KFN Haberleri: Yapay zeka arama motorları nasıl arama yapıyor?
Geleneksel arama motorlarının "anahtar kelime" odaklı dünyası hızla değişiyor. Artık "ne demek istediğimizi" anlayan, bize 10 mavi link yerine doğrudan bir cevap sunan yapay zeka destekli arama motorları (Perplexity, Google AI Özetleri, Copilot vb.) dönemi başladı. Peki, bu yeni nesil sistemler, internetin devasa bilgi yığınını nasıl tarıyor, anlıyor ve bize saniyeler içinde özetlenmiş bir cevap olarak sunuyor? Geleneksel arama ile LLM (Büyük Dil Modeli) teknolojisinin bu birleşimi, bilgiye erişim şeklimizi kökten değiştiriyor.
1. Aşama: Niyeti Anlama (NLP ve Semantik Arama)
Geleneksel arama motorları (ilk dönem Google, Yahoo vb.), sizin yazdığınız "anahtar kelimeleri" içeren web sayfalarını bulmaya odaklanırdı. "İstanbul en iyi İtalyan restoranı" araması, bu kelimelerin geçtiği, yüksek otoriteye (backlink) sahip siteleri sıralardı.Yapay zeka (AI) destekli motorlar ise Doğal Dil İşleme (NLP) kullanarak cümlenin anlamını çözer. Sizin bir liste değil, bir öneri, belki de konumunuza yakın, yüksek puanlı bir yer aradığınızı anlar. Bu, "semantik arama" olarak bilinir; kelimelerin ötesindeki bağlamı ve niyeti arar. AI, "restoran" kelimesinin "lokanta" ile, "en iyi" kelimesinin "yüksek puanlı" veya "popüler" ile anlamsal olarak ilişkili olduğunu bilir.
2. Aşama: Gelişmiş Bilgi Çekme (RAG'ın 'R'si)
AI, cevabı "bilmez" veya "ezberlemez". Cevabı bulmak için hala devasa bir web dizinine (indeks) veya gerçek zamanlı bilgilere erişmesi gerekir. Bu dizin, geleneksel motorlar gibi interneti tarayan "crawler" (örümcek) botları tarafından sürekli güncellenir.Ancak AI, anladığı niyete göre çok daha spesifik bir arama yapar. Milyarlarca sayfayı tarar ve sadece anahtar kelimelerle eşleşenleri değil, konuyla ilgili olan en alakalı paragrafları, veri parçalarını, makaleleri ve güvenilir kaynakları toplar. Bu sürece "Retrieval" (Bilgi Çekme) denir. AI, sizin sorunuz için en alakalı 10-20 "paragrafı" bir havuzda toplar.
3. Aşama: Sentezleme ve Üretme (RAG'ın 'G'si)
İşte sihir burada gerçekleşir. Geleneksel motor, topladığı linkleri size sıralar ve "Cevabı bu 10 linkin içinde kendin bul" der. AI motoru ise topladığı 10-20 farklı ve alakalı paragrafı, bir Büyük Dil Modeli'ne (LLM) -ChatGPT veya Gemini gibi- gönderir.Bu, "Retrieval-Augmented Generation" (RAG - Geri Getirme Destekli Üretim) olarak bilinen modeldir. AI'ya şu komut verilir: "Sana verdiğim bu 20 kaynağı kullanarak, 'İstanbul'daki en iyi İtalyan restoranı hangisidir?' sorusuna, nedenleriyle birlikte kapsamlı bir cevap yaz."
4. Aşama: Cevap Oluşturma ve Kaynak Gösterme
LLM, aldığı ham bilgileri (paragrafları) analiz eder, çelişkil bilgileri ayıklar (veya belirtir) ve tüm kaynakları birleştirerek akıcı, okunabilir, tek bir paragraf veya liste halinde bir cevap üretir. Bu, bir web sayfasından kopyala-yapıştır değildir; sıfırdan yazılmış, özetlenmiş, birden fazla kaynaktan doğrulanmış (veya karşılaştırılmış) bir cevaptır.Bu yöntem, AI'ın "halüsinasyon" görmesini (yani bilgi uydurmasını) engeller, çünkü AI sadece kendisine verilen "gerçek" kaynaklara bağlı kalarak cevap yazar. Bu yüzden AI arama motorları (Perplexity gibi), oluşturdukları cevabın hangi kısımlarını hangi sitelerden (kaynaklardan) derlediğini gösteren dipnotlar veya linkler ekler. Bu, bilginin güvenilirliğini ve şeffaflığını artırır.
Özetle, AI araması "bilmek" ile ilgili değil, "anlamak", "ilgili bilgiyi bulmak" ve "sentezlemek" ile ilgilidir. Peki siz bu yeni nesil AI özetlerini mi, yoksa geleneksel 10 mavi link yöntemini mi tercih ediyorsunuz?
