המאפיינים של חיפוש חדשני מסוג AI MODE במנוע החיפוש של גוגל: התנסות בישראל

 

תוכן העניינים

רקע

איך נכנסים למצב MODE  AI

מאפייני חיפוש AI MODE  בגוגל

כיצד מנוע גוגל בוחר ומשבץ קישורים בתשובות AI  MODE

ההבדל בין AI Overviews ל‑AI Mode

רשמים מהתנסות שלי ב AI MODE

 

רקע

מיליוני אנשים בארה"ב כבר משתמשים בחיפוש החדשני מבוסס הבינה המלאכותית AI Mode   כדי לחפש מידע בדרכים חדשות - לשאול שאלות המשך ארוכות ומעמיקות יותר , להשתמש בשאלות המשך כדי להתמקד לעומק במה שהם באמת רוצים לדעת, לאחרונה , AI MODE הגיע גם למשתמשים בישראל , אבל השירות זמין כרגע רק באנגלית.  ממשק בעברית עדיין לא קיים.

 מצב AI MODE הוא מאפיין חדש במנוע החיפוש של גוגל שמאפשר חיפוש חכם ומעמיק, המשלב מודלים גנרטיביים כגון Gemini יחד עם מאגר המידע העצום של גוגל, כדי לספק תשובות ממוקדות, מפורטות ושיחתיות – לא רק רשימת קישורים רגילה.

רובי סטיין, סגן נשיא למוצר במנוע החיפוש בגוגל , מתאר את הפיצ'ר הזה כדרך שבה המשתמשים יכולים לשאול שאלות מורכבות שלא מתאימות לחיפוש מסורתי לפי מילת מפתח;

במרכז AI Mode עומד מודל Gemini 2.0, שמשלב את Google Knowledge Graph עם Google Maps 

 

איך נכנסים למצב MODE  AI

קישור לחיפוש  AI MODE

https://tinyurl.com/b6ku8avs

כדי להשתמש במצב AI של Google, חובה שיהיה חשבון Google אישי. לא ניתן להשתמש במצב זה עם חשבונות ארגוניים מסוג Google Workspace (כולל חינוך), ורק בעל חשבון אישי בגיל 18 ומעלה יכול להפעיל את השירות  החדש של גוגל.

חיבור לחשבון מאפשר חוויה מלאה ומותאמת אישית, במיוחד אם מאושרות הגדרות כמו "פעילות באינטרנט ובאפליקציות".

Google Accounts: Sign in

 מאפייני חיפוש AI MODE  בגוגל

• סינתזת מידע: המערכת סורקת מספר אתרים, מנתחת את המידע הרלוונטי ומציגה אותו כתשובה אחודה עם סיכום לקריאה.
• הפניות למקורות: לצד התקציר ( מצד ימין ) מופיעים קישורים למקורות שמהם נלקח המידע, מה שמאפשר למשתמשים להעמיק בנושא ולבדוק את האמינות.
• תשובות מורכבות: התכונה יעילה במיוחד לשאלות מורכבות שבעבר דרשו מספר חיפושים נפרדים. למשל, "מה עדיף לטיול משפחתי עם ילדים קטנים, חוף ים או פארק לאומי, ומה היתרונות של כל אחד?".

• החיפוש הופך לשיחה: המשתמש מקיים דיאלוג עם גוגל, שואל שאלות ומקבל תשובות מותאמות הקשר, כולל אפשרות להמשך שאלות (follow-up) מבלי להתחיל מחדש.
• תמיכה בקלט מגוון: אפשר לשאול שאלות בכתיבה, בדיבור, צילום תמונה או העלאת תמונה – המערכת יודעת להבין ולשלב הכל (multimodal)
• פירוק השאלה לתת-נושאים: המערכת של גוגל מחלקת את השאלה למרכיבים  ,(query fan-out), שואלת שאלות משנה מאחורי הקלעים ומרכיבה תשובה אינטגרטיבית שמכסה כמה היבטים מרכזיים של השאילתה.
• שליפת ידע חכמה: המודלים סורקים את הרשת לא רק לפי דירוגים, אלא גם מוצאים פסקאות, רשימות או משפטים מתוך העמודים עצמם שמספקים תשובות רלוונטיות (passage-level retrieval).

