Die 5 wichtigsten KI-Suchmaschinen, die man 2025 kennen sollte
Einführung
Mit der Entwicklung großer Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT ist die Suche im Internet nach Informationen effizienter und einfacher geworden. Large Language Models werden auf riesigen Textkorpora mit Milliarden von Parametern trainiert, wodurch sie menschliche Sprache verstehen und interpretieren können. Traditionell stützten sich Suchmaschinen auf einfache Methoden wie Keyword-Matching und Rangordnung, um die relevantesten Webseiten oder Links zu finden, wenn ein Nutzer eine Frage stellt. Suchmaschinen wie Open AI Search oder Perplexity sind jedoch mit LLMs integriert, die die Nutzerabsicht genau erkennen und eine maßgeschneiderte Antwort auf die Anfrage des Nutzers generieren können. KI-Suchmaschinen können zahlreiche Anwendungen in Branchen wie Gesundheitswesen, E-Commerce und Unterhaltung haben, in denen multimodale Abfrageunterstützung das Kundenerlebnis verbessern kann. Beispielsweise kann ein Nutzer ein Bild eines Produkts hochladen und nach ähnlichen Artikeln suchen oder seine Anforderungen schnell per Sprachbefehl diktieren.
In diesem Artikel stelle ich Ihnen einige wichtige KI-Suchmaschinen vor und bespreche ihre interne Funktionsweise, zentrale Funktionen und Herausforderungen.
1. OpenAI Search (GPT-gesteuert)
Open AI Search ist eine weit verbreitete KI-Suchmaschine, die verschiedene Suchergebnisse analysieren und menschenähnliche Antworten auf die Anfragen des Nutzers generieren kann. Die dialogorientierte Natur der Abfrage macht sie zu einer benutzerfreundlichen Oberfläche. Sie wird von GPT-Modellen (Generative Pre-trained Transformers) wie der neuesten Version, GPT-4, oder dem kostengünstigeren GPT-3.5 angetrieben, abhängig von der Komplexität der Aufgabe.
Zentrale Fähigkeiten von Open AI Search:
Kontextuelles Verständnis: GPT-Modelle haben eine auf Transformer basierende Architektur, die einen Self-Attention-Mechanismus verwendet, der es ihnen ermöglicht, die vorherigen Eingaben des Nutzers zu speichern und zu verarbeiten sowie nach kontextuell korrekten Antworten zu suchen.
Personalisierte Antworten: Anstatt wie traditionelle Suchmaschinen eine Reihe von Links bereitzustellen, verwendet Open AI GPT-Modelle, um alle Quellen zu scannen, relevante Informationen zu extrahieren und sie für den Nutzer in dem von ihm bevorzugten Format zusammenzufassen. Nutzer können GPT beispielsweise auffordern, Antworten in prägnanten Stichpunkten, ausführlichen Absätzen, statistischen Berichten und vielem mehr zu generieren.
Code- und technischer Support: GPT-Modelle werden auch darauf trainiert, verschiedene Programmiersprachen wie Python, C++ und Javascript zu verstehen, und können Nutzern dabei helfen, ihren Code zu debuggen oder zu optimieren.
Genaue Datenabfrage mithilfe von Embeddings: Neben der Websuche können Nutzer auch Dokumente oder Datensätze hochladen und OpenAI verwenden, um Abfragen durchzuführen und die benötigten Informationen zu finden. OpenAI verfügt über APIs, die Nutzeranfragen in Vektor-Embeddings umwandeln, die mit dem Vektordatensatz abgeglichen werden, um die ähnlichsten Datenpunkte zu finden. 2. Google AI Overview
Aktuelle Herausforderungen
Obwohl die GPT-Modelle regelmäßig aktualisiert werden, erfolgt die Suche nicht in Echtzeit und kann die neuesten Entwicklungen verpassen.
