I 5 migliori motori di ricerca AI da conoscere nel 2025
Introduzione
Con lo sviluppo di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come ChatGPT, cercare informazioni su internet è diventato più efficiente e più semplice. I modelli linguistici di grandi dimensioni sono addestrati su vasti corpora testuali con miliardi di parametri, il che consente loro di comprendere e interpretare il linguaggio umano. Tradizionalmente, i motori di ricerca si basavano su metodi semplici come la corrispondenza delle parole chiave e l’ordinamento per ranking per trovare le pagine web o i link più pertinenti quando un utente pone una domanda. Tuttavia, motori di ricerca come Open AI Search o Perplexity sono integrati con LLM, che possono identificare con precisione l’intento dell’utente e generare una risposta personalizzata alla query dell’utente. I motori di ricerca AI possono avere numerose applicazioni in settori come sanità, e-commerce e intrattenimento, dove il supporto alle query multimodali può migliorare l’esperienza del cliente. Ad esempio, un utente può caricare l’immagine di un prodotto e cercare articoli simili oppure dettare rapidamente i propri requisiti con comandi vocali.
In questo articolo, ti presenterò alcuni dei principali motori di ricerca AI e discuterò il loro funzionamento interno, le caratteristiche principali e le sfide.
1. OpenAI Search (guidato da GPT)
Open AI search è un motore di ricerca AI ampiamente utilizzato che può analizzare vari risultati di ricerca e generare risposte simili a quelle umane alle query degli utenti. La natura conversazionale della ricerca lo rende un’interfaccia facile da usare. È alimentato da modelli GPT (Generative Pre-trained transformers) come l’ultima versione, GPT-4, o il più conveniente GPT-3.5, a seconda della complessità del compito.
Capacità chiave di Open AI Search:
Comprensione contestuale: I modelli GPT hanno un’architettura basata su transformer che utilizza un meccanismo di self-attention, che consente di memorizzare ed elaborare gli input precedenti dell’utente e cercare risposte contestualmente corrette.
Risposte personalizzate: Invece di fornire una serie di link come i motori di ricerca tradizionali, Open AI utilizza modelli GPT per esaminare tutte le fonti, estrarre le informazioni pertinenti e riassumerle per l’utente nel formato che preferisce. Ad esempio, gli utenti possono chiedere a GPT di generare risposte in elenchi puntati concisi, paragrafi dettagliati, report statistici e molto altro.
Supporto al codice e tecnico: I modelli GPT sono anche addestrati a comprendere diversi linguaggi di programmazione come Python, C++ e Javascript e possono aiutare gli utenti a eseguire il debug o ottimizzare il loro codice.
Recupero accurato dei dati tramite embedding: Oltre alla ricerca web, gli utenti possono anche caricare documenti o dataset e usare OpenAI per interrogare e trovare le informazioni richieste. OpenAI dispone di API che convertono le query degli utenti in embedding vettoriali, che vengono confrontati con il dataset vettoriale per trovare i punti dati più simili. 2. Google AI Overview
Sfide attuali
Sebbene i modelli GPT vengano aggiornati regolarmente, la ricerca non avviene in tempo reale e potrebbe non includere gli sviluppi più recenti.
Il bias di generalizzazione è una sfida comune con gli LLM come GPT che sono addestrati su dataset molto ampi, e la risposta può mancare della profondità tecnica o della sfumatura necessaria. Questo si riscontra comunemente in campi come sanità e diritto, dove un’elevata conoscenza del dominio è essenziale.
Open AI search non fornisce link di citazione o fonti dirette delle informazioni e gli utenti potrebbero dover eseguire ulteriori verifiche dei fatti prima di utilizzare i risultati.
I modelli GPT possono generare involontariamente risposte distorte verso genere o comunità se i dati di addestramento sottostanti presentano un bias.