לסיכום

מדובר במעבר מתוצאות חיפוש מסורתיות לחוויה שיחתית-גנרטיבית, בה הקשר והשיח המרכזיים, והמענה הרבה יותר מעמיק – עם אפשרות להיכנס לעומק הנושא, לזהות הקשרים ולבצע חיפושים מרובי-שלבים במסך אחד.

ההבדל בין AI Overviews ל‑AI Mode

ההבדל המרכזי בין AI Overviews לבין AI Mode במנוע החיפוש של גוגל הוא ברמת העומק והאינטראקטיביות של התשובה: בעוד ש-AI Overviewsמספק תקצירים מהירים ותמציתיים לראש תוצאות החיפוש , אז מצב  AI Mode מציע חוויה שיחתית, מעמיקה יותר ומסתעפת, עם אפשרות להמשך בירור ושאלות המשך בזמן אמת.

מהו AI Overviews 

• זו תכונה המופיעה כ"סנאפשוט" קצר בראש העמוד הראשי, ומבוססת על סיכום גנרטיבי של מידע ממקורות אינטרנטיים אמינים.
• מספק מענה ענייני, תמציתי ומהיר למרבית השאילתות – לרוב ללא דיאלוג ממשי עם המשתמש, וכולל לינקים למקורות מהם הורכב התוכן.
• מתאים לשאלות פשוטות, עובדתיות או בקשות לסיכום מהיר.

• ממשיך להציג מתחתיו את רשימת התוצאות המסורתיות ("הקישורים הכחולים").

• כיצד גוגל בוחר ומשבץ קישורים בתשובות AI MODE

• השאלה "מתפצלת" אוטומטית לשאלות משנה שמנוסחות ונשלחות לחיפוש רגיל במקביל (query fan-out), וכל תת-נושא נבדק במקורות מידע שונים.
• הצגת הקישורים מורכבת מהמלצות המכונות "inline links": המערכת מזהה משפטים או נושאים בהם המשתמש צפוי לרצות הרחבה או אימות, ומשבצת קישור ישירות בתוך הפסקה, או ליד חלקי התשובה השונים.

AI Mode -מהות הקישורים המוצגים

• לעיתים מדובר בקישורים לדפים ברשת, לעיתים למידע מ-Google Maps או שירותים נוספים של גוגל (כגון מידע עסקי או חוות דעת).
• בחלק מהמקרים, יוצגו 3–5 מקורות עיקריים, בדומה לפרקטיקת הציטוט המקובלת באנציקלופדיות, ולעיתים אף יותר, לפי טיב ואופי המידע הקיים.
• גוגל מצהירה כי ה"מטרה ארוכת הטווח" היא להעשיר את תשובות ה-AI בקישורים קונטקסטואליים ולאפשר לבעלי אתרים לקבל יותר חשיפה וקליקים גם בסביבת AI.

סיכום

• הצגת הקישור, מצד ימין של הסיכום, תמיד מיועדת לאפשר בחינה אנושית של המידע – האם להעמיק, לאמת, או לבצע חקירה נוספת ישירות מהתשובה הדינמית שקיבלת בAI Mode.

רשמים מהתנסות שלי ב AI MODE

ערכתי  השבוע כמה וכמה חיפושי  מידע  באנגלית במצב  AI MODE בגוגל והתרשמתי מאד לטובה מהיכולות החדשות  שלו. זה לא פיצ'ר חולף אלא שינוי משמעותי בחיפוש: ממנוע קישורים פשוט לשיחה חכמה שמבינה הקשר ומבצעת פעולות.

 אחד הנושאים שחקרתי במצב של  AI MODE

אילו מדינות בעולם יש מחסור משמעותי במורים?

Which country has today the most severe teacher shortage

 קיבלתי סיכום ממצה היטב של אותם מדינות בהם יש מחסור משמעותי במורים , ובצד ימין של המסך הוצגו בפני רשימת הקישורים של מקורות המידע עליו התבסס הסיכום .

