AI搜索技术的详细介绍
内容搜索是一连串的步骤，用于分析所有可用的数据源，并为某些查询提取最相关的解决方案。数字搜索系统在不断发展和改进，为用户提供尽可能准确的结果。理想的搜索系统只呈现完全符合查询的相关信息。出于这个原因，一些出色的搜索引擎公司开始融入人工智能算法。
人工智能是赋予计算机以认知能力的技术，简单地说，就是教它们像人类一样行事。人工智能产业现在绝对是在上升。
2018年，Adobe的研究表明，15%的企业已经在其业务中采用了人工智能组件，而31%的公司将在未来12个月内实施。
在全球人工智能的支出上，根据国际数据公司的数据，到2021年将达到576亿美元，年复合增长率为50.1%。
斯坦福大学发现，自2000年以来，与基于人工智能的创新有关的活跃初创企业的数量增加了1400%。
机器智能被应用于各个领域，从制造业和医学到教育和娱乐。然而，它可能对人工智能驱动的搜索技术的发展影响最大。
搜索系统的演变
创建于1993年的万维网流浪者被认为是世界上第一个互联网搜索系统。这个机器人的唯一目的是找到所有包含用户查询的关键词的网页。
随着互联网上文件数量的增加，出现了对相关网页进行排名的必要性。为了进行网页排名，搜索机器人不仅要考虑到查询中的关键词，而且还考虑到这些词的频率以及它们在文件中的重要性。
统计指标TF-IDF出现
1 TF（词频）--一个词的出现次数与文档中的总词数之比，用于评估该词在单个文档中的重要性。
2 IDF（反文档频率）-一个词在特定文档集合中出现频率的倒数。这种方法降低了广泛使用的单词权重。
谷歌搜索引擎在1998年出现了创新的反向链接排名算法--PageRank。这个工具的本质是，页面的重要性是由机器根据其超链接的数量来评估的。拥有最高数量的反向链接的页面被推到最高排名。顺便说一下，反向链接是谷歌最强大的排名因素之一。
在21世纪初，搜索算法开始使用机器学习。最初，系统是在特殊人群--评估者--拟定的样本基础上训练的。后来，梯度提升技术加入了对问题进行回归和分类的游戏。该方法以决策树的形式产生预测模型，允许你处理异质数据。当成千上万的用户输入相同的请求时，它是有效的。
然而，搜索过程正朝着独特的低频口述查询方向发展。2013年，谷歌创建了Word2Vec--一套用于语义分析的模型。它为2015年推出的新人工智能搜索技术RankBrain提供了基础。这个自学系统有能力在独立的词之间建立联系，提取隐藏的语义联系，并理解文本的含义。
截至目前，搜索引擎算法在神经网络和深度学习的基础上工作，不仅通过关键词而且通过意义找到与查询匹配的网页。与传统算法相比，神经网络的主要优势在于，它们是经过训练的，但不是编程的。从技术上讲，它们能够学习，即检测输入数据和输出之间的复杂依赖关系，以及泛化（就像人脑在神经元之间建立联系）。
所有人工智能搜索技术的核心任务是提高对复杂的冗长查询的理解，并在输入信息不完整或扭曲的情况下提供正确的结果。
热门的内容搜索引擎市场占有率
谷歌自创立至今，一直是搜索引擎市场中不可否认的领导者。这一地位已被Statista的数据所证明。
全球领先搜索引擎的市场占有率数据表：
令许多人惊讶的是，除了谷歌，还有一些流行的搜索系统，它们每天处理数百万次的查询。它们是
必应--微软为Windows PC提供的默认搜索系统；在市场上占据第二位。
雅虎--美国火狐浏览器的默认搜索系统；雅虎公司的搜索相关服务是由必应和谷歌提供的。
百度 - 在中国最流行的搜索引擎；它在世界排名第四位。
Yandex - 在俄罗斯最流行的搜索引擎。
DuckDuckGo--该系统优先考虑用户隐私，不存储IP地址，不加载广告。
尽管如此，这些平台都无法与谷歌相提并论。
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