ธุรกิจการค้นหาของ Google คือ ในที่สุด ขึ้นกับคู่แข่งที่แท้จริง
Perplexity บริษัทค้นหา AI แห่งใหม่ที่มุ่งเน้นในการสร้างและขยายความรู้ มีผู้ใช้งานรายเดือน (MAU) ทะลุ 10 ล้านรายในช่วงต้นปี 2024 และมีอัตราการเติบโตที่น่าทึ่งในแต่ละเดือนที่มากกว่า 40%
ณ เวลาที่เขียนบทความนี้ MAU อาจอยู่ที่ประมาณ 40 ล้านถึง 50 ล้าน ซึ่งเมื่อเทียบกับ MAU ของการค้นหาบน Google แล้ว MAU ก็ยังถือว่าน้อยมาก อย่างไรก็ตาม สิ่งที่น่าดึงดูดใจจริงๆ ก็คือประสบการณ์การค้นหาแบบใหม่ที่นำเสนอ ซึ่งไม่ได้เน้นเฉพาะสิ่งที่คุณรู้ เช่น แสดงผลลัพธ์ตามการค้นหาด้วยคำหลักเท่านั้น แต่ยังขยายความรู้ของคุณเมื่อคุณไม่แน่ใจว่าจะค้นหาอะไร เช่น ไม่ทราบคำหลักที่จะค้นหา
ซึ่งขับเคลื่อนด้วยการค้นหาแบบไฮบริด
Hybrid Search คืออะไร?
การค้นหาแบบไฮบริดเป็นเทคนิคการค้นหาขั้นสูงที่ผสมผสานจุดแข็งของการค้นหาคำสำคัญแบบดั้งเดิม (ตามคำสำคัญ) เข้ากับความสามารถในการค้นหาตามความหมายสมัยใหม่ (ตามความตั้งใจ)
ผลลัพธ์ของเครื่องมือค้นหานั้นขึ้นอยู่กับการจับคู่คำหลักเป็นหลัก ตัวอย่างเช่น หากคุณค้นหาสมาร์ทโฟนที่ดีที่สุดพร้อมกล้องความละเอียดสูง การค้นหาด้วยคำหลักแบบเดิมจะแสดงผลลัพธ์ที่มีคำหลักว่า "สมาร์ทโฟน" และ "กล้องความละเอียดสูง" เท่านั้น แต่คุณอาจพลาดข้อมูล เช่น บทวิจารณ์ การเปรียบเทียบ และข้อมูลเชิงลึกเฉพาะบริบทอื่นๆ เช่น ประสิทธิภาพในที่แสงน้อย ความสามารถในการบันทึกวิดีโอ และอื่นๆ
อย่างไรก็ตาม การค้นหาเชิงความหมายเข้าใจถึงจุดประสงค์ของคุณในการซื้อสมาร์ทโฟน แต่คุณสามารถได้รับผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้นและชุดผลลัพธ์ที่ครอบคลุมได้โดยการรวมการค้นหาคำหลักและการค้นหาเชิงความหมายเข้าด้วยกัน และนี่คือสิ่งที่เรียกว่าการค้นหาแบบไฮบริด
เหตุใดการค้นหาแบบไฮบริดจึงมีความสำคัญในปี 2024?