השילוב של צ'אטבוט AI ג'מיני, מאפשר לשאול שאלות ולהוסיף שאלות נוספות לשיחה מבלי לאבד את ההקשר המקורי.

 קישור לסיכום המעולה שקיבלתי

https://tinyurl.com/4v3xyzar 

  

 

ראו גם: I tried Google Search's new AI Mode, and I might not search any other way again

AI Mode is brilliant, even if it's coming for my job.

חיפוש סמנטי : תמונת מצב : אוקטובר 2022

בסקירה :

·        

• ·       הסבר מהו חיפוש סמנטי
• ·       מנוע החיפוש הסמנטי הראשון פותח ע"י פרופסור אורן עציוני
• ·       התנסות במנוע החיפוש הסמנטי Semantic  Scholar ומסקנות
• ·       חברות סטארט -אפ  ישראליות שמפתחות כלים לחיפוש סמנטי
• ·       התפתחות החיפוש הסמנטי במנוע החיפוש של גוגל
• ·       חיפוש סמנטי מנקודת מבט מידענית

 

מה זה חיפוש סמנטי?

המילה סמנטי מתייחסת למהות ולמשמעות של משהו. בהקשר של החיפוש, סמנטיקה מתייחסת למחקר המילה והמשפט, וההיגיון מאחוריהם. חיפוש סמנטי מכוון לשיפור המענה על שאלות הגולשים בהתייחס למשמעות ולכוונה האמיתית מאחורי השאלות שלנו, באמצעות משמעות קונטקסטואלית. בעזרת מילים נרדפות, התאמות קונספטואליות ואלגוריתמים טבעיים מהשפה, מנוע החיפוש שואף להציג לנו תשובות אינטראקטיביות ומגוונות, והופך מידע מובנה, ומידע פשוט, למסד נתונים אינטואיטיבי ומותאם.

 חיפוש סמנטי מכוון להבין את הכוונה של הגולש בשאלתו, ולהגיש תשובות מותאמות אישית. גרף הידע והמידע של גוגל מובנה לצבור מיומנות גבוהה בחיפוש הסמנטי.

אחת הדרכים שחיפוש סמנטי עוזר לגוגל להשתפר היא באמצעות זיהוי ונטרול תוכן לא איכותי. טכניקות דוגמת ספינרים של מאמרים, והכנסת כמות מוגזמת של מילות מפתח כבר מזמן לא עושות את העבודה ומזוהות בקלות על ידי מערכות מתקדמות, אשר פועלות על פי עקרונות זיהוי הפעולות הללו ונטרול התוכן בהתאם.

זה גם אומר שמנוע החיפוש לומד אילו מילים עשויות להופיע יחד באותו עמוד באופן סטטיסטי, וכך יוצר קורלציות סמנטיות, מה שעוזר לו גם בלחימה נגד הספאם.

בעזרת חיפוש המבדיל ומתייחס בהתאם בין ישויות או אנשים לבין ייחוסים, מילות קישור ותיאורים, גוגל יכולה להבין יותר טוב מה הגולש שלה מחפש לדעת.

מקור

 

 חיפוש סמנטי , פריצת הדרך של פרופסור אורן עציוני

מנוע החיפוש החדשני של פרופסור אורן עציוני השוהה בארה"ב כבר שנים ונחשב בעולם מגדולי המומחים לאיחזור מידע ולמנועי חיפוש.

"ב- 2 בנובמבר 2015  הושק מנוע החיפוש המדעי Semantic Scholar של  Allen Institute  for Artificial Intelligence  שב. Seattle. מדען המחשב פרוופסור אורן עציוני בעל היסטוריה מרשימה בתחום כלי החיפוש עומד מאחורי המנוע .

מנוע החיפוש קורא, מתמצת ומסווג ממצאים מ-2 מיליון מאמרים מדעיים שמתפרסמים מדי שנה. למעלה ממחצית מסמכים אלה מעולם לא נקראו על ידי יותר מ- 3 אנשים. המערכת סורקת מאמרים מדעיים  בווב  , מזהה ציטוטים והפניות  בטקסט  וממפתחת את הסטים של  הנתונים ושיטות המחקר שבהם נעשה שימוש.

