API Tìm Kiếm Đơn Giản Vượt Trội Hơn Hệ Thống Phức Tạp Khi Được Sử Dụng Bởi AI Agent

Một cuộc tranh luận đang gia tăng trong cộng đồng AI xoay quanh việc liệu các hệ thống tìm kiếm truyền thống có thực sự đang cản trở các AI agent hay không. Trong khi hầu hết các công ty đầu tư mạnh vào các công cụ tìm kiếm tinh vi với thuật toán xếp hạng tiên tiến và tối ưu hóa sự tương tác của người dùng, một số nhà phát triển đang phát hiện ra rằng các phương pháp đơn giản hơn hoạt động tốt hơn khi AI agent thực hiện tìm kiếm thay vì con người.

Một đồ họa quảng cáo cho một buổi nói chuyện về các kỹ thuật tìm kiếm nâng cao, làm nổi bật những thách thức mà các hệ thống tìm kiếm truyền thống phải đối mặt

Vấn Đề Với Hệ Thống Tìm Kiếm Thông Minh

Các hệ thống tìm kiếm truyền thống được xây dựng như những hộp đen. Chúng nhận một truy vấn và trả về kết quả bằng cách sử dụng các thuật toán phức tạp có xem xét đến sự tương tác của người dùng, từ đồng nghĩa và các tín hiệu xếp hạng. Nhưng các AI agent gặp khó khăn với những hệ thống này vì chúng không thể hiểu được cách công cụ tìm kiếm thực sự hoạt động. Khi một agent nhận được kết quả bất ngờ, nó không có cách nào để điều chỉnh phương pháp tiếp cận một cách hiệu quả.

Cuộc thảo luận trong cộng đồng tiết lộ một sự căng thẳng cơ bản giữa những gì con người muốn từ tìm kiếm và những gì các AI agent cần. Nhiều người dùng bày tỏ sự thất vọng với các công cụ tìm kiếm hiện đại cố gắng trở nên quá thông minh, họ thích việc khớp từ khóa đơn giản hoạt động một cách dự đoán được.

So sánh API Tìm kiếm Truyền thống và Đơn giản

Một sơ đồ luồng mô tả chi tiết quy trình " Agentic Search ", giải thích cách các tác nhân AI có thể tìm kiếm hiệu quả các lựa chọn phù hợp cho "những đứa trẻ mọt sách". Điều này phản ánh nhu cầu về các công cụ tìm kiếm đơn giản hơn được đề cập trong bài viết

Tại Sao Công Cụ Tìm Kiếm Ngu Lại Hoạt Động Tốt Hơn Cho Agent

Thay vì các API tìm kiếm phức tạp, một số nhà phát triển đang thử nghiệm với tìm kiếm từ khóa cơ bản mà các agent có thể hiểu và suy luận về nó. Những công cụ đơn giản này cho AI biết chính xác cách chúng hoạt động - chỉ khớp từ khóa với chấm điểm cơ bản. Sự minh bạch này cho phép các agent xây dựng một mô hình tinh thần về công cụ và sử dụng nó hiệu quả hơn.

Phương pháp này có vẻ phản trực giác, nhưng kết quả ban đầu cho thấy triển vọng. Các agent có thể thành công tìm thấy sản phẩm liên quan bằng cách thử các kết hợp từ khóa khác nhau và học hỏi từ kết quả của chúng. Chúng thậm chí có thể nhớ những gì đã hoạt động tốt cho các truy vấn tương tự trong quá khứ, tích lũy kiến thức theo thời gian.

Lưu ý: Chấm điểm BM25 là một hàm xếp hạng được sử dụng bởi các công cụ tìm kiếm để ước tính mức độ liên quan của tài liệu đối với một truy vấn tìm kiếm nhất định dựa trên tần suất từ khóa và độ dài tài liệu.

Các Thành Phần Kỹ Thuật Chính của Tìm Kiếm Đơn Giản cho AI Agent

• Chức Năng Tìm Kiếm: Tìm kiếm từ khóa trực tiếp không có từ đồng nghĩa
• Chấm Điểm: Thuật toán BM25 trên tên sản phẩm và mô tả
• Tokenization: Tokenization snowball cơ bản
• Hệ Thống Bộ Nhớ: Agent lưu trữ và gọi lại các đánh giá truy vấn trong quá khứ
• Semantic Caching: Tra cứu vector của các truy vấn tương tự trong quá khứ
• Tự Đánh Giá: " LLM-as-a-judge " để đánh giá chất lượng kết quả

Mảnh Ghép Còn Thiếu: Dữ Liệu Hành Vi Người Dùng

Tuy nhiên, cộng đồng xác định một điểm yếu lớn trong phương pháp này. Các AI agent đưa ra quyết định dựa trên suy luận logic, nhưng người dùng thường hành xử một cách không thể dự đoán. Mọi người nhấp vào màu sắc nhàm chán thay vì những màu thú vị, chọn sản phẩm vì những lý do không liên quan đến truy vấn tìm kiếm của họ, hoặc tìm thấy những gì họ cần mà không cần nhấp vào bất cứ thứ gì.

Chúng ta không thể mong đợi các LLM có bất kỳ ý tưởng nào về những điều điên rồ, khó hiểu mà con người làm khi không ai quan sát.

Các công cụ tìm kiếm truyền thống dành nhiều năm học hỏi từ hàng triệu tương tác của người dùng để hiểu những mẫu này. Các AI agent hiện tại không có quyền truy cập vào phản hồi có giá trị này, có khả năng khiến chúng trở thành những thẩm phán kém về những gì người dùng thực sự muốn.

Mối Quan Ngại Về Niềm Tin và Kiểm Soát

Cuộc thảo luận cũng tiết lộ những mối quan ngại sâu sắc hơn về việc các AI agent đưa ra quyết định thay mặt người dùng. Vì những agent này thường chạy trên máy chủ của công ty thay vì thiết bị người dùng, có những câu hỏi về việc liệu chúng có tiếp tục phù hợp với lợi ích của người dùng theo thời gian hay không. Lịch sử của ngành công nghệ về các dịch vụ ban đầu hữu ích nhưng trở nên ít thân thiện với người dùng hơn khi chúng trưởng thành làm tăng thêm những mối quan ngại này.

Một số thành viên cộng đồng lo lắng rằng các AI agent được tối ưu hóa cho suy luận logic thực sự có thể loại bỏ các kết quả tìm kiếm mà người dùng sẽ thấy hấp dẫn, đơn giản chỉ vì agent không hiểu sở thích của con người.

Nhìn Về Phía Trước

Trong khi phương pháp tìm kiếm đơn giản cho thấy triển vọng cho các AI agent, nó chỉ đại diện cho khởi đầu của việc giải quyết các vấn đề tìm kiếm trong thế giới được điều khiển bởi AI. Thách thức nằm ở việc kết hợp sự minh bạch mà các agent cần với những hiểu biết về hành vi người dùng làm cho tìm kiếm thực sự hữu ích. Khi các AI agent trở nên phổ biến hơn, các hệ thống tìm kiếm có thể cần thiết kế lại cơ bản để phục vụ hiệu quả cả người dùng con người và nhân tạo.

Cuộc tranh luận làm nổi bật một câu hỏi rộng lớn hơn về các hệ thống AI: chúng ta nên tạo ra các công cụ hoạt động tốt với suy luận AI, hay chúng ta nên tập trung vào việc nắm bắt thực tế lộn xộn của hành vi con người? Câu trả lời có thể quyết định cách chúng ta tương tác với thông tin trong những năm tới.

Tham khảo: Agents turn simple keyword search into compelling search experiences