2. Google AI Overview
Il motore di ricerca AI di Google può generare risposte accurate e personalizzate alle query degli utenti navigando sul web in tempo reale. Il motore di ricerca è integrato con Google Gemini, un LLM multimodale progettato per elaborare e generare vari tipi di dati, tra cui testo, immagini, video e audio. L’LLM ha un’architettura basata su transformer ottimizzata per mantenere il contesto durante una conversazione. L’ultima versione di Gemini ha funzionalità avanzate come una finestra di contesto migliorata che gli consente di gestire query complesse come domande di ragionamento o la generazione di report dettagliati. Oltre a Gemini, il motore di ricerca utilizza anche modelli come LaMDA (Language Model for Dialogue Applications), progettati specificamente per attività di AI conversazionale.
Capacità principali:
Algoritmi di ranking basati su ML: Google AI utilizzava algoritmi di machine learning come RankNet e LambdaRank per classificare i risultati di ricerca, dando priorità alla qualità delle informazioni. Questi algoritmi misurano la qualità dei contenuti di una pagina web attraverso la rilevanza delle parole chiave, i backlink, il comportamento degli utenti e l’affidabilità.
Ragionamento e logica migliorati: Il motore di ricerca di Google mostra anche un miglioramento significativo nel ragionamento logico e può gestire query complesse.. Utilizza PaLM (Pathways Language Model), che è stato addestrato su dataset matematici.
Elaborazione di immagini e video in tempo reale: L’ampio supporto multimodale è ciò che distingue Google AI dagli altri motori di ricerca. Gli utenti possono caricare un’immagine o un video e interrogare il motore di ricerca. Ad esempio, si può caricare la foto di una pianta e chiedere a Google “Che pianta è questa e quali fertilizzanti dovrei usare per essa?” Può anche essere utilizzato per il riconoscimento facciale, il rilevamento di oggetti o la generazione di trascrizioni live da un video durante un webinar o una tavola rotonda.
Comprensione contestuale estesa: Poiché l’ultimo modello Gemini è sviluppato con finestre di contesto più lunghe, può elaborare meglio query su larga scala. Ad esempio, gli utenti possono caricare un documento di 300 pagine sulle tendenze di mercato e chiedere “Riassumi in che modo le tendenze di mercato sono state influenzate dalla stagionalità?”
Traduzione in oltre 100+ lingue: Gli LLM di Google sono addestrati in oltre cento lingue regionali come cinese, hindi e altre. Può essere utilizzato per tradurre accuratamente articoli di notizie, trascrizioni o persino libri.
Sfide attuali
Scarsa trasparenza e spiegabilità: Google AI si basa su più modelli complessi ed è difficile spiegare perché sia stata generata una determinata risposta o presa una determinata decisione.
Google raccoglie ed elabora vaste quantità di dati degli utenti per fornire risultati di ricerca personalizzati. Ciò solleva preoccupazioni sulla privacy e sulla sicurezza dei dati degli utenti.
È ottimizzato per la velocità e può tralasciare informazioni dettagliate durante la generazione dei risultati
3. Bing Search
Bing Search è stato sviluppato da Microsoft, combina tecniche di ricerca web tradizionali con modelli di AI per migliorare la pertinenza della ricerca. Bing Chat è integrato con i modelli GPT di Open AI e BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Utilizza un mix di tecniche di ranking tradizionali come web crawling e indicizzazione con modelli ML avanzati - trovando il giusto equilibrio. Bing Chat può essere utilizzato anche per un’esperienza di shopping personalizzata, poiché filtra i risultati in base alla cronologia dell’utente, alla posizione, ecc
Capacità principali
Ricerca web completa: Bing utilizzava bot automatizzati come web crawler per navigare tra miliardi di pagine web, estraendone metadati, struttura della pagina e contenuti multimediali. Dopo il crawling, i dati passano attraverso l’indice di ricerca e il ranking di Bing per selezionare le pagine web più pertinenti per l’utente.
Integrazione con l'ecosistema Microsoft: Bing Search è integrato con molti prodotti Microsoft come MS Word, Powerpoint, Microsoft Teams e Onedrive. Gli utenti possono utilizzare Bing AI per redigere presentazioni PowerPoint usando prompt come “Create a slide with 5 points on climate change initiatives”. Può essere utilizzato in Outlook per redigere e programmare email.