คุณรู้หรือไม่ว่าบริษัทอีคอมเมิร์ซชั้นนำอย่าง Amazon และ eBay ต่างก็ใช้อัลกอริทึมการค้นหาแบบไฮบริดเพื่อการแนะนำที่ดีขึ้นและประสบการณ์การใช้งานที่ดีขึ้น สำหรับสตาร์ทอัพ พวกเขาดำเนินการได้เร็วกว่าด้วยซ้ำ ตัวอย่างเช่น สตาร์ทอัพจากสหราชอาณาจักรอย่าง Moonsift กำลังใช้ประโยชน์จากการค้นหาแบบไฮบริดเพื่อช่วยให้ผู้ซื้อของออนไลน์ค้นพบผลิตภัณฑ์ที่พวกเขาชื่นชอบ มูนซิฟต์ นำเสนอส่วนขยายเบราว์เซอร์อีคอมเมิร์ซสำหรับให้ผู้ใช้สามารถคัดสรรบอร์ดที่ซื้อได้ซึ่งมีผลิตภัณฑ์จากทั่วอินเทอร์เน็ต ซึ่งถือเป็นสิ่งสำคัญเพื่อส่งมอบผลลัพธ์หรือบริการที่แม่นยำที่ผู้ใช้ต้องการ
การมอบประสบการณ์ที่สมบูรณ์แบบให้กับผู้ใช้และทำให้ผู้ใช้รู้สึกว่าได้รับความเข้าใจถือเป็นสิ่งสำคัญ และนี่คือเหตุผลว่าทำไมการค้นหาแบบไฮบริดจึงมีความสำคัญในปี 2024
โซลูชันการค้นหาไฮบริดชั้นนำในปี 2024
มีเครื่องมือค้นหาไฮบริดมากมายในตลาด ด้านล่างนี้ เราได้ทำการวิจัยเครื่องมือค้นหาไฮบริดสามอันดับแรก โซลูชันการค้นหาแบบไฮบริด ที่คุณจะพบว่าคุ้มค่าแก่การลองดู
#1 ลูกสน
แพลตฟอร์ม Pinecone เป็นฐานข้อมูลเวกเตอร์บนคลาวด์ที่ออกแบบมาสำหรับแอปพลิเคชันการค้นหา โดยผสมผสานการค้นหาเวกเตอร์กับคีย์เวิร์ดและตัวกรองเมตาเดตาที่คุ้นเคยเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ล่าสุดและเกี่ยวข้อง นอกจากนี้ยังมีอินเทอร์เฟซ API สำหรับผู้ใช้สำหรับความสามารถในการค้นหาตามความหมายและหลายโหมด รวมถึงบริการสร้างผู้สมัคร การสร้างโซลูชัน AI ทำได้ง่ายด้วยโครงสร้างพื้นฐานที่ไม่ยุ่งยาก
คุณสมบัติหลักของ Pinecone
- โซลูชันแบบครบวงจร: รวมการค้นหาคำสำคัญและความหมายไว้ในระบบเดียว ทำให้การใช้งานและการจัดการง่ายขึ้น
- ความเกี่ยวข้องที่ปรับแต่งได้: ปรับสมดุลระหว่างการจับคู่ที่ตรงกันและแนวคิดที่เกี่ยวข้องได้อย่างง่ายดายเพื่อให้เหมาะกับความต้องการทางธุรกิจของคุณ
- การใช้งานที่หลากหลาย: ใช้งานได้กับเนื้อหาประเภทต่างๆ รวมถึงข้อความ รูปภาพ และเสียง จึงเหมาะกับการใช้งานทางธุรกิจที่หลากหลาย
- ความสามารถในการปรับขนาด: จัดการปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และเติบโตไปพร้อมกับธุรกิจของคุณโดยไม่มีปัญหาด้านประสิทธิภาพ
- เป็นมิตรกับผู้ใช้: บูรณาการได้อย่างสมบูรณ์กับระบบที่มีอยู่ด้วย API ที่ตรงไปตรงมา ลดความซับซ้อนทางเทคนิค
- ความแม่นยำที่ได้รับการปรับปรุง: เพิ่มความแม่นยำในการค้นหาโดยพิจารณาถึงทั้งเงื่อนไขเฉพาะและบริบทโดยรวม นำไปสู่ประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีขึ้น
- คุ้มค่า: ขจัดความจำเป็นในการใช้โซลูชันการค้นหาหลายรายการ จึงอาจลดต้นทุนการดำเนินงานและความยุ่งยากซับซ้อนได้
- ปรับตัวได้: รองรับโมเดลการค้นหามาตรฐานอุตสาหกรรมต่างๆ ช่วยให้มีความยืดหยุ่นในการใช้งานตามความต้องการทางธุรกิจที่เฉพาะเจาะจง
กรณีการใช้งาน:
