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据Beta News 6月11日报道,自2022年底公开发布以来，许多人猜测是微软获得市场份额并超越谷歌成为领先的搜索提供商的最终途径。事实上，有些人甚至说它将成为谷歌杀手，结束了其在线搜索引擎的霸权。然而，这些无关紧要的想法是对这项技术的误解,阻碍了人们了解它真正是什么。
如果我们看看谷歌如何推出Bard，其的替代品，很明显，生成人工智能不是对搜索的威胁，而是一种增强。作为搜索的补充，Bard代表了谷歌进入生成性人工智能市场，并有机会围绕这项技术重写叙述。随着和Bard在互联网上掀起风暴，这种区别对组织至关重要。虽然生成性人工智能功能强大，但用搜索来补充它极大地增强了它的力量和多功能性，并且可能是企业一直在寻找以获得竞争优势的完美解决方案。
为什么企业会退缩？
的初步试验允许用户快速完成和自动化平凡的任务。这种潜力已经席卷了企业界。然而，许多商业领袖不确定如何实施生成人工智能模型。
该技术的大多数用户承认，虽然擅长自然语言、创造力、对话和总结，但它在基于事实和细致入微的语境中挣扎。这是因为是一个生成的人工智能，经过训练，可以基于语言模式生成文本，并创建令人信服的散文和自信、令人信服的论点。内容是基于语言中单词的概率，而不是理解单词的实际代表什么。它对现实世界没有了解。因此，结果在复杂的环境中挣扎，并可能产生幻觉；也就是说，不能依靠它们在任何时候都传达准确的信息。当与这些模型没有过去一两年的知识，并且很难验证模型的来源这一知识相结合时，很容易理解为什么企业对在许多基于事实的用例中采用它们犹豫不决。
但这就是搜索与众不同的地方。
搜索的影响
当生成LLM（大型语言模型）创建新响应时，搜索是关于检索已经存在的信息。您从洞察力引擎请求预先存在的信息，它会显示最相关的内容。大型语言模型可能看起来非常相似，因为它们提供了反映其培训的相关材料。实际上，预测要显示关于一个主题的单词与显示关于该主题的内容非常不同。
然而，从搜索开始，将搜索结果输入大型语言模型消除了这些缺点。使用搜索作为信息来源，而不是将LLM作为自己的来源，确保响应由准确、最新和可追溯的信息构建。以这种方式工作可以很好地利用每个工具的优势：知识来自通过搜索找到的最相关信息，而措辞来自大型语言模型。
最终结果是以我们最喜欢的沟通方式呈现的准确、可追溯、最新信息的表达：自然语言。
由于响应的准确性与输入大型语言模型的信息质量直接相关，因此搜索现在比以往任何时候都更加重要。
但这并不是最好的部分
搜索不仅能提供更高质量的信息，也是让大型语言模型了解企业特定信息的最有效方式。和其他大型语言模型（GPT-4、Bard、LLAMA等）接受来自互联网的公共内容的培训，他们对组织中包含的知识一无所知。与此同时，在企业内容上培训或微调这些模型是困难的，可能非常耗时和昂贵。
理想的解决方案是利用了解公司一切的企业搜索，为大型语言模型提供相关的组织特定知识。由于企业搜索可以广泛安全地访问所有企业存储库、内容和机构知识，大型语言模型从所有企业内容中获取最相关的答案源材料，无论来源、格式或语言如何。它还确保了安全性，因为员工只看到他们有权访问的信息。
这种组合方法的结果是企业就绪的大型语言模型，即：
1. 意识——因为它包括你公司的知识，而不仅仅是公共内容
2. 准确——因为信息直接来自您的公司内容，而不是模型，用于基于事实的摘要，没有幻觉
3. 透明——与来源有明确的链接，因此知识是可追溯的
4. 当前——生成的内容使用最新信息
展望未来
大型语言模型，如和Bard，正在改变我们与信息互动的方式，他们将继续成为头条新闻。但是，虽然他们令人印象深刻，但重要的是要记住，我们只是这场人工智能革命的开始。在接下来的几年里，我们将继续看到更强大的模型的开发，这些模型将实现我们甚至无法开始预测的新应用程序。
但是，如果没有简洁、准确和相关知识的基础，大型语言模型将难以发挥其潜力，特别是对企业而言。智能搜索是一个宝贵的工具，可以将大型语言模型带到企业，并使其几乎可以在任何面向语言的应用程序中使用。将智能搜索的力量与等大型语言模型相结合，意味着员工现在可以与他们的内容交谈，提高效率，加速创新，甚至提高员工的参与度。
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