Generalisierungsbias ist eine häufige Herausforderung bei LLMs wie GPT, die auf sehr breiten Datensätzen trainiert werden, und die Antwort kann die erforderliche technische Tiefe oder Nuance vermissen lassen. Dies tritt häufig in Bereichen wie Gesundheitswesen und Recht auf, in denen ein hohes Maß an Fachwissen unerlässlich ist.
Open AI Search stellt keine Zitationslinks oder direkten Quellen der Informationen bereit, und Nutzer müssen möglicherweise zusätzliche Faktenprüfungen durchführen, bevor sie die Ergebnisse verwenden.
GPT-Modelle können unbeabsichtigt voreingenommene Antworten gegenüber Geschlechtern oder Gemeinschaften generieren, wenn die zugrunde liegenden Trainingsdaten eine Verzerrung aufweisen.
2. Google AI Overview
Googles KI-Suchmaschine kann genaue und personalisierte Antworten auf die Suchanfragen der Nutzer generieren, indem sie in Echtzeit im Web surft. Die Suchmaschine ist mit Google Gemini integriert, einem multimodalen LLM, das darauf ausgelegt ist, verschiedene Datentypen wie Text, Bilder, Videos und Audio zu verarbeiten und zu generieren. Das LLM verfügt über eine transformerbasierte Architektur, die für das Beibehalten von Kontext während eines Gesprächs optimiert ist. Die neueste Version von Gemini verfügt über fortschrittliche Funktionen wie ein erweitertes Kontextfenster, das es ermöglicht, komplexe Anfragen wie Fragen zum logischen Denken oder die Erstellung detaillierter Berichte zu bearbeiten. Neben Gemini verwendet die Suchmaschine auch Modelle wie LaMDA (Language Model for Dialogue Applications), die speziell für Aufgaben der konversationellen KI entwickelt wurden.
Wichtige Funktionen:
ML-basierte Ranking-Algorithmen: Google AI verwendete Algorithmen des maschinellen Lernens wie RankNet und LambdaRank, um die Suchergebnisse zu ranken und dabei die Qualität der Informationen zu priorisieren. Diese Algorithmen messen die Inhaltsqualität einer Webseite anhand der Relevanz von Schlüsselwörtern, Backlinks, Nutzerverhalten und Vertrauenswürdigkeit.
Verbessertes Schlussfolgern und Logik: Googles Suchmaschine zeigt auch erhebliche Verbesserungen beim logischen Schlussfolgern und kann komplexe Anfragen bearbeiten.. Sie verwendet PaLM (Pathways Language Model), das mit mathematischen Datensätzen trainiert wurde.
Echtzeit-Bild- & Videoverarbeitung: Die umfangreiche multimodale Unterstützung ist das, was Google AI von anderen Suchmaschinen unterscheidet. Nutzer können ein Bild oder Video hochladen und die Suchmaschine befragen. Beispielsweise kann man ein Bild einer Pflanze hochladen und Google auffordern: „Welche Pflanze ist das und welche Düngemittel sollte ich dafür verwenden?“ Es kann auch für Gesichtserkennung, Objekterkennung oder die Erstellung von Live-Transkripten aus einem Video während eines Webinars oder einer Podiumsdiskussion verwendet werden.
Erweitertes Kontextverständnis: Da das neueste Gemini-Modell mit längeren Kontextfenstern entwickelt wurde, kann es umfangreiche Anfragen besser verarbeiten. Beispielsweise können Nutzer ein 300-seitiges Dokument zu Markttrends hochladen und die Aufforderung eingeben: „Fasse zusammen, wie die Markttrends durch Saisonalität beeinflusst wurden?“
Übersetzung in über 100+ Sprachen: Googles LLMs werden in über hundert regionalen Sprachen wie Chinesisch, Hindi und mehr trainiert. Es kann verwendet werden, um Nachrichtenartikel, Transkripte oder sogar Bücher präzise zu übersetzen.
Aktuelle Herausforderungen
Geringe Transparenz und Erklärbarkeit: Google AI stützt sich auf mehrere komplexe Modelle, und es ist schwierig zu erklären, warum eine bestimmte Antwort oder Entscheidung getroffen wurde.
