«Яндекс» развивает поиск, оптимизированный для нейросетей

«Яндекс» развивает «агентный поиск», оптимизированный для нейросетей. Он отбирает только полезную для ответа информацию. Об этом рассказала технический директор «Яндекс Поиска» Екатерина Серажим на конференции «День поиска 2026».

По ее словам, создание конкурентоспособных ассистентов с искусственным интеллектом (ИИ) невозможно без развитой поисковой системы. Можно существенно повысить эффективность и качество их ответов, адаптируя поиск под их нужды.

«Задача поиска для ассистента – отобрать как можно больше документов, полезных для формирования итогового ответа. При этом объем текста, который может обработать модель, ограничен», – пояснила Серажим.

Она отметила, что обработка такой информации требует значительных ресурсов. Благодаря поиску, оптимизированному для нейросетей, объем обрабатываемых ИИ данных снизился на 25% без потери качества.

18 февраля «Яндекс» сообщил о повышении эффективности процессов обучения больших языковых моделей (LLM) без снижения качества и масштабов разработок. За счет глубокой оптимизации инфраструктуры годовая экономия достигает 4,8 млрд руб. Ключевым технологическим решением стала библиотека YCCL (Yet Another Collective Communication Library). Она позволила вдвое ускорить обмен данными между графическими процессорами при обучении нейросетей, сократить объем передаваемых данных и перенести управление с графических на центральные процессоры.