 

קישור ישיר למנוע החיפוש

 

לסקירה המלאה בעברית

 

 

מאפייני  Semantic Scholar

 צורת החיפוש של סמנטיק סקולר שונה ממנועי חיפוש אחרים ומבוססת על בינה מלאכותית. בשיטה זו מנוע החיפוש כמו "מבין" את המאמר, ודולה ממנו את מילות המפתח מבלי להיות תלוי במלים שהגדירו המחבר או המו"ל. הוא גם מסוגל למשל להבין מי מבין המאמרים המצוטטים במאמר היו חשובים למאמר, ומי צוטטו לצורך רקע בלבד.

מקור וקרדיט : המידענית טל קמינסקי רוזנברג

למאמר המלא בבלוג של טל קמינסקי רוזנברג

 

הערות הנסיין :

 בדקתי את מנוע החיפוש הסמנטי (בשבועיים האחרונים) ומצאתי כי הוא יעיל מאד לחיפושים אקדמאיים , בעיקר לראיית הרשת הסמנאטית של משפטי מפתח הקשורה מעבר לניתוח הטקסטואלי .

  

חברת סטארט-אפ הישראלית Pinecone

הסטארטאפ הישראלי Pinecone, שהוקם על ידי יוצאי אמזון, מפתח את מה שהוא מכנה מסד הנתונים הוקטורי הראשון בעולם, שמיועד ספציפית עבור חיפוש סמנטי. "מפתחים רוצים לשפר את אפליקציות החיפוש שלהם על ידי שימוש בחידושים האחרונים בתחום הבינה המלאכותית ולמידת מכונה (AI/ML), שבבסיסם עומדים וקטורים – אלו יצוגים שמכילים בתוכם את המשמעות של התוכן המקורי, כך שמתקבלות תוצאות חיפוש יותר מדויקות ורלוונטיות", מסביר בשיחה עם גיקטיים מנכ"ל החברה ואחד מהמייסדים עידו ליברטי.

לדבריו, חיפוש באוסף של וקטורים מצריך תשתית ענן ואלגוריתמיקה של אינדוקס שהם שונים לחלוטין ממה שקיים היום בשוק, ושפותחו לפני למעלה מעשור. הפלטפורמה של פיינקון כוללת תשתית ויכולות אינדוקס ייעודיים לבינה מלאכותית, המגיעה עם שירות מנוהל עבור לקוחות החברה – כך שכל מה שנותר להם לעשות זה להתחבר ל-API.

לכתבה המלאה

  

חיפוש סמנטי במנוע החיפוש של גוגל

עדכון Hummingbird היה אות ההתחלה של האבולוציה של גוגל למנוע חיפוש סמנטי.

זה היה השינוי הגדול ביותר בעיבוד שאילתת החיפוש ובדירוג שגוגל ביצעה אי פעם, והשפיע על למעלה מ-90% מכל החיפושים כבר בשנת 2013. Hummingbird החליף ביסודו חלק ניכר מאלגוריתמי הדירוג הקיימים.

באמצעות Hummingbird, גוגל יכלה מיד לכלול ישויות שנרשמו ב- Knowledge Graph לעיבוד שאילתות, דירוג והפלט של SERPs.

מקור :

Google’s road to becoming a semantic search engine

 

ב2016  החלו אנשי הפיתוח של גוגל לעבוד על שילוב מאפייני חיפוש סמנטי  מעמיקים יותר במנוע החיפוש שלהם

ב2019  הופיע עדכון חדש לאלגוריתם החיפוש שלה, שנועד לשפר את ההבנה והפענוח של שאילתות במנוע החיפוש. בחברה מגדירים זאת כ"זינוק הגדול ביותר קדימה" בתחום החיפוש המקוון בחמש השנים האחרונות, ואף כאחד מהזינוקים קדימה הגדולים ביותר בהיסטוריה של החיפוש המקוון כולו.

