Google Search एक बड़ा वेब इंडेक्सिंग इंजन है जिसे ज़्यादातर लोग रोज़ इस्तेमाल करते हैं, जबकि Knowledge Graph Search Google का स्ट्रक्चर्ड एंटिटी डेटाबेस है जो सीधे जवाब और जानकारी पैनल को पावर देता है। यह समझने से कि वे कैसे अलग हैं, यह समझने में मदद मिलती है कि क्यों कुछ क्वेरीज़ रिच फैक्ट्स देती हैं और दूसरी ट्रेडिशनल ब्लू लिंक्स देती हैं।
दुनिया का सबसे बड़ा वेब सर्च इंजन जो अरबों पेज को इंडेक्स करता है और PageRank, RankBrain, और BERT जैसे एल्गोरिदम का इस्तेमाल करके रिज़ल्ट को रैंक करता है।
गूगल ने 2012 में एक सिमेंटिक नॉलेज बेस लॉन्च किया था जो असल दुनिया की चीज़ों और उनके रिश्तों के बारे में जानकारी को ऑर्गनाइज़ करता है ताकि सीधे जवाब मिल सकें।
| विशेषता | गूगल खोज | ज्ञान ग्राफ खोज |
|---|---|---|
| बेसिक कार्यक्रम | किसी क्वेरी से मेल खाने वाले वेब पेज की रैंक की गई लिस्ट दिखाता है | एंटिटी और उनके रिश्तों के बारे में स्ट्रक्चर्ड फैक्ट्स देता है |
| लॉन्च वर्ष | 1997 (बैकरब के रूप में, 1998 में गूगल का नाम बदला गया) | 2012 |
| डेटा स्रोत | इंटरनेट पर क्रॉल और इंडेक्स किए गए वेब पेज | क्यूरेटेड डेटाबेस, विकिपीडिया, लाइसेंस्ड सोर्स और भरोसेमंद पार्टनर |
| आउटपुट स्वरूप | दस ब्लू लिंक, स्निपेट, इमेज, वीडियो और फीचर्ड स्निपेट | नॉलेज पैनल, एंटिटी कार्ड और डायरेक्ट आंसर बॉक्स |
| अंतर्निहित प्रौद्योगिकी | पेजरैंक, रैंकब्रेन, BERT, और न्यूरल मैचिंग | सिमेंटिक ट्रिपल (सब्जेक्ट-प्रेडिकेट-ऑब्जेक्ट) का इस्तेमाल करके ग्राफ़ डेटाबेस |
| सबसे उपयुक्त क्वेरी प्रकार | विस्तृत, खोजपूर्ण, या नेविगेशनल क्वेरी | खास लोगों, जगहों, संगठनों या चीज़ों के बारे में फैक्ट्स वाली क्वेरीज़ |
| डेटा का पैमाना | सैकड़ों अरबों वेब पेज इंडेक्स किए गए | लगभग 70 बिलियन एंटिटीज़ में 500 बिलियन से ज़्यादा फैक्ट्स |
| उपयोगकर्ता इंटरैक्शन | पूरी जानकारी के लिए बाहरी वेबसाइट पर क्लिक करें | बिना क्लिक किए सीधे रिज़ल्ट पेज पर जवाब पढ़ें |
Google Search एक बड़े लाइब्रेरी कैटलॉग की तरह काम करता है, जो ओपन वेब को क्रॉल करता है और काम और अथॉरिटी सिग्नल के आधार पर पेजों को रैंक करता है। जब आप कोई क्वेरी टाइप करते हैं, तो यह आपके शब्दों को उसके इंडेक्स से मैच करता है और सबसे काम के दिखने वाले पेज दिखाता है। नॉलेज ग्राफ़ सर्च अलग तरह से काम करता है। कीवर्ड को डॉक्यूमेंट से मैच करने के बजाय, यह समझता है कि आपकी क्वेरी किसी खास चीज़, जैसे किसी व्यक्ति, शहर या केमिकल एलिमेंट के बारे में है, और उस चीज़ के बारे में एक स्ट्रक्चर्ड डेटाबेस से वेरिफाइड फैक्ट्स निकालता है।
ट्रेडिशनल Google Search लगभग किसी भी पब्लिक वेबपेज से कंटेंट लेता है, जिसका मतलब है कि यह बहुत सारे कंटेंट को कवर करता है, लेकिन इसमें कम क्वालिटी वाले या भरोसेमंद सोर्स भी शामिल होते हैं। नॉलेज ग्राफ इसका उल्टा तरीका अपनाता है, जो विकिपीडिया, सरकारी डेटाबेस और लाइसेंस्ड कमर्शियल डेटासेट जैसे भरोसेमंद सोर्स के चुने हुए सेट से जानकारी लेता है। इससे नॉलेज ग्राफ के नतीजे फैक्ट्स के लिए ज़्यादा भरोसेमंद हो जाते हैं, लेकिन यह जितने टॉपिक कवर कर सकता है, उनकी संख्या कम कर देता है।
