Az első internetes keresőmotoroktól a mai fejlett AI-eszközökig – az információkeresés útja hosszú volt és tele fordulatokkal. Hogyan forradalmasította a Google az internetet a PageRank algoritmussal, és hogyan lépnek túl az olyan új technológiák, mint a Retrieval Augmented Generation és a Microsoft Copilot a hagyományos keresés határain? Olvasd el a keresőmotorok evolúciójának lenyűgöző történetét, fedezd fel, miért nem lesz többé olyan a keresés, mint régen, és hogyan válik az AI kulcsszereplővé az információkért folytatott versenyben.
Amikor megjelent a Google keresője, az valóságos forradalom volt. A legtöbb korai keresőmotor (Altavista, Northern Light) gépi indexeléssel dolgozta fel a weboldalakat, a Google azonban egy forradalmi ötlettel állt elő: nem a tartalmuk, hanem a rájuk mutató hivatkozások alapján rangsorolta őket. A weboldalak keresőoptimalizálása (SEO, Search Engine Optimization) az egyszerűbb keresőknél gyerekjáték volt – a kulcsszavakat például sokszor megismételték az oldalon, miközben „fehér betűkkel fehér háttéren jelenítették meg" – vagyis csak a gépi indexelő számára voltak láthatók.
A Google azzal az ötlettel állt elő, hogy megszámolta az adott oldalra mutató hivatkozásokat, vagyis gyakorlatilag az oldal citációs indexét mérte. Ez a Page Rank nevű rendszer lényegében azt mutatta meg, mennyire fontos egy adott weboldal „a többiek számára" – és abból indult ki, hogy ha egy oldalra gyakran hivatkoznak, az fontosabb, mint egy hasonló oldal, amelyre nem mutatnak linkek.
A Google rendszere hosszú ideig pontosabb volt – egészen addig, amíg a Google el nem kezdte a fizetett hirdetések mennyisége alapján módosítani a sorrendet, a weboldalkészítők meg nem tanulták a SEO-optimalizálást a Google Rank-re is, és főleg addig, amíg a web el nem kezdett átállni a „mély web" (deep web) technológiára. A deep web, kérlek szépen, NEM ugyanaz, mint a dark web, amellyel az emberek gyakran összekeverik. A dark web egy „rejtett internet”, amely kriptográfiát használ azért, hogy elkerülje a szabályozást és a megfigyelést, és például a hackerek körében is népszerű.
A deep web valami egészen más. Ez egy adatbázisokra épülő webtechnológia, ahol a tartalom lekérdezések alapján generálódik – tehát nem klasszikus statikus oldalakról van szó, amelyeket a keresőszolgáltatások könnyedén bejárhatnak és indexelhetnek. A deep web lekérdezéseken és az azok alapján generált oldalakon alapul, ezért nem könnyű bejárni és hivatkozni rá. Ahogy a deep web terjedni kezdett, a keresés hatékonysága is csökkent, mivel a hagyományos keresők, mint a Google, nem tudják az ilyen struktúrákat hatékonyan átkutatni.
A keresés csökkenő pontossága oda vezetett, hogy az embereknek kevésbé kellett a Google automatikus ajánlásaira hagyatkozniuk, és több trükköt kellett alkalmazniuk a keresési operátorokkal történő lekérdezés-megfogalmazás területéről. De ez sem volt elegendő a deep web átkutatásához, így elkezdtek kialakulni az adatbázis-kereső rendszerek, lényegében az adott információforrásokhoz készült keresők.
Jelenleg eljutottunk oda, hogy a mesterséges intelligencia nemcsak keresni tud, hanem összefoglalni is képes az információkat, így elkezdtek megjelenni a Retrieval Augmented Generation (RAG) néven ismert eszközök. Ezek képesek fogni egy hétköznapi nyelven megfogalmazott kérdést, elvégezni az információkeresést, és rövid összefoglaló formájában választ generálni. Az ilyen eszközök – mint az OpenAI GPT technológiájára épülő Microsoft Copilot – tulajdonképpen elmossák a határt az információkeresés és azok válasszá történő összeállítása között: egyszerűen csak felteszed a kérdést, és a rendszer válaszol.
i
Michal Rybka további sorozatai az Alza.hu-n
A cikk az internetes keresés fejlődését mutatja be az első keresőmotoroktól a Google forradalmi PageRank algoritmusán át egészen a jelenlegi mélyweb-technológiákig és a mesterséges intelligencia keresésben való alkalmazásáig. A Google az oldalak hivatkozásalapú értékelésével forradalmasította a keresést, jelentősen javítva a találatok relevanciáját. Idővel azonban a keresés hatékonysága csökkent a deep web térnyerése és a SEO-stratégiák alkalmazkodása miatt. Napjainkban a Retrieval Augmented Generation és az olyan eszközök, mint a Microsoft Copilot, leküzdik ezeket a kihívásokat azáltal, hogy valós idejű információkeresést és összegzést tesznek lehetővé – ezzel alapjaiban változtatva meg az internetes információszerzés módját.
