eRAG – экономически эффективный метод редизайна поисковых систем для искусственного интеллекта

Поисковая система будущего будет работать на искусственном интеллекте (ИИ). Группа учёных из Массачусетского университета разработала метод eRAG для оценки надёжности ИИ-поисковых систем.

eRAG взаимодействует с ИИ и оценивает качество поисковых систем. Основная проблема — разные информационные потребности людей и ИИ. Люди могут уточнять запросы, а ИИ работает с большими массивами данных.

Метод дополняет поисковые результаты, оценивая их полезность для ИИ. Это делается через обучение ИИ на релевантных документах. Метод экономит время и энергию, но требует мощных ИИ-моделей.

eRAG работает так: пользователь использует ИИ для задачи, поисковая система возвращает результаты, которые ИИ оценивает. Это помогает выбрать лучшую поисковую систему для ИИ-агентов.