Pinecone มีประโยชน์ในการให้คำแนะนำส่วนบุคคล ความคล้ายคลึงในการค้นหาแบบเรียลไทม์ และการสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่ต้องการความสามารถในการค้นหาที่รวดเร็วและแม่นยำ กรณีการใช้งานบางส่วนของ Pinecone ได้แก่:
- ค้นหาผลิตภัณฑ์อีคอมเมิร์ซ: ปรับปรุงการค้นพบและความเกี่ยวข้องของผลิตภัณฑ์
- การตอบคำถามโดเมนเปิด: เพิ่มความแม่นยำในการสอบถามความรู้ทั่วไป
- Chatbots ตามบริบท: ให้การตอบสนองที่เกี่ยวข้องมากขึ้นในการสนทนาด้วย AI
- ประสบการณ์การค้นหาส่วนบุคคล: การปรับแต่งผลลัพธ์ตามความต้องการและพฤติกรรมของผู้ใช้
- การสร้างเสริมการเรียกค้น (RAG): การปรับปรุงผลลัพธ์ของโมเดลภาษาด้วยการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
- การค้นหาองค์กร: ปรับปรุงการค้นหาข้อมูลจากข้อมูลองค์กรที่หลากหลาย
- ระบบแนะนำเนื้อหา: แนะนำเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับผู้ใช้งาน
กรณีศึกษา:
มาสำรวจกรณีศึกษาว่า Pinecone ช่วยให้ Entrapeer ประสบความสำเร็จ
ความท้าทาย: Entrapeer เป็นแพลตฟอร์มที่มีกรณีการใช้งานมากกว่า 200,000 กรณีและโปรไฟล์สตาร์ทอัพมากกว่า 3 ล้านรายการ ประสบปัญหาในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก ผู้ใช้พบว่ายากที่จะรับข้อมูลเชิงลึกอย่างรวดเร็วและนำทางไปยังชุดข้อมูลที่ซับซ้อนสูงได้ กระบวนการสำรวจใช้เวลานานและไม่มีประสิทธิภาพ ส่งผลเชิงลบต่อการตัดสินใจ
สารละลาย: พวกเขาได้นำเทคโนโลยีฐานข้อมูลเวกเตอร์ของ Pinecone มาใช้เพื่อช่วยในการเข้าถึงข้อมูล โดยการใช้เอ็มเบดดิ้ง Pinecone ทำให้การประมวลผลข้อมูลจำนวนมากง่ายขึ้นและมอบข้อมูลเชิงลึกที่รวดเร็วยิ่งขึ้น
ผลลัพธ์ที่ได้: ลองเดาดูสิว่าการนำ Pinecone ไปใช้ได้ผลดีในหลายๆ ด้าน ขั้นแรก แพลตฟอร์มเริ่มประมวลผลกรณีการใช้งานนับพันๆ กรณีและได้รับโปรไฟล์สตาร์ทอัปนับล้านๆ รายการ ก่อนหน้านี้จะดำเนินการด้วยตนเอง ดังนั้นผลลัพธ์จึงน่าตกใจเมื่อเทียบกับการลดค่าใช้จ่ายด้านการประมวลผลโดย 99%
ข้อดีอีกประการคือการนำทางชุดข้อมูลอย่างรวดเร็วของลูกค้าและการตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพสูงซึ่งช่วยให้แพลตฟอร์มยังคงเป็นผู้นำในตลาด
ลิงค์เว็บไซต์อย่างเป็นทางการ: https://www.pinecone.io/
#2 เวเอเวียต
Weaviate คือผู้ให้บริการฐานข้อมูลเวกเตอร์โอเพ่นซอร์ส และนำเสนอการค้นหาแบบไฮบริดเป็นหนึ่งในฟีเจอร์หลัก ทีมงานขยายตัวอย่างรวดเร็วจนมีพนักงานมากกว่า 80 คน และให้บริการลูกค้าทั้งที่เป็นสตาร์ทอัพและองค์กร
การค้นหาไฮบริดของ Weaviate จะใช้ทั้งเวกเตอร์แบบเบาบาง (สำหรับการค้นหาคำสำคัญ) และเวกเตอร์แบบหนาแน่น (สำหรับการค้นหาเชิงความหมาย) เพื่อแสดงความหมายและบริบทของแบบสอบถามและเอกสารการค้นหา
คุณสมบัติหลักของ Weaviate:
- รวมอัลกอริธึมการค้นหาหลายตัวเพื่อความแม่นยำและความเกี่ยวข้องที่ดีขึ้น
- วงจรป้อนกลับเชิงกำเนิด: การนำผลลัพธ์ที่สร้างจากโมเดลมาทำเป็นเวกเตอร์และบันทึกกลับเข้าไปในฐานข้อมูลเพื่อใช้ในอนาคต การดำเนินการดังกล่าวจะสร้างวงจรการสร้าง การจัดเก็บ และการดึงข้อมูลซึ่งสามารถเพิ่มขีดความสามารถของแอปพลิเคชัน AI ได้
