неминуче додає обчислювальні витрати. Google оцінює, що Web Guide додає приблизно 300–400 мс до середньої затримки пошуку в порівнянні з традиційним пошуком. Проте, завдяки використанню edge TPU для інференції та стратегій кешування, додаткова затримка часто є непомітною на сучасних настільних комп’ютерах та мобільних з’єднаннях 5G.
- Холодний старт: ~600 мс від початку до кінця (мобільна мережа).
- Теплий кеш: ~350 мс (настільний комп’ютер, оптоволокно).
- Повернення: Миттєво повертається до класичних результатів пошуку, якщо черги GPU перевищують пороги.
Питання конфіденційності та безпеки
Як і в будь-якій системі генеративного штучного інтелекту, питання конфіденційності та управління даними є пріоритетними. Google стверджує, що:
- Жодні запити користувачів не використовуються для навчання без явної згоди.
- Резюме безпосередньо посилаються на URL-адреси, що мінімізує ризик спотворення.
- Усі обробки відбуваються в безпечних дата-центрах Google, зашифрованих під час передачі та зберігання.
“Ми постійно перевіряємо виходи моделей, щоб виявити упередження або зміни в контенті”, пояснює Прія Кумар, керівник з питань конфіденційності для Search AI.
Майбутні напрямки та вплив на індустрію
Web Guide наразі обмежений вкладкою “Web” у Search Labs, але Google планує розширити експеримент до стандартної вкладки “All” до четвертого кварталу 2025 року та інтегрувати його з голосовим пошуком на Android і ChromeOS. Спостерігачі за індустрією зазначають, що Bing Chat від Microsoft та майбутній AI-орієнтований Spotlight Search від Apple рухаються в подібному напрямку, що свідчить про ширшу тенденцію до навігації, що курується штучним інтелектом.
Думки експертів та відгуки користувачів
Ранні користувачі хвалять контекстуальне групування, але попереджають про надмірну залежність від резюме, створених штучним інтелектом. Дослідниця UX Джейн Доу зауважує: “Користувачі цінують вказівки, але все ще хочуть прозорості щодо того, як генеруються резюме.” Дорожня карта Google включає перемикачі для контролю прозорості, щоб переглядати фрагменти джерела поряд з анотаціями AI.
Висновок
Web Guide від Google є еволюційним кроком у UX пошуку — поєднуючи контекст, керований штучним інтелектом, зі свободою стандартної веб-навігації. Як він буде розвиватися, балансування продуктивності, конфіденційності та редакційної точності визначить, чи стане він новим стандартом або залишиться експериментальним елементом.