Google sammelt und verarbeitet riesige Mengen an Nutzerdaten, um personalisierte Suchergebnisse bereitzustellen. Dies wirft Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Sicherheit der Nutzerdaten auf.
Es ist auf Geschwindigkeit optimiert und kann bei der Generierung von Ergebnissen detaillierte Informationen auslassen
3. Bing-Suche
Die Bing-Suche wurde von Microsoft entwickelt; sie kombiniert traditionelle Websuchtechniken mit KI-Modellen, um die Relevanz der Suche zu verbessern. Bing Chat ist mit den GPT-Modellen von Open AI und BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) integriert. Es verwendet eine Mischung aus traditionellen Ranking-Techniken wie Web-Crawling und Indexierung mit fortschrittlichen ML-Modellen – und findet dabei die richtige Balance. Bing Chat kann auch für ein personalisiertes Einkaufserlebnis genutzt werden, da es Ergebnisse basierend auf Nutzerverlauf, Standort usw. filtert
Wichtige Funktionen
Umfassende Websuche: Bing verwendete automatisierte Bots wie Webcrawler, um Milliarden von Webseiten zu durchsuchen und deren Metadaten, Seitenstruktur und Medien zu extrahieren. Nach dem Crawling fließen die Daten durch Bings Suchindex und Ranking, um die relevantesten Webseiten für den Nutzer in die engere Auswahl zu nehmen.
Integration in das Microsoft-Ökosystem: Bing Search ist in viele Microsoft-Produkte wie MS Word, Powerpoint, Microsoft Teams und Onedrive integriert. Benutzer können Bing AI verwenden, um PowerPoint-Präsentationen mithilfe von Prompts wie „Create a slide with 5 points on climate change initiatives“ zu entwerfen. Es kann in Outlook verwendet werden, um E-Mails zu entwerfen und zu planen.
Unterstützt visuelle Suche & Videovorschauen: Bing unterstützt auch multimodale Suche. Benutzer können beispielsweise ein Bild von Schuhen aus einer Zeitschrift hochladen und den Prompt „Where can I find these shoes online?“ eingeben. Bing Chat bietet außerdem interaktive Videovorschauen beim Generieren von Antworten; Benutzer können mit der Maus über das Symbol fahren und einen Einblick erhalten, ohne den eigentlichen Link aufzurufen.
Personalisierte Suchergebnisse: Bing Search schneidet hervorragend ab, wenn es darum geht, die nächstgelegenen Restaurants oder Veranstaltungen in der Region zu finden. Es nutzt den geografischen Standort des Kunden und findet die relevantesten Übereinstimmungen zur Suche. Bing Maps ist ebenfalls mit Bing Search verfügbar, was die Visualisierung erleichtert.
Darüber hinaus verfügt Bing Search auch über ein Microsoft-Rewards-Programm, über das Benutzer Punkte für Suchanfragen sammeln und diese später einlösen können.
Aktuelle Herausforderungen :
Die Bing AI-Suche leidet unter einem begrenzten Kontextverständnis bei domänenspezifischen Abfragen und kann im Vergleich zu Open AI oder Google AI Search bei fortgeschrittenem Schlussfolgern nicht auf gleichem Niveau abschneiden. Bei komplexen Abfragen kann sie halluzinieren.
Da Bing Search hauptsächlich auf der Indexierung von Bing Search basiert, sind die Ergebnisse möglicherweise nicht genau, wenn es zu einer Verzögerung bei der Indexierung neuer oder aktualisierter Webseiten kommt.
Es gibt eine begrenzte Integration mit anderen Produkten wie dem Apple- oder Google-Ökosystem
4. Perplexity
Perplexity AI ist eine Suchmaschine, die kontextuell relevante Antworten zusammen mit Quellenangaben auf Benutzeranfragen liefert. Die Plattform ist in eine Vielzahl von LLMs integriert, darunter Open AIs GPT, Claude, Mistral und eigene benutzerdefinierte Modelle. Perplexity wird häufig von Forschern genutzt, da es sich darauf konzentriert, überprüfbare Antworten zusammen mit Quellen bereitzustellen. Es bedient ein breites Spektrum an Anfragen, indem es eine vielfältige Auswahl an LLMs nutzt und deren Antworten aggregiert.