בפוסט שפירסמה גוגל, הוסבר כי הטכנולוגיה החדשה מכונה BERT, והיא טכניקה חדשה לעיבוד שפה טבעית המשמשת בעיקר ליכולת להבין טוב יותר את כוונתו של הגולש שהקליד את מונח החיפוש. מדובר במודלים ממוחשבים שמעבדים מלים ביחס למלים האחרות שבאות לפניהן ואחריהן במשפט – מה שמאפשר להתייחס לשאילתות כמשפטים שלמים בעלי משמעות ולא סתם כאסופת מילים בודדות.

בפועל, גוגל מסוגלת  כיום להבין טוב יותר מונחי חיפוש ללא קשר לצורת הניסוח שלהם. בכך, בין השאר, גוגל מנסה להתמודד טוב יותר עם התופעה שבה  אנשים מחפשים במנוע החיפוש שלה באמצעות רצף של מלים, ולא בהכרח מנסחים משפטים ושאלות בשפה טבעית.

 

מהו עדכון MUM של גוגל?

 

המונח MUM הוא קיצור של Multitask Unified Model – מודל ריבוי משימות מאוחד. זוהי טכנולוגיה חדשה שגוגל הציגה לראשונה במאי 2021. מודל MUM עובד עם בינה מלאכותית וכלים להבנה ועיבוד של שפה טבעית והוא עונה על שאילתות חיפוש מורכבות עם נתונים המושגים בכמה אופנים.

מודל MUM עובד ברוב השפות והוא מעבד מידע בפורמטים שונים של מדיה כדי לספק מענה איכותי ומדויק יותר לשאילתות חיפוש. בנוסף לטקסט, MUM גם מבין תמונות, וידאו וקבצי אודיו. המטרה המעשית של העדכון היא לספק תשובות מדויקות ואיכותיות יותר לשאילתות חיפוש של משתמשים, תוך כדי שמנוע החיפוש מבין טוב יותר מה בפועל כל משתמש מחפש ורוצה לדעת.

 כיצד עדכון גוגל MUM עובד?

לפי גוגל, עדכון MUM מהווה אבולוציה ההופכת את מנוע החיפוש לחזק יותר באופן מובהק לעומת העדכון הגדול האחרון. MUM לוקח את היישום של הבנה ועיבוד של שפה טבעית וסמנטיקה לרמה הבאה לעומת מה שהיה קיים עד להשקה שלו.

עדכון MUM משלב כמה טכנולוגיות למודל עבודה אחד כדי להפוך חיפושי גוגל לעוד יותר מבוססי סמנטיקה והקשר (קונטקסט) ולשפר את חוויית המשתמש. עם MUM, גוגל רוצה לענות על שאילתות חיפוש מורכבות שעבורן מקטע נורמלי של עמוד תוצאות החיפוש אינו מספיק – כך לתת למשתמש תשובה בחיפוש אחד במקום ביצוע כמה חיפושים כדי לדייק את החיפוש.

המשמעות האופרטיבית של עדכון MUM הוא:

 

• גוגל משתמשת ב-MUM כדי להרחיב עוד יותר את בסיס הנתונים הסמנטי, כגון "גרף הידע" וכדי להתקדם עוד יותר לעבר המטרה של בסיס נתונים שלם לכל הידע הקיים ברשת.

 

• עם השקת MUM גוגל שואפת להפוך את החיפוש הבינלאומי והרב שפתי לטוב יותר וליצור אחידות משופרת מבחינה כמותית ואיכותית לגבי מדדי ותוצאות חיפוש.

 מקור וקרדיט (קישור)

 חיפוש סמנטי מנקודת מבט מידענית

למשתמש רגיל, שאינו בקי בתורת איחזור המידע,  הטכנולוגיה הסמנטית החדשה של גוגל עשויה בהחלט לעזור , אבל מידענים מפרקים מראש את השאילתא למילות חיפוש עם חיבורים לוגיים שהם מציבים בעצמם ולוגיקה בוליאנית , ולכן  מבחינתם הטכנולוגיה החדשה של גוגל תביא פחות תועלת.

הטכנולוגיה המקבילה של BERT כבר נוסתה עקרונית  בעבר במנוע החיפוש BING  של מיקרוסופט ולא גרמה שם לפריצת דרך. נקווה שגוגל ימשיכו לשפר את האלגוריתם החדש