-
Ahrefs szakértője elárulta, mi működik az LLM-ek bevonásában
Az utóbbi években a mesterséges intelligencia és a nagynyelvű modellek (LLM-ek) egyre nagyobb szerepet kaptak a digitális keresések világában. Azonban sok szakember vitatkozik arról, hogy az LLM-optimalizáció különálló terület-e az SEO-tól, vagy éppenséggel annak része. Patrick Stox, az Ahrefs termék tanácsadója és technikai SEO szakértője legfrissebb interjújában részletesen beszélt arról, hogyan változik a keresési folyamat, valamint arról, hogy mely stratégiák bizonyulnak sikeresnek az LLM-ek világában. Emellett arról is meggyőződhetünk, hogy a Google továbbra sem veszítette el vezető szerepét, és a valódi emberi kapcsolatok fontossága ma is megkerülhetetlen. Google: még mindig a keresés királya A mesterséges intelligenciával kapcsolatos hype és az olyan megoldások, mint a ChatGPT, gyakran azt a tévhitet erősítik,…
-
Gemini 3: Az új mesterséges intelligencia motor automatikusan segíti a Google keresést
A Google tovább fejleszti mesterséges intelligencia alapú keresési szolgáltatásait, és a legújabb frissítésével a Gemini 3 nevű modellt vezeti be a keresési AI mód automatikus működtetéséhez. Ez az újítás lehetővé teszi, hogy a legösszetettebb keresési lekérdezések esetén a rendszer intelligensen válassza ki a legmegfelelőbb modellt, így még hatékonyabb válaszokat adjon a felhasználóknak. A korábbi bejelentés szerint a Gemini 3 már november 18-án elérhető lett manuálisan az AI mód kiválasztására, azonban a teljes automatikus bevezetés csak november 26-án indult el az Egyesült Államokban elérhető Google AI Pro és Ultra előfizetők számára. Ezzel a Google egy lépést tett előre abban, hogy a kereső intelligensebben, automatikusan kezelje a különféle bonyolultságú kérdéseket, miközben az…
-
Hogyan építsd meg saját otthoni mesterséges intelligencia laborodat – kezdők útmutatója
Az utóbbi években a mesterséges intelligencia (MI) egyre inkább elérhetővé vált a hétköznapi felhasználók számára is. Míg tíz évvel ezelőtt a gépi tanulással kapcsolatos kísérletezéshez drága szerverekre, erős grafikus kártyákra és egyetemi laboratóriumokra volt szükség, ma már viszonylag olcsó hardverek, nyílt forráskódú keretrendszerek és felhőszolgáltatások segítségével bárki könnyedén belevághat. Egy saját otthoni MI labor kialakítása nemcsak tanulási lehetőséget kínál, hanem valódi gyakorlati tapasztalatot is nyújt, legyen szó lelkes hobbi fejlesztőről, egyetemista hallgatóról vagy kezdő szakemberről. Mi is az az otthoni mesterséges intelligencia labor? Az otthoni MI labor egy személyes fejlesztői környezet, ahol minden adott a gépi tanulási projektek és kísérletek lebonyolításához: hardver, szoftverek, eszközök és adatbázisok. Míg a nagyvállalati kutatóközpontok…
-
Hatékonyabb AI-eszközkapcsolatok a Model Context Protocol (MCP) kódvégrehajtással
Az AI-ügynökök és külső rendszerek integrációja mindig is kihívást jelentett a fejlesztők számára. A Model Context Protocol (MCP) egy nyílt szabvány, amely forradalmasítja ezt a területet azáltal, hogy egységes protokollt kínál az AI-ügynökök és különféle eszközök, adatbázisok összekapcsolására. 2024 novemberi indulása óta a MCP gyors terjedésnek indult: több ezer MCP szerver, támogatás a legnépszerűbb programozási nyelvekhez és széles körű iparági elfogadottság jellemzi. Ugyanakkor a csatlakoztatott eszközök számának növekedésével új kihívások is felmerültek, amelyekre a kódvégrehajtás bevezetése jelenthet hatékony megoldást. A MCP és a jelenlegi kihívások A hagyományos MCP-alapú integrációk során az AI-ügynökök előre betöltik az összes eszköz definícióját, amelyeket használhatnak. Ez a megközelítés azonban gyorsan megnöveli a modell által feldolgozandó…
-
Az AI következetlenségi paradoxon: Miért ad eltérő válaszokat ugyanaz az AI, és mit jelent ez a márkád számára?
Az elmúlt években az AI-alapú rendszerek egyre nagyobb szerepet játszanak a digitális keresésekben és a márkák online megjelenésében. Ugyanakkor sok vállalkozás és marketing szakember szembesül egy szokatlan jelenséggel: ugyanaz a mesterséges intelligencia különböző időpontokban eltérő válaszokat ad ugyanarra a kérdésre. Ez az úgynevezett „AI következetlenségi paradoxon” komoly kihívásokat jelent a márkák számára, hiszen az online jelenlét és az egységes márkaüzenet fenntartása az AI-korszakban egyre bonyolultabbá válik. Az alábbiakban részletesen bemutatjuk, hogy mi okozza ezt a jelenséget, milyen hatással van a márkákra, és hogyan lehet hatékonyan alkalmazkodni az AI által generált, változó valóságokhoz. Mi okozza az AI következetlenséget? Az AI válaszainak eltérését nem véletlenszerű hibák okozzák, hanem három alapvető technikai tényező…
