target audience: TECH SUPPLIER Publication date: Oct 2024 - Document type: Market Presentation - Doc Document number: # CHC52656124
从索引到生成--大模型驱动的移动端搜索引擎评估，2024
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Abstract
知识对于决策起着关键作用，而高效的搜索是获取知识的重要途径。在过去，企业和组织主要依靠知识管理与信息检索技术，但这些传统方法在信息同步、整合及准确提供方面面临诸多挑战。如今，随着人工智能，特别是机器学习和深度学习在搜索领域的广泛应用，AI搜索为知识发现带来了重大变革。在过去三到五年里，IDC观察到搜索通过基于ML的相关性调整、内容自动标记等功能，显著提高了搜索的准确性和完整性。
根据2023年2月的IDC调查，41%的受访者发现，由于人工智能驱动的搜索系统，员工生产力有所提高，有助于扩大运营规模；33.9%的受访者发现成本节省有所增加；31%的受访者发现收入有所增加。决策、员工和客户满意度以及创新等领域也取得了积极的进步。近一半的受访者（40.8%）在过去三年中投资了新的人工智能企业搜索和知识发现软件，79.4%的受访者使用系统不到五年（见Search and Knowledge Discovery Buying Decisions and ROI, 2023，IDC #US50160723，2023年5月）。
搜索和知识发现系统也越来越多地利用生成式大型语言模型（LLM）的最新创新。LLM生成类似人类语言的能力在2022年底逐渐进入大众视野，为搜索带来了巨大的希望，从提高意图理解和结果相关性到提供个性化和对话式搜索，再到综合见解、答案和摘要。与此同时，从业者发现搜索技术，尤其是矢量搜索，对于帮助缓解幻觉问题至关重要，幻觉问题中LLM通过检索增强生成（RAG）等技术提供错误或不准确的答案。因此，IDC看到搜索和知识发现供应商正在加速提供基于矢量的搜索，以及增强和升级矢量数据库。
从市场规模来看，搜索应用（移动端+Web端）市场用户总数持续上升，其中APP日活有望在年底突破2亿（百度搜索、夸克、360AI搜索、秘塔AI搜索和天工未去重总和），搜索服务需求强劲。本报告中IDC搭建了移动端AI搜索评估模型V1.0。设计了多维度的测评框架与用户调研策略，旨在从用户体验、搜索能力、APP用户数据、AI能力以及安全保障五个层面进行综合分析。
IDC人工智能高级分析师杨雯表示：“AI搜索目前发展的关键在于寻找AI技术与用户需求之间的交汇点。大而全的功能并不是用户的实际需求，而小而精的功能才更能精准对接用户。目前，AI搜索的竞争主要集中在搜索结果的准确性上，尚未实现搜索应用边界的根本性突破。未来，随着技术的不断进步和用户需求的不断深化，AI搜索有望找到更多的需求与技术的交汇点，为用户有温度，真实可用的应用。”