Supporta la ricerca visiva e le anteprime video: Bing supporta anche la ricerca multimodale. Ad esempio, gli utenti possono caricare un'immagine di scarpe da una rivista e chiedere con il prompt “Where can I find these shoes online?”. Bing chat offre anche anteprime video interattive durante la generazione delle risposte: gli utenti possono passare il cursore sull'icona e ottenere un'anteprima senza andare al link effettivo.
Risultati di ricerca personalizzati: Bing search offre prestazioni eccellenti quando si tratta di trovare i ristoranti più vicini o gli eventi in corso nella regione. Utilizza la posizione geografica del cliente e trova le corrispondenze più rilevanti per la ricerca. Bing Maps è disponibile anche con Bing search, rendendo più facile la visualizzazione.
Oltre a questi, Bing Search ha anche un programma Microsoft rewards attraverso il quale gli utenti possono guadagnare punti effettuando ricerche e riscattarli in seguito.
Sfide attuali :
La ricerca Bing AI soffre di una comprensione limitata del contesto nelle query specifiche di dominio e non può competere allo stesso livello nel ragionamento avanzato rispetto a Open AI o alla ricerca AI di Google. Può avere allucinazioni quando si trova di fronte a query complesse.
Poiché Bing search si basa principalmente sull'indicizzazione di Bing search, i risultati potrebbero non essere accurati quando c'è un ritardo nell'indicizzazione di pagine web nuove o aggiornate.
Ha un'integrazione limitata con altri prodotti come l'ecosistema Apple o Google
4. Perplexity
Perplexity AI è un motore di ricerca che fornisce risposte contestualmente rilevanti insieme a citazioni delle fonti per le query degli utenti. La piattaforma è integrata con una varietà di LLM, tra cui GPT di Open AI, Claude, Mistral e i suoi modelli personalizzati. Perplexity è ampiamente utilizzato dai ricercatori, poiché si concentra sul fornire risposte verificabili insieme alle fonti. Risponde a un'ampia gamma di query utilizzando un insieme diversificato di LLM e aggregando le loro risposte.
Funzionalità principali:
Fornisce citazioni delle fonti: L'attenzione di Perplexity alla trasparenza delle risposte lo distingue dai suoi concorrenti. Fornisce risposte dirette e concise alle query degli utenti insieme a link a citazioni/fonti.
Selezione dinamica del modello LLM: Poiché Perplexity è integrato con un mix di diversi LLM, sceglie il modello più appropriato per una determinata query in base alla complessità, al dominio o alla profondità richiesta. Ad esempio, può sfruttare il modello Claude per conversazioni sensibili alla sicurezza, o GPT-4 per query ambigue e complesse.
Modello Freemium: La piattaforma ha una versione gratuita che può essere utilizzata da studenti o ricercatori e una versione a pagamento per l'uso su larga scala da parte delle aziende.
Ha anche un'integrazione web in tempo reale e può fornire le risposte aggiornate più recenti.
Sfide attuali :
Le risposte possono essere relativamente ritardate durante i periodi di utilizzo intenso, poiché interroga più modelli nel backend e aggrega la risposta finale.
Le funzionalità di ricerca personalizzata sono limitate per gli utenti del piano gratuito.
Ci sono preoccupazioni relative alla privacy dei dati, poiché utilizza LLM e API di terze parti che potrebbero archiviare i dati degli utenti.
5. Arc Search
Arc Search è un browser mobile basato sull'AI che genera risposte rapide dando priorità alla privacy dei dati dell'utente. È disponibile sia su dispositivi IoS sia Android, offrendo flessibilità agli utenti. Può essere utilizzato da consulenti, team di marketing e ricercatori per studiare rapidamente tendenze di mercato, modelli sui social media, ecc.
Funzionalità principali:
Funzionalità “Browse for Me”: It dispone di una funzionalità browse for me che inserisce le query degli utenti, cerca informazioni rilevanti e crea una pagina web personalizzata. L'utente può semplicemente leggere la pagina web su misura creata per lui invece di passare attraverso più link o siti.
Privacy dei dati: Arc Search si concentra sulla privacy dei dati degli utenti e dispone di tracker dei dati molto limitati rispetto a motori di ricerca come Google o Bing.
