在查看 LinkedIn 時，我的動態中出現了一篇有趣的文章。其標題是「每個 LLMs 公司都是一家搜尋公司，而搜尋很困難： LLMs 檢索系統的未來」。
這很有趣，因為我們在過去幾年中建立了 SWIRL，以幫助擴展公司的搜尋和人工智慧基礎設施。正如我們所提到的，搜尋無處不在。 DEVTO現在正在使用Algolia（也許更早，他們的程式碼用於執行搜尋）來實現智慧搜尋。任何嘗試過建立支援搜尋的應用程式的人都知道，搜尋很複雜，涉及許多因素，例如相關性排名和個人化。
這使得建築物搜尋變得困難。這適用於嘗試建立支援搜尋的應用程式的人。搜尋很難管理，需要考慮很多因素。以搜尋引擎人工智慧領域的領導者谷歌為例，該公司在搜尋結果方面面臨批評。人們開始抱怨其搜尋結果。但我們不僅僅談論谷歌。這裡有很多東西要理解。
您組織內部的資料怎麼樣？你工作的地方？
企業擁有大量分散在各個部門和管道的資料——從客戶互動和銷售記錄到操作日誌和員工回饋。
他們認識到利用這些資料建立人工智慧驅動的應用程式的巨大潛力，這些應用程式可以簡化營運、增強客戶體驗並推動創新。然而，挑戰在於統一這種分散的資料格局。
資料中充滿了許多資訊：
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會議記錄
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孤立的應用程式
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電子郵件檔案
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內部文件
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客戶支援票
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專案管理工具
挑戰在於檢索該資訊。我們目前的做法是將所有資料傳輸到向量資料庫。然後用它來檢索資訊。這既簡單又困難。很簡單，因為您知道在哪裡搜尋。這很困難，因為它管理這些向量資料庫（或任何搜尋索引）。你必須：
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不斷尋找資料。
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比較索引資料和更新資料。
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如有必要，請更新。
最重要的是，如果您使用向量資料庫，您將處理嵌入。但這是另一個部落格的故事。
那為什麼搜尋是 LLMs 申請的未來呢？
我們產生的大量資料變得越來越難以管理。傳統方法成本高、耗時長，且有一定的安全風險。
當您的 LLMs 可以搜尋資料儲存庫內的資訊。他們可以提供您和您的團隊所需的訊息，而無需在訓練記憶中進行搜尋，或在訓練記憶不存在時產生幻覺。透過提供你所要求的背景，它就變成了尋找一本書然後回答。
我們的重點該放在哪裡？
為了開發能夠在內部資料上表現良好的人工智慧應用程式，我們需要一種高效的檢索增強生成（RAG）方法。在這種情況下，檢索器是一個搜尋平台。
屬性應該是：
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它應該連接到內部資料來源。
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確保安全、尊重並遵循當前和現有的安全解決方案。
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理解人類語言的上下文。
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提供優秀且相關的結果。
這就是我們建立SWIRL 的方式：一個高效的檢索器，可以提供良好的答案，與多個資料提供者連接，並允許在企業中使用人工智慧。
這樣，一項工作就完成了。你有資料。您所要做的就是配置一個資料提供者。建立查詢並取得答案。一旦您即時獲得了所需的資料，機會就無窮無盡：
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取得人工智慧摘要。
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在人工智慧的幫助下，使用這些資料來製作報告。
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建立一個可以幫助您完成任務的副駕駛。
一旦解決了檢索部分，您就可以做很多事情。 SWIRL 在自架平台上運作，因此您的資料仍然安全。
看看我們能用 SWIRL 做什麼？
我可以搜尋來源並為您提供資料。其餘的只是安排事情的一種方式。從廣義上講，它既簡單又安全。
我想給你一個關於架構的想法。檢查這個圖。它展示了我們如何利用人工智慧基礎設施平台來做到這一點。
這就是最好的事情：即時搜尋您的資料。
這裡的遊戲規則改變者是我們應該選擇一個框架，該框架允許我們從多個應用程式獲取資料而不限制最終用戶。然後，讓 LLMs 協助您執行任務。
還有一點：最好的資料並不總是在 SQL 資料庫中。它可以位於您團隊的房間、會議記錄或您保存的其他一些文件中。上述架構使您能夠找到並獲得良好的結果，讓您感覺自己是編寫它們的人。
搜尋，不僅僅是語義搜尋，而是通用搜尋架構，需要縮小我們想要從人工智慧獲得的資訊差距。
與我們一起建立人工智慧基礎設施軟體 SWIRL
SWIRL 是開源的並用 Python 建構。我們正在開發許多好東西，從搜尋到聊天介面。如果您是 UI 專業人士，請幫助我們！
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原文出處：https://dev.to/srbhr/search-will-be-the-future-of-llm-and-ai-applications-26fl
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