- การประมวลผลแบบเรียลไทม์: ความสามารถในการค้นหาและอัปเดตข้อมูลแบบเรียลไทม์ แม้ในขณะที่มีการนำเข้าหรือแก้ไขข้อมูล
- สถาปัตยกรรมที่คุ้มต้นทุน: การสร้างสมดุลเชิงกลยุทธ์ระหว่างความเร็วและต้นทุนพร้อมความสามารถในการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยไม่ต้องเก็บทุกอย่างไว้ในหน่วยความจำ
- ความยืดหยุ่น: รองรับภาษาการเขียนโปรแกรมต่างๆ และแบบสอบถาม GraphQL
- ความสามารถในการปรับขนาด: ออกแบบมาให้ปรับขนาดตามแนวนอนเพื่อจัดการกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และปริมาณการค้นหาสูง
- หลายโหมด: สามารถจัดการข้อมูลได้หลายประเภท เช่น ข้อความ รูปภาพ และอื่นๆ ทำให้มีความยืดหยุ่นในการใช้งานต่างๆ
- การบูรณาการโมเดล AI: บูรณาการกับโมเดล AI และการเรียนรู้ของเครื่องจักรต่างๆ ได้อย่างลงตัว
กรณีการใช้งาน:
Weaviate เหมาะกับการใช้งานที่ต้องการความเข้าใจเชิงบริบท เช่น แชทบอทหรือเครื่องมือค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI ตัวอย่างการใช้งาน Weaviate มีดังนี้:
- ค้นหาผลิตภัณฑ์อีคอมเมิร์ซ:
- ปรับปรุงการค้นพบผลิตภัณฑ์โดยรวมคำค้นหาที่ตรงกันกับรายการที่เกี่ยวข้องทางความหมาย
- ปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้และเพิ่มอัตราการแปลงที่อาจเกิดขึ้นได้
- ระบบแนะนำเนื้อหา:
- นำเสนอคำแนะนำเนื้อหาที่เกี่ยวข้องมากขึ้นโดยการทำความเข้าใจทั้งเงื่อนไขเฉพาะและบริบทโดยรวม
- เพิ่มการมีส่วนร่วมของผู้ใช้และเวลาที่ใช้บนแพลตฟอร์ม
- ระบบการจัดการความรู้:
- อำนวยความสะดวกในการค้นหาข้อมูลที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นในสภาพแวดล้อมขององค์กร
- ปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของพนักงานโดยให้ผลลัพธ์การค้นหาที่แม่นยำยิ่งขึ้น
กรณีศึกษา:
ความท้าทาย:Instabase คือแพลตฟอร์มแอปพลิเคชัน AI ระดับองค์กรที่ประมวลผลเอกสารมากกว่า 500,000 ฉบับต่อวัน ความท้าทายค่อนข้างชัดเจน ซึ่งก็คือการประมวลผลและทำความเข้าใจเอกสาร เนื่องจากต้องจัดการกับข้อมูลจำนวนมากทุกวัน บริษัทเลือก Weaviate เพราะความยืดหยุ่นที่เครื่องมือโอเพ่นซอร์สชั้นนำมอบให้ พร้อมทั้งยังวัดประสิทธิภาพที่สำคัญของ Instabase ได้ดีกว่าฐานข้อมูลอื่นๆ ที่พวกเขาทดสอบ
สารละลาย:Instabase ใช้ Weaviate เพื่อขับเคลื่อนแพลตฟอร์ม AI Hub และจัดการกับความท้าทายด้านข้อมูลที่ซับซ้อนในหลายอุตสาหกรรม
วิธีแก้ปัญหาคือการใช้ Weaviate เพื่อทำให้การทำความเข้าใจข้อมูลง่ายขึ้น เนื่องจากสถาปัตยกรรมโมดูลาร์มีความสามารถในการบูรณาการ จึงช่วยในการจัดหมวดหมู่ ตรวจสอบ และแยกข้อมูลที่ใช้ได้ ทำให้เอกสารมีโครงสร้างและเข้าถึงได้อย่างเหมาะสม และทำให้ตัดสินใจได้ดีขึ้น
ผลลัพธ์:เนื่องจากเป็นฐานข้อมูลเวกเตอร์โอเพ่นซอร์สที่เป็นพื้นฐานของ AI จึงช่วยปรับปรุงความเกี่ยวข้องของการค้นหาและความเร็วในการดึงข้อมูลได้อย่างมีนัยสำคัญ
ลิงค์เว็บไซต์อย่างเป็นทางการ: https://weaviate.io/
