„Google“ paieška yra plataus masto žiniatinklio indeksavimo variklis, kurį dauguma žmonių naudoja kasdien, o „Knowledge Graph Search“ yra „Google“ struktūrizuotų objektų duomenų bazė, kurioje pateikiami tiesioginiai atsakymai ir informacijos skydeliai. Supratimas, kuo jie skiriasi, padeda paaiškinti, kodėl kai kurios užklausos pateikia išsamius faktus, o kitos – tradicines mėlynas nuorodas.
Dominuojanti pasaulyje žiniatinklio paieškos sistema, indeksuojanti milijardus puslapių ir reitinguojanti rezultatus naudodama tokius algoritmus kaip „PageRank“, „RankBrain“ ir BERT.
„Google“ 2012 m. paleista semantinė žinių bazė, kurioje tvarkoma informacija apie realaus pasaulio subjektus ir jų ryšius, siekiant pateikti tiesioginius atsakymus.
| Funkcija | „Google“ paieška | Žinių grafo paieška |
|---|---|---|
| Pagrindinė funkcija | Grąžina reitinguojamus tinklalapių, atitinkančių užklausą, sąrašus | Grąžina struktūrizuotus faktus apie objektus ir jų ryšius |
| Paleidimo metai | 1997 m. (kaip „BackRub“, 1998 m. pervadinta į „Google“) | 2012 m. |
| Duomenų šaltinis | Nuskaityti ir indeksuoti tinklalapiai iš viso interneto | Kuruojamos duomenų bazės, Vikipedija, licencijuoti šaltiniai ir patikimi partneriai |
| Išvesties formatas | Dešimt mėlynų nuorodų, fragmentų, paveikslėlių, vaizdo įrašų ir rodomų fragmentų | Žinių skydai, subjektų kortelės ir tiesioginių atsakymų laukeliai |
| Pagrindinė technologija | „PageRank“, „RankBrain“, BERT ir neuroninis atitikimas | Grafų duomenų bazė, naudojanti semantinius trigubus (subjektas-predikatas-objektas) |
| Užklausos tipas, geriausiai tinkantis | Plačios, tiriamosios arba naršymo užklausos | Faktiniai klausimai apie konkrečius žmones, vietas, organizacijas ar daiktus |
| Duomenų mastas | Indeksuota šimtai milijardų tinklalapių | Daugiau nei 500 milijardų faktų iš maždaug 70 milijardų subjektų |
| Vartotojo sąveika | Norėdami gauti visą informaciją, spustelėkite išorines svetaines | Skaitykite atsakymus tiesiai rezultatų puslapyje nespustelėdami |
„Google“ paieška veikia kaip didžiulis bibliotekos katalogas, nuskaitantis atvirą žiniatinklį ir reitinguojantis puslapius pagal aktualumą ir autoritetą. Kai įvedate užklausą, ji sulygina jūsų žodžius su savo indeksu ir pateikia naudingiausiai atrodančius puslapius. Žinių grafo paieška veikia kitaip. Užuot susiejusi raktinius žodžius su dokumentais, ji supranta, kad jūsų užklausa nurodo konkretų objektą, pvz., asmenį, miestą ar cheminį elementą, ir iš struktūrizuotos duomenų bazės ištraukia patikrintus faktus apie tą objektą.
Tradicinė „Google“ paieška apima praktiškai bet kurį viešai prieinamą tinklalapį, o tai reiškia, kad ji apima didžiulį turinio spektrą, bet taip pat įtraukia ir žemesnės kokybės ar nepatikimus šaltinius. „Žinių grafikas“ taiko priešingą metodą, remdamasis kuruojamu patikimų šaltinių, tokių kaip „Vikipedija“, vyriausybės duomenų bazės ir licencijuoti komerciniai duomenų rinkiniai, rinkiniu. Dėl to „Žinių grafo“ rezultatai yra patikimesni faktinėms paieškoms, tačiau temų, kurias jis gali apimti, spektras apriboja.
Standartiniame „Google“ paieškos rezultatų puslapyje rodoma dešimt mėlynų nuorodų kartu su siūlomomis ištraukomis, vaizdais ir skelbimais. Žinių schemos rezultatai rodomi kaip informacijos skydelis puslapio dešinėje pusėje (arba viršuje mobiliuosiuose įrenginiuose), kuriame rodoma santrauka, pagrindiniai faktai, vaizdai ir susiję elementai. Praktiškai abi sistemos veikia kartu atliekant daugumą užklausų, o žinių skydelis papildo tradicinius rezultatus, o ne juos pakeičia.
„Google“ paieška puikiai tvarkosi su dviprasmiškomis, tiriamosiomis ar ilgomis užklausomis, kai vartotojai nori atrasti turinį visame žiniatinklyje. Žinių grafo paieška sužiba, kai vartotojai nori greito ir aiškaus atsakymo apie gerai žinomą objektą, pavyzdžiui, Tokijo gyventojų skaičių ar įžymybės gimimo datą. Nišinėms temoms, neaiškiems faktams ar naujausiems įvykiams tradicinė paieška paprastai pranoksta Žinių grafą, nes struktūrizuotoje duomenų bazėje tiesiog nėra šios informacijos.
