Нейросети в поисковых системах работают на основе алгоритмов машинного обучения и обработки естественного языка (NLP). 3 В основе — языковые модели, которые обучены на огромных массивах текстовых данных. 3

Процесс работы нейросетевых технологий в поисковых системах можно описать так: 1

1. Машинное обучение. 1 На вход генеративной модели подают большое количество данных. 1 Информация передаётся через слои нейронной сети, которая её анализирует и выявляет закономерности. 1
2. Получение запроса. 1 Пользователь вводит входные данные с командой для нейросети. 1 Затем ИИ начинает искать информацию в своей базе или в интернете. 1
3. Выдача результата. 1 Нейросеть создаёт новые данные, соответствующие образцам, которые она изучила на первом этапе. 1 Информация в ответ на запрос подбирается по выявленным закономерностям. 1
4. Оценка результата. 1 Пользователь оценивает получившийся текст на соответствие запросу, достоверность и качество. 1 На основе этой обратной связи нейросеть продолжает обучаться и совершенствоваться. 1

Некоторые возможности нейросетевых технологий в поисковых системах:

• Анализ длинных запросов. 1 В отличие от обычных поисковых систем, нейросети анализируют запросы длиной 1000–2000 символов, а иногда даже больше. 1
• Понимание контекста. 1 Нейросеть учитывает заданный контекст, определяет синонимы и лучше понимает, что хочет найти человек. 1
• Персонализация выдачи. 1 ИИ запоминает предпочтения пользователя и учитывает их в новой выдаче. 1
• Рекомендация новых запросов. 1 На основе истории поиска нейросеть понимает, что ещё может заинтересовать пользователя. 1