#3 การค้นหายืดหยุ่น
Elasticsearch คือปลั๊กอินเสิร์ชเอ็นจิ้นโอเพนซอร์สยอดนิยมที่สามารถจัดการข้อมูลประเภทต่างๆ ได้หลากหลาย โดยเป็นที่รู้จักจากการค้นหาที่รวดเร็วทันใจและความสามารถในการจัดการความเกี่ยวข้องอย่างละเอียด บริษัทที่อยู่เบื้องหลัง Elasticsearch คือ Elastic ซึ่งก่อตั้งมายาวนานตั้งแต่ปี 2012 และเติบโตอย่างมากนับตั้งแต่ก่อตั้งและเปิดตัวสู่สาธารณะในปี 2018
คุณสมบัติหลักของ Elasticsearch:
- ความสามารถในการค้นหาข้อความแบบเต็ม: การใช้โครงสร้างดัชนีแบบกลับด้านเพื่อค้นหาอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพผ่านข้อมูลข้อความจำนวนมาก รองรับแบบสอบถามที่ซับซ้อนและการค้นหาแบบวลี
- ความสามารถในการปรับขนาด: ความสามารถในการปรับขนาดในแนวนอนข้ามโหนดหลายโหนดในคลัสเตอร์
- การประมวลผลแบบเรียลไทม์: ให้ความสามารถในการค้นหาและวิเคราะห์แบบเกือบเรียลไทม์ ช่วยให้รวบรวมข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและค้นหาได้ทันที
- ความยืดหยุ่น: การสนับสนุน RESTful API และ JSON ช่วยให้บูรณาการกับภาษาการเขียนโปรแกรมและเครื่องมือต่างๆ ได้อย่างง่ายดาย
- ปราศจากโครงร่างและเน้นการจัดทำเอกสาร: ช่วยให้จัดเก็บข้อมูลได้อย่างยืดหยุ่นโดยไม่ต้องใช้โครงร่างที่กำหนดไว้ล่วงหน้า และสามารถรวบรวมข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างได้อย่างง่ายดาย
- การสนับสนุนด้านภูมิสารสนเทศ: ความสามารถในการจัดการการสอบถามและการวิเคราะห์ตามตำแหน่งที่ตั้งอย่างมีประสิทธิภาพ
- การกู้คืนโหนดอัตโนมัติ: คุณสมบัติในตัวที่ช่วยรักษาความสมบูรณ์ของคลัสเตอร์เมื่อโหนดล้มเหลวหรือออกจากคลัสเตอร์
- การจำลองแบบข้ามคลัสเตอร์: ช่วยให้สามารถจำลองดัชนีจากคลัสเตอร์ Elasticsearch หนึ่งไปยังอีกคลัสเตอร์หนึ่งได้ มีประโยชน์สำหรับการกู้คืนจากภัยพิบัติ ตำแหน่งข้อมูล และสถานการณ์การรายงานแบบรวมศูนย์
- ความปลอดภัยระดับสูง: รองรับการใช้งานหลายผู้เช่าและมีคุณลักษณะด้านความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง รวมถึงการควบคุมการเข้าถึงตามบทบาท การเข้ารหัส และการบันทึกการตรวจสอบ
กรณีการใช้งาน:
ปลั๊กอินการค้นหาแบบยืดหยุ่นเหมาะที่สุดสำหรับเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ แล็บความปลอดภัย และโดยเฉพาะอย่างยิ่งเว็บไซต์ที่ต้องการการค้นหาผลิตภัณฑ์ขั้นสูง กลไกคำแนะนำ และระบบการจัดการความรู้ขององค์กร โดยกรณีการใช้งานบางส่วนของการค้นหาแบบยืดหยุ่น ได้แก่:
- การค้นหาข้อมูลภูมิสารสนเทศ
- การวิเคราะห์ข้อมูลบันทึกและเหตุการณ์
- เว็บไซต์และเครื่องมือค้นหาอีคอมเมิร์ซ
- ข่าวกรองทางธุรกิจ
กรณีศึกษา:
ความท้าทาย: ความท้าทายแรกสุดและสำคัญที่สุดคือการเพิ่มฐานผู้ใช้และบันทึกข้อมูลที่มาพร้อมกับระบบ ระบบบันทึกข้อมูลของ Etsy ได้รับสแปมและทำงานช้า เนื่องจากวิศวกรไม่สามารถรวบรวมหรือจัดเก็บบันทึกทั้งหมดไว้ในที่เดียวได้ จึงไม่สามารถเชื่อมโยงข้อมูลเพื่อทำการวิเคราะห์ได้ ดังนั้น ระบบจึงต้องการความสามารถในการวิเคราะห์ขั้นสูง