Hauptfunktionen:
Stellt Quellenangaben bereit: Perplexitys Fokus auf Transparenz der Antworten hebt es von seinen Wettbewerbern ab. Es liefert direkte, prägnante Antworten auf Benutzeranfragen zusammen mit Links zu Zitaten/Quellen.
Dynamische LLM-Modellauswahl: Da Perplexity in eine Mischung verschiedener LLMs integriert ist, wählt es das am besten geeignete Modell für eine bestimmte Anfrage basierend auf der erforderlichen Komplexität, Domäne oder Tiefe aus. Beispielsweise kann es das Claude-Modell für sicherheitssensible Gespräche oder GPT-4 für mehrdeutige, komplexe Anfragen nutzen.
Freemium-Modell: Die Plattform verfügt über eine kostenlose Version, die von Studenten oder Forschern genutzt werden kann, sowie über eine kostenpflichtige Version für die großflächige Nutzung durch Unternehmen.
Sie verfügt außerdem über Echtzeit-Webintegration und kann die neuesten aktualisierten Antworten liefern.
Aktuelle Herausforderungen :
Die Antworten können bei hoher Nutzung relativ verzögert sein, da mehrere Modelle im Backend abgefragt und die endgültige Antwort aggregiert werden.
Die personalisierten Suchfunktionen sind für Benutzer der kostenlosen Stufe begrenzt.
Es gibt Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes, da Drittanbieter-LLMs und APIs verwendet werden, die Benutzerdaten speichern könnten.
5. Arc Search
Arc Search ist ein KI-gestützter mobiler Browser, der schnelle Antworten generiert und dabei die Privatsphäre der Benutzerdaten priorisiert. Er ist sowohl auf IoS- als auch auf Android-Geräten verfügbar und bietet den Benutzern Flexibilität. Er kann von Beratern, Marketingteams und Forschern genutzt werden, um Markttrends, Social-Media-Muster usw. schnell zu untersuchen.
Hauptfunktionen:
„Browse for Me“-Funktion: Sie verfügt über eine Browse-for-Me-Funktionalität, die Benutzeranfragen eingibt, relevante Informationen sucht und eine maßgeschneiderte Webseite erstellt. Der Benutzer kann einfach die für ihn erstellte zugeschnittene Webseite lesen, anstatt mehrere Links oder Websites durchzugehen.
Datenschutz: Arc Search konzentriert sich auf den Schutz von Nutzerdaten und verfügt im Vergleich zu Suchmaschinen wie Google oder Bing über sehr wenige Daten-Tracker.
Nutzerzentrierte Oberfläche: Arc Search ist mit einer einfachen, benutzerfreundlichen Oberfläche konzipiert, die es Nutzern ermöglicht, für ein sauberes Leseerlebnis in den „Reader Mode“ zu wechseln. Es unterstützt außerdem anpassbare Widgets für Nutzer.
Werbeblocker: Es verfügt über eine integrierte Funktion zum Blockieren von Werbung und Pop-ups und ermöglicht es Nutzern, sich ohne Ablenkungen zu konzentrieren.
Aktuelle Herausforderungen :
Obwohl Arch search für Geschwindigkeit und Einfachheit optimiert ist, können die Antworten bei komplexen Anfragen möglicherweise nicht genügend Informationen enthalten.
Es kann nicht offline funktionieren, da es für die Echtzeit-Datensuche auf eine Internetverbindung angewiesen ist
Es fehlen Funktionen für die großflächige Nutzung in Unternehmen und es ist auf eine bestimmte Nische beschränkt.
