نهج Deepseek في تزحف البيانات والبحث يتباعد بشكل كبير عن محركات البحث التقليدية في العديد من الجوانب الرئيسية ، وذلك في المقام الأول من خلال استخدامها لخوارزميات AI المتقدمة والتركيز على الفهم السياقي.
فهم السياق مقابل مطابقة الكلمات الرئيسية
** محركات البحث التقليدية: عادة ما تعتمد على مطابقة الكلمات الرئيسية لاسترداد المعلومات. عندما يقوم المستخدم بإدخال استعلام ، يقوم المحرك بمسح فهرسه للصفحات التي تحتوي على تلك الكلمات الرئيسية الدقيقة ، مما يؤدي غالبًا إلى نتائج قد تكون غير ذات صلة أو عفا عليها الزمن. يمكن أن تؤدي هذه الطريقة إلى تجربة مستخدم محبط ، حيث يتعين على المستخدمين غالبًا البحث في العديد من الصفحات للعثور على ما يحتاجون إليه [2] [4].
** نهج Deepseek: على النقيض من ذلك ، توظف Deepseek خوارزميات AI المتقدمة التي تعطي الأولوية لفهم السياق والنية وراء استعلامات المستخدم. بدلاً من مجرد مطابقة الكلمات الرئيسية ، فإنه يحلل معنى وفروق طلب البحث. على سبيل المثال ، إذا بحث أحد المستخدمين عن "أحدث الأبحاث حول تغير المناخ" ، فقد تم تصميم Deepseek لتقديم ليس فقط مقالات تحتوي على هذه الكلمات ، ولكن أيضًا الأوراق الأكاديمية ذات الصلة والمواضيع ذات الصلة التي تتماشى مع نية المستخدم [2] [4]. هذه القدرة تجعل النتائج تشعر بمزيد من التخصيص وتصميم الاحتياجات الفردية.
التعلم التكيفي والتحسين المستمر
** محركات البحث التقليدية: هذه الأنظمة عمومًا لا تتكيف بناءً على تفاعلات المستخدم. بمجرد فهرستها ، تظل البيانات ثابتة ما لم يتم تحديثها يدويًا أو إعادة صياغتها على فترات.
** تقنية Deepseek: تستخدم Deepseek تقنيات التعلم الآلي التي تمكنها من التعلم من سلوك المستخدم باستمرار. بينما يتعامل المستخدمون مع النظام الأساسي ، فإنه يحسن فهمه لتفضيلاتهم ويحسن أهمية نتائج البحث في المستقبل. تتيح عملية التعلم التكيفية هذه أن تصبح Deepseek فعالة بشكل متزايد مع مرور الوقت ، مما يوفر للمستخدمين رؤى أكثر توافقًا مع مصالحهم [2] [4].
رؤى تنبؤية وتوصيات استباقية
** محركات البحث التقليدية: عادةً ما تستجيب لهذه المحركات للاستعلامات دون توقع احتياجات المستخدم خارج البحث الفوري.
** ميزات Deepseek: Deepseek تسير خطوة إلى الأمام من خلال تحليل الأنماط عبر ملايين عمليات البحث للتنبؤ بالاتجاهات واقتراح مواضيع قد يجدها المستخدمون ذات قيمة. يعني هذا النهج الاستباقي أن المستخدمين قد يتلقون توصيات للمحتوى الذين لم يبحثوا عنه بشكل صريح ولكن يمكن أن يكونوا ذا صلة بمصالحهم أو احتياجاتهم [2] [4].
تطبيقات العالم الحقيقي
تمتد قدرات Deepseek إلى ما وراء عمليات تفتيش المستخدم الفردية ؛ كما أنها مفيدة للشركات والمؤسسات التي تتطلع إلى استخراج رؤى من مجموعات البيانات الكبيرة. على سبيل المثال:
- الرعاية الصحية: تحليل سجلات المرضى لاقتراحات العلاج.
- التمويل: مسح الأخبار العالمية لتوقعات اتجاه السوق.
- التجارة الإلكترونية: تعزيز توصيات المنتج بناءً على بيانات سلوك العميل [4] [5].
من خلال دمج هذه الميزات المتقدمة في منهجية تزحف البيانات الخاصة بها ، يمثل Deepseek تطورًا كبيرًا في كيفية عمل تقنيات البحث ، مع التركيز على السرعة والدقة والتخصيص بدلاً من الأساليب التقليدية القائمة على الكلمات الرئيسية.
الاستشهادات:[1] https://www.youtube.com/watch؟v=wkldljjzv1k
[2] https://aifuturetalks.com/deepseek/
[3] https://planetbanatt.net/articles/deepseek.html
[4] https://ai2sql.io/deepseek-ai-search-explained
[5]
[6] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutionizing-ai-open-source-reasoning-20-ramachandran-xakme
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepeek-math/blob/main/readme.md
[8] https://arxiv.org/html/2403.05525v1