1.1. Основные принципы работы поисковой системы
Поисковые системы, являясь ключевым инструментом доступа к информации в интернете, постоянно развиваются, чтобы отвечать на возрастающие требования пользователей и технологические вызовы современности. Одним из наиболее значимых направлений в этом развитии является применение искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения для улучшения процессов индексации и поиска информации.
В данной книге мы подробно рассмотрим, как именно работают современные поисковые системы, какие технологии лежат в их основе и какое влияние оказывает на их развитие искусственный интеллект.
Рассмотрим, как устроена логика работы поисковых систем на примере «Яндекса» (в целом она схожа и для Google, за исключением некоторых технологий и алгоритмов).
Шаг 1: Обработка запроса
Когда пользователь вводит поисковый запрос, этот запрос сначала попадает на балансировщик нагрузки – специальное устройство, которое автоматически перенаправляет запрос в наименее загруженный в данный момент серверный кластер. Это необходимо для максимально эффективного распределения нагрузки на все имеющиеся вычислительные мощности.
Шаг 2: Метапоисковая система
Далее запрос поступает в метапоисковую систему, которая выполняет следующие задачи:
– получает все данные о запросе и определяет его тип;
– проверяет орфографию;
– определяет регион, откуда поступил запрос, чтобы решить, стоит ли показывать в выдаче региональные сайты и информацию.
Шаг 3: Проверка на повторение
Метапоиск проверяет, не повторяется ли этот запрос в последнее время. Это связано с тем, что некоторые запросы резко вспыхивают в популярности из-за значимых событий, катастроф, рекламных акций и т. п. Для экономии вычислительных ресурсов поисковые системы некоторое время хранят популярные запросы и ответы на них в кэше, чтобы при повторных обращениях сразу отдавать готовый результат из кэша.
Шаг 4: Формирование нового ответа
Если готового ответа не нашлось, формируется новый ответ с помощью базового поискового механизма. Для этого запрос разбивается на части и распределяется по разным серверам с индексами данных. Поиск по частям всегда происходит быстрее. Кроме того, каждый сервер имеет несколько резервных копий для резервирования данных и распределения нагрузки при всплесках популярных запросов.
Шаг 5: Алгоритм ранжирования
Когда все серверы вернут результаты по своим частям запроса, к работе подключается алгоритм ранжирования, который расставляет ссылки по релевантности запросу.
Вот так в общих чертах устроена логика обработки запросов в поисковых системах. Современные поисковые системы используют сложные алгоритмы и технологии, включая искусственный интеллект и машинное обучение, для обеспечения максимально релевантных и точных результатов для пользователей. В будущем можно ожидать еще более продвинутых и интеллектуальных систем поиска, способных удовлетворять растущие потребности пользователей.
Как работают поисковые машины
Теперь в деталях рассмотрим все этапы функционирования поисковых систем – от первоначального сканирования и сбора адресов до финального формирования поисковой выдачи с учетом сотен различных факторов.
Сбор адресов страниц в интернете
Для начала поисковый робот составляет список адресов веб-страниц, по которым впоследствии будет производиться индексация. Изначально разработчики загружают в систему небольшой набор начальных URL, взятых, к примеру, из какого-либо каталога сайтов. Далее робот анализирует содержимое каждой страницы в этом списке, извлекает все гиперссылки и пополняет первоначальный пул адресов. Таким образом, за счет переходов по ссылкам список адресов быстро разрастается до миллиардов.