Erstellen Ihrer benutzerdefinierten KI-Suche mit RAG
RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist eine Technik, bei der LLM-Modelle mit Retrieval-Techniken kombiniert werden, um kontextrelevante Antworten auf Nutzeranfragen zu generieren.
Eine RAG-basierte Architektur hat zwei Hauptkomponenten:
Retriever-Komponente: Dieser Teil kümmert sich darum, die relevanten Informationen aus der Datenbank für eine Nutzeranfrage abzurufen. Um dies zu erstellen, wäre der erste Schritt, Ihren Datensatz zu sammeln und ihn mithilfe von APIs/Embedding-Modellen in Vektor-Embeddings umzuwandeln. Diese Vektordatenpunkte können in einer Vektordatenbank wie Milvus gespeichert werden, die Indexierung und schnelle Abrufgeschwindigkeiten unterstützt. Anschließend wird auch die Nutzeranfrage in einen Vektor umgewandelt, und wir können die Ähnlichkeitssuche verwenden, um die nächstgelegenen Vektorpunkte zu finden.
Generative Komponente: Die vom Retriever extrahierten Daten können an ein Large Language Model wie GPT oder Mistral übergeben werden. Das LLM kann angewiesen werden, aus den extrahierten Daten eine einfache, zusammengefasste Antwort zu generieren.
Das RAG-System muss kontinuierlich anhand von Metriken wie Suchrelevanz, Antwortzeit usw. bewertet werden. Wenn Sie daran interessiert sind, Ihr eigenes RAG zu erstellen, können Sie unseren Blog lesen.
Zusammenfassung
KI-Suchmaschinen haben verändert, wie wir suchen, einkaufen und recherchieren. Alle 5 im obigen Blog besprochenen KI-Suchmaschinen können schnelle, personalisierte Antworten auf Anfragen generieren und Nutzern viel Zeit und Aufwand sparen. Unternehmen oder Einzelpersonen können ihre KI-Suche basierend auf der Komplexität ihrer Anfragen, ihrem Bedarf an Datenschutz und anderen Faktoren auswählen.
Open AI eignet sich am besten für mehrdeutige oder komplexe Anfragen oder für den großflächigen Einsatz in Unternehmen.
Google AI ist die erste Wahl für Echtzeitsuche und Multi-Modell-Anfragen (zum Durchsuchen von Bildern und Videos)
Bing search kann die besten lokalisierten Suchergebnisse liefern und dabei sowohl KI- als auch traditionelle Suche ausbalancieren.
Perplexity ist die beste Lösung für Forschungszwecke, bei denen Transparenz entscheidend ist.
Arc Search ist hervorragend für einzelne Content Creator oder Studierende geeignet, die Geschwindigkeit und Datenschutz bevorzugen.
Sie können auch Ihre eigene RAG-basierte KI-Suchmaschine für domänenspezifische Anfragen entwickeln, indem Sie LLMs auf Ihrem Datensatz feinabstimmen.
Vergleichstabelle:
| Kategorie | OpenAI Search | Google AI Search | Bing Search | Perplexity AI | Arc Search |
| Stärken | Kontextbezogene, tiefgehende Einblicke | Echtzeit-Breite | KI + traditionelle Kombination | Transparenz, Quellen | Datenschutz, Design-Fokus |
| Funktionen | Zusammenfassungen, APIs | Echtzeit, Multimedia | Konversationelle KI | Zitate, schlank | Visuell, Datenschutz zuerst |
| Einschränkungen | Echtzeitdaten begrenzt | Es fehlt kontextuelle Tiefe | Kleinerer Index | Nische, kleiner Maßstab | Begrenzte Indexierung |
| Beste Anwendungsfälle | Individuelle KI-Apps, Forschung | Allgemein, Echtzeit | MS-Ökosystem, Shopping | Faktenprüfung | Kreative, private Nutzung |
| Skalierbarkeit | Unternehmensnutzung | Globale Infrastruktur | Unternehmensnutzung | Klein bis mittelgroß | Begrenzt |
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