एक स्टैंडर्ड Google Search रिज़ल्ट पेज पर फ़ीचर्ड स्निपेट, इमेज और ऐड के साथ दस नीले लिंक दिखते हैं। नॉलेज ग्राफ़ रिज़ल्ट पेज के दाईं ओर (या मोबाइल पर सबसे ऊपर) इन्फ़ॉर्मेशन पैनल के तौर पर दिखते हैं, जिसमें समरी, ज़रूरी बातें, इमेज और उससे जुड़ी चीज़ें दिखती हैं। असल में, ज़्यादातर क्वेरी पर दोनों सिस्टम एक साथ काम करते हैं, जिसमें नॉलेज पैनल पुराने रिज़ल्ट को बदलने के बजाय उन्हें सप्लीमेंट करता है।
Google Search उन सवालों को संभालने में बहुत अच्छा है जिनमें कुछ साफ़ नहीं है, जो खोजबीन से जुड़े हैं, या लंबे-चौड़े सवाल हैं, जहाँ यूज़र वेब पर कंटेंट खोजना चाहते हैं। नॉलेज ग्राफ़ सर्च तब अच्छा काम करता है जब यूज़र किसी जानी-मानी चीज़ के बारे में जल्दी और पक्का जवाब चाहते हैं, जैसे कि टोक्यो की आबादी या किसी सेलिब्रिटी की जन्मतिथि। खास टॉपिक, अनजान फैक्ट्स, या हाल की घटनाओं के लिए, पारंपरिक सर्च आमतौर पर नॉलेज ग्राफ़ से बेहतर काम करता है क्योंकि स्ट्रक्चर्ड डेटाबेस में वह जानकारी नहीं होती है।
AI के साथ दोनों सिस्टम काफ़ी बेहतर हुए हैं। Google Search ने नेचुरल लैंग्वेज और मुश्किल क्वेरी को बेहतर ढंग से समझने के लिए BERT और नए MUM मॉडल को इंटीग्रेट किया है। नॉलेज ग्राफ़ खुद Google के नए AI फ़ीचर्स में फ़ीड करता है, जिसमें AI ओवरव्यू और जेमिनी-पावर्ड जवाब शामिल हैं, जो ग्राफ़ डेटा को जेनरेटिव लैंग्वेज मॉडल के साथ जोड़ते हैं। इस मायने में, नॉलेज ग्राफ़ एक स्टैंडअलोन प्रोडक्ट के बजाय Google के बड़े AI सर्च लक्ष्यों के लिए एक बुनियादी लेयर बन रहा है।
नॉलेज ग्राफ, गूगल सर्च जैसा ही है।
ये अलग-अलग सिस्टम हैं जो एक साथ काम करते हैं। Google Search वेब पेज को इंडेक्स करता है, जबकि नॉलेज ग्राफ़ एंटिटी और फैक्ट्स का एक स्ट्रक्चर्ड डेटाबेस है। ज़्यादातर सर्च रिज़ल्ट दोनों को मिलाते हैं, लेकिन वे अलग-अलग मकसद पूरे करते हैं।
नॉलेज ग्राफ के नतीजे हमेशा विकिपीडिया से आते हैं।
विकिपीडिया एक बड़ा सोर्स है, लेकिन नॉलेज ग्राफ CIA वर्ल्ड फैक्टबुक, फ्रीबेस, लाइसेंस्ड कमर्शियल डेटाबेस और कई दूसरे भरोसेमंद पार्टनर से भी जानकारी लेता है। गूगल किसी एक सोर्स पर निर्भर नहीं है।
अगर कोई फैक्ट नॉलेज ग्राफ में है, तो वह 100% सही होना चाहिए।
नॉलेज ग्राफ़ में गलतियाँ हो सकती हैं क्योंकि यह कई सोर्स से डेटा इकट्ठा करता है, और वे सोर्स कभी-कभी अलग हो जाते हैं या पुराने हो जाते हैं। Google यूज़र्स को सुधार का सुझाव देने की इजाज़त देता है, लेकिन सटीकता की गारंटी नहीं है।
गूगल सर्च केवल कीवर्ड मैचिंग का उपयोग करता है।
मॉडर्न Google Search, RankBrain, BERT, और न्यूरल मैचिंग जैसे एडवांस्ड मशीन लर्निंग मॉडल का इस्तेमाल करता है, ताकि क्वेरी के पीछे के इंटेंट और कॉन्टेक्स्ट को समझा जा सके, न कि सिर्फ़ टाइप किए गए कीवर्ड को।
