Что такое быстрые ответы YandexGPT и почему они претендуют на звание самого масштабного ИИ-проекта в стране?
Быстрые ответы YandexGPT— это краткие ответы на пользовательские запросы, которые отображаются прямо под поисковой строкой и позволяют оперативно получить информацию по запросу. Алгоритмы изучают поисковую выдачу по заданной теме, выбирают ресурс с наиболее точной и полной информацией, на основе которой нейросеть Яндекса генерирует краткую выжимку. В отличие от YandexGPT, который на текущий момент строит реплики на основе своих знаний, быстрые ответы формируются с опорой на самую актуальную информацию, доступную в интернете.
Источник: Яндекс
Хотя функция быстрых ответов была запущена недавно, она уже вызвала заметный резонанс. Быстрые ответы YandexGPT и Даниил, руководитель проекта, стоят у истоков новой модели поиска в СНГ и за его пределами. Даже Google пока остается на этапе бета-тестирования. Фактически, мы наблюдаем гонку двух технологических гигантов за лидерство в зарождающемся ИИ-поиске.
В России интерес к технологии растет и со стороны пользователей, и со стороны бизнеса. Помимо активного тестирования технологии компании пытаются понять, как работает ИИ-поиск и что нужно сделать, чтобы попасть в быстрые ответы. Ключевое требование — актуальный и полезный контент. Именно по этому критерию нейросеть выбирает источник и формирует ответ. Процесс выглядит так:
В результате пользователь быстрее получает информацию и сразу переходит к наиболее полезному материалу, что повышает скорость и качество поиска. Для бизнеса ИИ-ответы становятся инструментом для роста видимости в инфопотоке и увеличения органического трафика.
Как создается национальный GPT для ведущей поисковой системы страны?
Появление быстрых ответов стало реакцией на изменение пользовательских привычек. Все чаще люди ищут информацию через нейросети вместо классических поисковых систем. Быстрые ответы YandexGPT объединяют привычный формат поиска с улучшенным пользовательским опытом. Человек сразу получает краткий, структурированный ответ от нейросети, избегая сценарий, когда приходится добывать ответ самостоятельно.
«Мы видим влияние генеративных моделей на то, как люди ищут информацию, которое нельзя игнорировать. Поскольку это меняет ожидания от поиска, мы довольно быстро собрали собственное решение внутри Яндекса. Сейчас моя основная задача — масштабировать продукт и продолжать растить качество ответов. Несмотря на то, что решение стало доступно для пользователей Яндекс.Поиска всего месяц назад, мы уже готовим следующий релиз», — добавил Даниил.
Быстрый успех одного из самых масштабных ИИ-проектов во многом обязан накопленному опыту команды и ее руководителя, который учитывал опыт предыдущих запусков.
Даниил — пример продуктового лидера, который последовательно возглавляет ключевые продукты поискового направления Яндекса. Он отвечал за запуск приложения «Яндекс с Алисой» на Android, а также за редизайн главной страницы Яндекс.Поиска с аудиторией в десятки миллионов в день. Проект по редизайну стал одним из первых масштабных достижений. На тот момент у Даниила было всего несколько лет профессионального опыта, однако техгигант доверил визуальный облик главной страницы рунета именно ему. Дальнейшее участие в ключевых продуктах стало цепной реакцией. Сам эксперт описывает принцип распределения проектов таким образом:
«Ключевые решения, как правило, доверяют определенным специалистам, опираясь не на формальный стаж, а на способность брать на себя ответственность. Доверие формируется, когда человек берет задачу, доводит ее до результата и готов отвечать за эффект. Если это происходит регулярно, расположение топ-менеджмента к профессионалу растет, а вместе с ним — и объем ответственности. В итоге выбор делают в пользу тех, на кого можно положиться» — считает Даниил Шлямов.
Опираясь на предыдущий опыт запуска ИИ-функционала в поисковых системах, например, функции суммаризации видео, Даниил заранее уделяет внимание ключевым вызовам. Во-первых, высокая точность ответов стала одним из главных приоритетов.
«Нейросети склонны к галлюцинациям, поэтому точность была принципиальным приоритетом. Пользователи привыкли доверять быстрым ответам в поиске и часто воспринимают их как надежный источник информации. Чтобы сохранить это доверие, мы задали очень высокую планку качества и обучали модель формировать ответы с опорой на источники. Один из ключевых инструментов — обучение с подкреплением: модель поощряется за корректные, проверяемые ответы и получает негативный сигнал, если отклоняется от источника. Со временем это позволяет заметно снизить количество вымышленных деталей и повысить надежность результатов», — рассказывает Даниил.
Во-вторых, команда заранее управляет потенциальными рисками, которые связаны с реакцией рынка на ИИ-релизы. Несмотря на высокий интерес к нейросетям, часть пользователей по-прежнему относится к искусственному интеллекту настороженно. В том числе не все вебмастера готовы к тому, что их контент будет использоваться в ИИ-выдаче — хотя уже сейчас очевидно, что именно за этим форматом будущее поиска.
Чтобы отработать потенциальные возражения владельцев и администраторов веб-ресурсов, продуктовая команда и ее лидер находятся в постоянном диалоге с рынком и собирают обратную связь. Более того, команда активно дорабатывает продукт на основе фидбэка от реальных пользователей. В ближайшее время ожидается новый релиз. По сути, это старт одного из самых массовых GPT-проектов в СНГ, который может заметно изменить то, как пользователи ищут информацию — не только в России, но и за ее пределами.
Как продуктовому лидеру вести команду к успеху и запускать инновационные масштабные продукты?
Будучи продуктовым активатором, который стимулирует прогресс там, где долгое время был застой, а также запускает крупные проекты на стадии идеи и доводит их до реализации, Даниил управляет большими командами. Мы попросили его сформулировать три совета для продуктовых менеджеров, которые только начинают управленческий путь. Эксперт выделил три ключевых принципа:
·
