The Use of Generative Search Engines for Knowledge Work and Complex Tasks

📄 arXiv: 2404.04268v1 📥 PDF

作者: Siddharth Suri, Scott Counts, Leijie Wang, Chacha Chen, Mengting Wan, Tara Safavi, Jennifer Neville, Chirag Shah, Ryen W. White, Reid Andersen, Georg Buscher, Sathish Manivannan, Nagu Rangan, Longqi Yang

分类: cs.IR, cs.AI, cs.CY, cs.SI

发布日期: 2024-03-19

备注: 32 pages, 3 figures, 4 tables

💡 一句话要点

提出生成搜索引擎以提升知识工作效率

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 生成搜索引擎 大型语言模型 知识工作 认知复杂性 信息检索 内容生成 用户体验

📋 核心要点

  1. 现有的传统搜索引擎在处理复杂知识工作任务时存在局限，无法满足用户对高认知复杂性任务的需求。
  2. 本文提出生成搜索引擎的概念，结合大型语言模型的生成能力与传统搜索引擎的检索能力，以支持更复杂的知识工作。
  3. 实证分析结果显示，用户在生成搜索引擎上进行的任务在认知复杂性上显著高于传统搜索引擎，表明其在知识工作中的有效性。

📝 摘要（中文）

近年来，搜索引擎是人们获取在线信息的主要方式。随着大型语言模型（LLMs）的出现，机器具备了生成文本、图像、代码等新数字工件的能力，催生了生成搜索引擎这一新工具，它将LLMs的能力与传统搜索引擎结合。通过对Bing Copilot（Bing Chat）的实证分析，本文探讨了人们使用Bing Copilot与Bing搜索的任务类型和复杂性。研究结果表明，用户在生成搜索引擎上进行的知识工作任务的认知复杂性普遍高于传统搜索引擎的使用情况。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决传统搜索引擎在处理高认知复杂性知识工作任务时的不足，尤其是在生成新信息和创作内容方面的局限性。

核心思路：通过引入生成搜索引擎，结合大型语言模型的生成能力，提升用户在复杂任务中的信息获取和处理效率。这样的设计旨在使用户能够更高效地完成知识工作。

技术框架：生成搜索引擎的整体架构包括信息检索模块、生成模块和用户交互模块。信息检索模块负责获取相关信息，生成模块利用LLMs生成新内容，用户交互模块则优化用户体验。

关键创新：本文的主要创新在于将生成能力与搜索引擎功能相结合，形成一种新的工具，显著提升了用户在知识工作中的效率和任务复杂性处理能力。

关键设计：在设计中，关键参数包括生成模型的选择、信息检索算法的优化，以及用户交互界面的设计，以确保用户能够直观地获取和生成信息。具体的损失函数和网络结构细节则依赖于所使用的LLMs。

📊 实验亮点

实验结果表明，用户在Bing Copilot上进行的知识工作任务的认知复杂性显著高于在传统Bing搜索中的任务，表明生成搜索引擎在处理复杂任务时的有效性。具体数据未提供，但研究结果显示出明显的提升幅度。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、内容创作、软件开发等多个知识工作领域。生成搜索引擎能够帮助用户更高效地获取信息、生成内容，从而提升工作效率和创造力。未来，这种技术可能会在更多行业中得到广泛应用，改变人们的工作方式。

📄 摘要（原文）

Until recently, search engines were the predominant method for people to access online information. The recent emergence of large language models (LLMs) has given machines new capabilities such as the ability to generate new digital artifacts like text, images, code etc., resulting in a new tool, a generative search engine, which combines the capabilities of LLMs with a traditional search engine. Through the empirical analysis of Bing Copilot (Bing Chat), one of the first publicly available generative search engines, we analyze the types and complexity of tasks that people use Bing Copilot for compared to Bing Search. Findings indicate that people use the generative search engine for more knowledge work tasks that are higher in cognitive complexity than were commonly done with a traditional search engine.