नॉलेज ग्राफ किसी भी सवाल का जवाब दे सकता है।
नॉलेज ग्राफ़ को अच्छी तरह से तय एंटिटीज़ के बारे में फैक्ट्स के बारे में सवालों के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह सब्जेक्टिव सवालों के जवाब नहीं दे सकता, कैलकुलेशन नहीं कर सकता, या बहुत नई जानकारी नहीं निकाल सकता जो अभी तक इसके डेटाबेस में नहीं जोड़ी गई है।
जब आपको बड़ी खोज, नई जानकारी, या पूरे वेब से अलग-अलग नज़रिए चाहिए हों, तो Google Search चुनें। जब आपको किसी मशहूर व्यक्ति, जगह, या संगठन जैसी किसी जानी-मानी चीज़ के बारे में जल्दी और भरोसेमंद जानकारी चाहिए हो, तो Knowledge Graph Search चुनें। असल में, ज़्यादातर यूज़र्स को दोनों के साथ काम करने से फ़ायदा होता है, क्योंकि Google हर रिज़ल्ट पेज पर दोनों को मिला देता है।
AI आइडिया वैलिडेशन एल्गोरिदम और डेटा का इस्तेमाल करके जल्दी से टेस्ट करता है कि किसी कॉन्सेप्ट में मार्केट पोटेंशियल है या नहीं, जबकि इंसानी प्रॉब्लम स्पॉटिंग असल दुनिया की दिक्कतों को पहचानने के लिए अपने अनुभव और इंट्यूशन पर निर्भर करती है। दोनों तरीकों में खास खूबियां हैं, और कई सफल फाउंडर किसी एक को चुनने के बजाय उन्हें मिलाते हैं।
यह डिटेल्ड ब्रेकडाउन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम के प्रोबेबिलिस्टिक नेचर की तुलना ट्रेडिशनल रूल-बेस्ड सॉफ्टवेयर में पाए जाने वाले प्रेडिक्टेबल एग्जीक्यूशन से करता है। जानें कि ये अलग-अलग पैराडाइम अलग-अलग ऑपरेशनल एनवायरनमेंट में सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग आर्किटेक्चर, रिस्क असेसमेंट और सिस्टम डिज़ाइन चॉइस पर कैसे असर डालते हैं।
AI एजेंट ऑटोनॉमी सॉफ्टवेयर सिस्टम को लक्ष्यों के लिए खुद से प्लान बनाने और काम करने देती है, जबकि ह्यूमन-गाइडेड डेवलपमेंट लोगों को हर कदम पर गाइड करता रहता है। दोनों तरीके यह तय करते हैं कि AI प्रोडक्ट कैसे बनते हैं, और उनमें से किसी एक को चुनने से असल दुनिया में डिप्लॉयमेंट में रिलायबिलिटी, क्रिएटिविटी और कंट्रोल पर असर पड़ता है।
AI एजेंट ऑटोनॉमस, गोल-ड्रिवन सिस्टम होते हैं जो अलग-अलग टूल्स पर काम की प्लानिंग, रीज़न और एग्जीक्यूट कर सकते हैं, जबकि ट्रेडिशनल वेब एप्लिकेशन फिक्स्ड यूज़र-ड्रिवन वर्कफ़्लो को फॉलो करते हैं। यह तुलना स्टैटिक इंटरफ़ेस से अडैप्टिव, कॉन्टेक्स्ट-अवेयर सिस्टम में बदलाव को हाईलाइट करती है जो यूज़र्स की प्रोएक्टिवली मदद कर सकते हैं, फैसलों को ऑटोमेट कर सकते हैं, और कई सर्विसेज़ के साथ डायनामिकली इंटरैक्ट कर सकते हैं।
AI एजेंट्स में सेल्फ-रिफ्लेक्शन, इटरेटिव रीज़निंग, एरर करेक्शन और अडैप्टिव बिहेवियर को मुमकिन बनाता है, जबकि स्टैटिक आउटपुट जेनरेशन बिना इंटरनल रिव्यू के फिक्स्ड रिस्पॉन्स देता है। रिफ्लेक्टिव अप्रोच मुश्किल कामों में ज़्यादा एक्यूरेसी और कॉन्टेक्स्चुअल अवेयरनेस के लिए स्पीड और कम्प्यूटेशनल कॉस्ट को ट्रेड करता है।