Interfaccia incentrata sull’utente: Arc Search è progettato con un’interfaccia semplice e intuitiva, che consente agli utenti di passare alla ‘Reader Mode’ per un’esperienza di lettura pulita. Supporta anche widget personalizzabili per gli utenti.
Blocco degli annunci: Ha una funzionalità integrata per bloccare annunci pubblicitari e pop-up e consente all’utente di concentrarsi senza distrazioni.
Sfide attuali :
Sebbene Arc Search sia ottimizzato per velocità e semplicità, le risposte potrebbero non contenere informazioni sufficienti quando si affrontano query complesse.
Non può funzionare offline, poiché si basa sulla connettività Internet per la ricerca di dati in tempo reale
Mancano funzionalità per l’utilizzo su larga scala nelle aziende ed è limitato a una nicchia specifica.
Creare la tua ricerca AI personalizzata con RAG
RAG (Retrieval-Augmented Generation) è una tecnica in cui i modelli LLM vengono combinati con tecniche di recupero per generare risposte pertinenti al contesto alle query degli utenti.
Un’architettura basata su RAG ha due componenti principali:
Componente Retriever: Questa parte si occupa di recuperare le informazioni rilevanti dal database per una query utente. Per costruirla, il primo passo sarebbe raccogliere il tuo dataset e convertirlo in embedding vettoriali utilizzando API/modelli di embedding. Questi punti dati vettoriali possono essere archiviati in un database vettoriale come Milvus che supporta l’indicizzazione e velocità di recupero elevate. Successivamente, anche la query dell’utente viene convertita in un vettore e possiamo usare la ricerca per similarità per trovare i punti vettoriali più vicini.
Componente generativo: I dati estratti dal retriever possono essere passati a un Large Language Model come GPT o Mistral. All’LLM può essere chiesto tramite prompt di generare una risposta semplice e riassuntiva dai dati estratti.
Il sistema RAG deve essere valutato continuamente tramite metriche come pertinenza della ricerca, tempo di risposta, ecc. Se sei interessato a costruire il tuo RAG, puoi consultare il nostro blog.
Riepilogo
I motori di ricerca AI hanno trasformato il modo in cui cerchiamo, facciamo acquisti e svolgiamo ricerche. Tutti i 5 motori di ricerca AI discussi nel blog sopra possono generare risposte rapide e personalizzate alle query e far risparmiare agli utenti molto tempo e fatica. Aziende o individui possono scegliere il proprio motore di ricerca AI in base alla complessità delle loro query, alla necessità di privacy e ad altri fattori.
Open AI è più adatto per query ambigue o complesse o per l’uso su larga scala nelle aziende.
Google AI è la scelta ideale per la ricerca in tempo reale e le query multimodali (per cercare tra immagini e video)
Bing search può fornire i migliori risultati di ricerca localizzati bilanciando sia AI sia ricerca tradizionale.
Perplexity è la soluzione migliore per scopi di ricerca in cui la trasparenza è cruciale.
Arc Search è eccellente per singoli creatori di contenuti o studenti che preferiscono velocità e privacy.
Puoi anche sviluppare il tuo motore di ricerca AI basato su RAG per query specifiche di dominio effettuando il fine-tuning degli LLM sul tuo dataset.
Tabella comparativa:
| Categoria | OpenAI Search | Google AI Search | Bing Search | Perplexity AI | Arc Search |
| Punti di forza | Approfondimenti contestuali e dettagliati | Ampiezza in tempo reale | Combinazione IA + tradizionale | Trasparenza, fonti | Privacy, focus sul design |
| Funzionalità | Riepiloghi, API | Tempo reale, multimedia | IA conversazionale | Citazioni, leggero | Visuale, privacy-first |
| Limitazioni | Dati in tempo reale limitati | Manca profondità contestuale | Indice più piccolo | Di nicchia, su piccola scala | Indicizzazione limitata |
| Migliori casi d'uso | App IA personalizzate, ricerca | Generale, tempo reale | Ecosistema MS, shopping | Verifica dei fatti | Uso creativo, privato |
| Scalabilità | Uso aziendale | Infrastruttura globale | Uso aziendale | Piccole e medie imprese | Limitata |
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