Abi sistemos gerokai vystėsi kartu su dirbtiniu intelektu. „Google“ paieška integravo BERT ir naujesnį MUM modelį, kad geriau suprastų natūralią kalbą ir sudėtingas užklausas. Pats žinių grafikas papildo naujesnes „Google“ dirbtinio intelekto funkcijas, įskaitant dirbtinio intelekto apžvalgas ir „Gemini“ pagrindu veikiančius atsakymus, kurie sujungia grafų duomenis su generatyviniais kalbos modeliais. Šia prasme žinių grafikas tampa ne atskiru produktu, o pagrindiniu „Google“ platesnių dirbtinio intelekto paieškos ambicijų sluoksniu.
Žinių grafikas yra tas pats, kas „Google“ paieška.
Tai atskiros sistemos, kurios veikia kartu. „Google“ paieška indeksuoja tinklalapius, o „Knowledge Graph“ yra struktūrizuota objektų ir faktų duomenų bazė. Daugumoje paieškos rezultatų derinami abu, tačiau jie skirti skirtingiems tikslams.
Žinių grafo rezultatai visada gaunami iš Vikipedijos.
Vikipedija yra pagrindinis šaltinis, tačiau „Knowledge Graph“ taip pat naudoja CIA „World Factbook“, „Freebase“, licencijuotų komercinių duomenų bazių ir daugelio kitų patikimų partnerių duomenis. „Google“ nesiremia jokiu vienu šaltiniu.
Jei faktas yra Žinių grafe, jis turi būti 100 % tikslus.
Žinių grafe gali būti klaidų, nes jame kaupiami duomenys iš daugelio šaltinių, o tie šaltiniai kartais nesutampa arba pasensta. „Google“ leidžia vartotojams siūlyti pataisymus, tačiau tikslumas negarantuojamas.
„Google“ paieška naudoja tik raktinių žodžių atitikimą.
Šiuolaikinė „Google“ paieška naudoja sudėtingus mašininio mokymosi modelius, įskaitant „RankBrain“, BERT ir neuroninį atitikimą, kad suprastų užklausų tikslą ir kontekstą, o ne tik įvestus pažodinius raktinius žodžius.
Žinių grafikas gali atsakyti į bet kokį klausimą.
Žinių grafikas skirtas faktinėms užklausoms apie tiksliai apibrėžtus objektus. Jis negali atsakyti į subjektyvius klausimus, atlikti skaičiavimų ar gauti labai naujausios informacijos, kuri dar nebuvo įtraukta į jo duomenų bazę.
Rinkitės „Google“ paiešką, kai jums reikia plačios informacijos, naujausios informacijos ar įvairių požiūrių iš viso žiniatinklio. Rinkitės žinių grafo paiešką, kai norite greito, patikimo fakto apie aiškiai apibrėžtą objektą, pvz., garsų asmenį, vietą ar organizaciją. Praktiškai daugumai vartotojų naudingas abiejų sistemų veikimas kartu, nes „Google“ jas sujungia kiekviename rezultatų puslapyje.
„DeepSeek V4“ yra kylantis atvirojo svorio didelių kalbų modelis, sukurtas Kinijos dirbtinio intelekto laboratorijoje, o GPT-4 klasės modeliai nurodo „OpenAI“ flagmanines uždarojo kodo sistemas. Šiame palyginime nagrinėjama jų architektūra, galimybės, kainos, prieinamumas ir našumas realiame pasaulyje, siekiant padėti kūrėjams ir įmonėms išmintingai pasirinkti.
„Google“ paieškos algoritmas reitinguoja milijardus tinklalapių, naudodamas mašininį mokymąsi ir šimtus signalų, o supaprastinti klasių modeliai perteikia dirbtinio intelekto koncepcijas į lengvai mokomas, prieinamas sistemas. Viena sistema veikia planetos mastu gamyboje; kita tarnauja kaip pedagoginis tiltas mokiniams, mokantis, kaip iš tikrųjų veikia dirbtinis intelektas.
„Vienas su vienu“ atitikimo metodas kiekvienam pagrindiniam objektui priskiria vieną numatomą langelį, o „daugelis su vienu“ atitikimo metodas leidžia kelias prognozes suderinti su vienu taikiniu. Abi strategijos formuoja tai, kaip šiuolaikiniai detektoriai, tokie kaip DETR ir „Faster R-CNN“, mokosi lokalizuoti objektus, kiekvienas iš jų turi skirtingus kompromisus tikslumo, mokymo stabilumo ir pasikartojančių aptikimų tvarkymo srityse.
A/B testavimas modeliuose nukreipia srautą tarp konkuruojančių modelio versijų, kad būtų galima įvertinti realų našumą, o diegiant vieną modelį visiems vartotojams pateikiamas vienas modelis. Komandos renkasi iš jų pagal rizikos toleranciją, srauto kiekį ir statistinio patvirtinimo poreikį prieš visišką diegimą.
A/B testavimas turinio leidimuose apima variantų diegimą skirtingiems auditorijos segmentams ir našumo matavimą, o vienkartiniai turinio leidimai vienu metu visiems pateikia vieną versiją. Kiekvienas metodas atitinka skirtingus tikslus: A/B testavimas pirmenybę teikia duomenimis pagrįstam optimizavimui, o vienkartiniai leidimai – greičiui ir paprastumui.