เทคโนโลยี: เครื่องมือค้นหาแบบยืดหยุ่นเป็นเทคโนโลยีหลักที่ใช้ในการสร้างโครงสร้างพื้นฐานนี้ เครื่องมือค้นหานี้ไม่ฟรี แต่ Etsy จ่ายค่าสมัครรายปีเพื่อใช้เวอร์ชันบนคลาวด์ของ Elastic Search ซึ่งถือเป็นโซลูชันการบันทึกข้อมูลที่ดีที่สุดอย่างหนึ่ง
ผลลัพธ์: Etsy ย้ายการประมวลผลบันทึกออกไปนอกสถานที่ และพวกเขาก็ตระหนักได้ว่าการโยกย้ายไปยัง Etsycloud สร้างโซลูชันการบันทึกที่ดีที่สุดสำหรับนักพัฒนา พวกเขาจึงเริ่มสร้างการแสดงภาพข้อมูลบันทึกที่ช่วยให้ได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการทำงานของระบบ ในที่สุด พวกเขาก็สามารถทำสิ่งที่พวกเขามองหามานานหลายปีได้ นั่นคือการวิเคราะห์ข้อมูลบันทึกที่ยอดเยี่ยม
ลิงค์เว็บไซต์อย่างเป็นทางการ: https://www.elastic.co/elasticsearch
การเปรียบเทียบโซลูชันการค้นหาไฮบริด 3 แบบ
| คุณสมบัติ | ลูกสน | เววิเอต | อีลาสติกเสิร์ช |
| ความสามารถในการปรับขนาด | เชี่ยวชาญด้านการค้นหาความหมายแบบเวกเตอร์ | ใช้การค้นหาเชิงความหมายด้วยการฝังเวกเตอร์ | รวมการค้นหาข้อความแบบเต็มกับไฮบริดขั้นสูง |
| การบูรณาการ | ทำงานได้อย่างราบรื่นกับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง | บูรณาการได้ดีกับโมเดล ML และรองรับประเภทข้อมูลที่หลากหลาย | รวมเข้ากับแหล่งข้อมูลต่างๆ และเครื่องมือภายนอกได้อย่างง่ายดาย |
| ค้นหาแบบเรียลไทม์ | ออกแบบมาเพื่อการค้นหาแบบเรียลไทม์และประสิทธิภาพสูง | รองรับความสามารถในการค้นหาความหมายแบบเรียลไทม์ | ให้การค้นหาและการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์พร้อมประสิทธิภาพอันแข็งแกร่ง |
| ความยืดหยุ่น | มุ่งเน้นระบบค้นหาและแนะนำเวกเตอร์ | รองรับประเภทข้อมูลและกรณีการใช้งานหลากหลาย | สามารถรองรับการสอบถามที่ซับซ้อนและตัวกรองรายละเอียดได้ |
| คุณสมบัติขั้นสูง | ดีที่สุดในด้านความคล้ายคลึงของเวกเตอร์มิติสูงและการอัปเดตแบบเรียลไทม์ | รองรับการค้นหาเชิงความหมายที่แข็งแกร่งและฟังก์ชันกราฟความรู้ | ช่วยในการค้นหาข้อความเต็ม การรวบรวม และการกรองอย่างครอบคลุม |
บทสรุป:
การคาดการณ์ว่า Google จะต้องเผชิญการตรวจสอบอย่างเข้มงวดยิ่งขึ้นจากกระทรวงยุติธรรมของสหรัฐฯ (DoJ) จะส่งผลกระทบอย่างรุนแรงต่อธุรกิจอื่นๆ รวมถึงธุรกิจการค้นหาของ Google ด้วย ซึ่งจะผลักดันให้มีการนำประสบการณ์การค้นหาประเภทใหม่ๆ มาใช้มากขึ้นเพื่อให้ทัดเทียมกับคู่แข่งรายใหม่ เช่น Perplexity ความหมายสำหรับโลกก็คือ ในขณะที่ข้อมูลเติบโตอย่างต่อเนื่องและความต้องการของผู้ใช้เปลี่ยนแปลงไป สิ่งสำคัญคือต้องก้าวข้ามการค้นหาคำหลักพื้นฐานและนำโซลูชันการค้นหาแบบไฮบริดมาใช้ในกลุ่มผลิตภัณฑ์ของคุณ เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้เมื่อต้องจัดการกับคำค้นหาที่ซับซ้อน และรักษาความสามารถในการแข่งขันและความเกี่ยวข้อง
สมัครสมาชิกเพื่อรับอัปเดตบทความบล็อกล่าสุด
ฝากความคิดเห็นของคุณ: