Алгоритмы создания поисковых запросов нейросетям
AI GUIDE
Узнайте как составлять эффективные запросы для получения достоверной и релевантной информации от нейросетей.
Что такое нейросеть? Как она работает?
Нейронные сети представляют собой одну из форм машинного обучения, в которой компьютерная программа функционирует как человеческий мозг, применяя нейронные связи. Нейросеть - обучаемая система , которая обладает способностью к самообучению. Может обучаться как с использованием алгоритмов распознавания или команд, заданных человеком, так и на основе собственного опыта, то есть самостоятельно, опираясь на полученные данные.

Нейросети работают по принципу «придумали запрос, ввели его и получили ответ». Но если прописать абстрактный вопрос или перегрузить деталями, нейросеть запутается и в ответ выдаст кашу.
Как правильно составлять поисковые запросы узнаете в этой статье.
Для построения эффективного поискового запроса необходимо:
  • Структура поискового запроса
    Запрос должен быть сформулирован ясно и точно, включать в себя информацию, необходимую для формирования адекватного ответа.
  • Определение ключевых слов и форматирование запросов
    Выбор слов для запроса нейросети очень важен. Он определяет качество и релевантность ответа. Ошибки в подборе ключевых слов приводят к неточностям, неполноте информации или ее отсутствию.
  • Использование иностранных слов при построении запроса
    Нейронные сети тренируют на английском языке, поэтому с запросами на английском они справляются лучше.
  • Использование промтеров
    Для создания поисковых запросов вы можете воспользоваться помощниками. Они сами сформируют запрос с учётом синтаксиса выбранной нейросети.

  • Использование поиска по фото
    Система поиска по изображениям помогает нейросетям находить исходное изображение после выгрузки похожего изображения в качестве поискового запроса.

  • Анализ и оценка источников информации
    Анализ источников информации, которые нейросеть использует для выдачи ответов необходим для обеспечения надежности, поскольку ИИ может генерировать правдоподобную, но ложную или неверную информацию.

1
Структура поисковых систем
  • Создание поискового запроса
    Человек вбивает интересующий его вопрос в поисковую строку
    01
  • Первичный морфологический анализ полученного запроса
    На основании морфологического анализа формируется общая тематика текста. Нейросеть определяет ключевые слова, по которым можно продолжать поиск.
    02
  • Индексация информации
    В модуле индексирования работают две программы - паука и один робот индексатор, Они изучают веб-страницы, выделяют те, которые соответствует запросу, скачивают их.
    03
  • Повторная обработка информации
    После анализа информация о ссылках и полезных страницах передается на сервер, где она еще раз обрабатывается и производится ранжирование ссылок.
    04
  • Формирование "Сниппета"
    Формируется «Сниппет», в котором отображается адрес страницы, заголовок статьи и аннотация к ней. Также программа подсвечивает слова из поискового запроса, которые совпадают со словоформами в теле текста.
    05
2
Определение ключевых слов и форматирование запросов

Ключевые слова и фразы


Как и люди, нейросеть лучше справляется с просьбой, если подробнее описать контекст и ситуацию. Подумайте о том, что именно вы хотите получить от ИИ и в каком ключе.


Ключевые фразы представляют собой слова или словосочетания, которые используются пользователями для поиска информации с помощью нейронных сетей. Они служат инструментом для алгоритмов поисковых систем в идентификации страниц, содержащих достоверную и релевантную информацию для пользователя или помогают человеку найти нужное ему изображение.

В современном цифровом мире, где информация доступна в огромных объемах, умение эффективно использовать ключевые слова и фразы является неотъемлемой частью успеха. Будь то просто поиск необходимой информации, понимание принципов работы с ключевыми словами — это важный ключ к получению верной информации.


Почему важно выбирать правильные ключевые слова при формировании запросов
  • Точность понимания запросов
    Неправильно подобранные слова могут исказить смысл запроса, заставив нейросеть интерпретировать его не так, как задумал пользователь.
  • Релевантность результатов
    Правильно подобранные слова гарантируют, что запрос соответствует намерениям пользователя. Ключевые слова действуют как фильтры, помогая нейросети выбрать наиболее релевантную информацию из огромного массива данных, на которых она обучена.
  • Эффективность обработки запроса
    Чёткий и конкретный запрос, составленный с использованием правильных слов, обрабатывается нейросетью быстрее, чем расплывчатый и неточный. Также нет необходимости уточнения запроса и повторных итераций.
Допустим Вы собираетесь поехать в другой город и вам необходимо узнать погоду в месте, куда вы едете.

Неточный запрос: "найди рецепт". При данном запросе нейросеть не сможет выдать Вам четкий ответ, так как ей нужно больше данных.


Детализированный запрос: "найди рецепт клубничного торта с лимонным бисквитом и клубничной начинкой. укажи сколько времени понадобится на готовку и сколько калорий будет в готовом торте"
При более точной формулировке вашего запроса, с использованием ключевых слов "клубничного торта", "лимонным бисквитом", "клубничной начинкой", "сколько времени", "калорий", мы помогаем нейросети сузить поиск и выдать нам быстрый и точный результат.
Ниже приведены примеры запросов для нейросети
Идеальные запросы для нейросетей: Секреты успешного результата
3
Использование иностранных слов
Общайтесь с нейросетями на английском языке. Дело в том, что они лучше справляются с запросами на этом языке, так как были на нем обучены. Если у вас возникают трудности с английским, вы можете воспользоваться переводчиками, такими как DeepL, Yandex, Google и тд.
При обработке запросов на других языках большие языковые модели все равно интерпретируют информацию так, как если бы она была на английском, что может привести к недопониманию и культурным различиям. Специалисты отмечают, что основная причина этого заключается в более развитой структуре и грамматике английского языка, что позволяет нейронным сетям лучше понимать запросы и выдавать корректные результаты.

DeepL - это онлайн-переводчик, работающий на основе машинного перевода. Запущен в работу компанией DeepL GmbH из Кёльна в августе 2017 года. Сервис позволяет переводить в более чем 800 языковых парах на основе 31 языков и нескольких их диалектов.
4
Использование промтеров для формирования запросов
Промптеры — это сервисы, которые помогают пользователям формулировать запросы для нейросетей. Пользователь может самостоятельно создать основное описание для нейросети, а дополнительные параметры выбрать из предложенного списка. Также доступны полностью готовые запросы (промты).
Ниже приведены примеры промтеров, которые вы можете использовать для создания запросов
5
Использование визуального поиска
Визуальный поиск основывается на технологиях компьютерного зрения и глубокого машинного обучения — это система алгоритмов, способная распознавать текст и товары по изображениям. Для её обучения необходимо затратить время, провести множество тестов и собрать большой объём данных.

Визуальный поиск также обладает рядом преимуществ, которые упрощают поиск информации:
1
Простота
2
Быстрота
3
Удобство
6
Анализ и оценка источников информации
Анализ информации и источников, с которых нейросеть берет информацию критически важен, и на то есть несколько причин:
  • Нейросети не "думают" и склонны генерировать информацию на ходу:
  • Предвзятость в данных ( Наборы данных, используемые для обучения нейросетей, могут содержать предвзятость, отражающую взгляды и убеждения создателей данных).
  • Неполные или устаревшие данные (Данные, используемые для обучения, могут быть неполными, устаревшими или просто неверными.)
Как проверять источники информации, используемые нейросетью:
  • Сравнение с другими источниками
  • Оценка авторитетности источников
  • Поиск фактов
  • Анализ стиля и тона
  • Поиск противоречий
  • Оценка логичности и согласованности
Made on
Tilda