Искусственный интеллект в поиске: революция от Яндекса

𝓲

Фото: Личный архив Даниила Шлямова

До интеграции «Нейро» в Алису существовали отдельные сервисы Яндекса, и «Нейро» был самостоятельным продуктом с аудиторией в десятки миллионов человек.

Вот только некоторые возможности нового Поиска:

• Генерация текстов и изображений прямо в поисковой строке.
• Подробные и структурированные ответы. Алиса предоставляет информацию в формате с подзаголовками, дополняя её видео, картинками и ссылками на первоисточники.
• Режим рассуждений. Пользователь нажимает кнопку «Рассуждать», и Алиса анализирует данные, делает выводы и представляет информацию в виде сравнительных таблиц.

Как поделился Даниил, он руководит созданием и масштабированием генеративных моделей, которые ежедневно помогают более 10+ миллионам пользователей получать точные и обоснованные ответы за считанные секунды. Благодаря ему, с поиском теперь буквально можно поговорить.

В беседе мы обсудим, как выстраивается стратегия объединения большой продуктовой команды, ключевые принципы создания AI-продуктов, баланс между инновациями и бизнес-целями, архитектуру системы Яндекс.Нейро и взглянем в будущее развития нейросетей в поиске.

Даниил, ранее ты руководил интеграцией Нейро в Поиске – это огромный шаг не только для Яндекса, но и для всей индустрии. Как тебе удалось объединить такую большую команду и сохранить общее видение продукта? Что для тебя было самым важным в этой стратегии?

Для меня любая стратегия начинается с ясного понимания, какую именно проблему мы решаем для пользователя. Если команда из сотен человек понимает, что цель заключается в том, чтобы сделать жизнь людей проще и комфортнее, стратегия становится понятной и вдохновляющей.

В основе моего личного подхода – взгляд на мир глазами пользователя: мы старались понять реальные запросы и чётко формулировали, какую боль убираем. Второй мой принцип – качество. В Яндексе мы всегда ощущали огромную ответственность перед миллионами пользователей, которые доверяют нашим продуктам. Поэтому не могли позволить себе выпускать что-то недоработанное. Мы не делали AI, потому что это модно, мы создавали работающие продукты, которые действительно помогают людям и качественно улучшает их жизнь каждый день.

И, наконец, третий принцип – цифровизация всех процессов и результатов. Я действительно стараюсь всё измерять, даже такие на первый взгляд нематериальные вещи, как пользовательское счастье. Нужно уметь перевести эти ощущения в метрики: придумать, как измерить качество ответа или уровень удовлетворенности. Это делает стратегию прозрачной, позволяет управлять ею на основе данных и помогает всей команде двигаться в одном направлении.

Ты упоминал, что для создания AI-продуктов на миллионы пользователей важны определенные принципы. Какие из них ты считаешь ключевыми? И как они помогли вам сделать Нейро успешным?

Первое и самое важное – это целесообразность применения AI. Сегодня технологии искусственного интеллекта привлекают много внимания, и почти любую функцию можно назвать «AI-фичей». Однако важно задать себе вопрос: действительно ли AI нужен для решения конкретной задачи? Если технология не делает продукт быстрее, удобнее, дешевле или качественнее, её использование неоправданно. AI должен быть инструментом, а не самоцелью.

Второй принцип – этичность. Каждое технологическое решение должно приносить пользу людям, а не создавать риски. Для нас важно, чтобы AI помогал пользователям, делал их взаимодействие с продуктом комфортным и безопасным. Мы осознанно избегаем решений, которые могут нарушить доверие или нанести вред. Этичность – это часть ответственности, без которой невозможно работать на миллионы пользователей.

Ну и отдельно хочу выделить умение держать фокус. Это особенно сложно в нашей среде, когда мир ИИ меняется чрезвычайно быстро. Чтобы создавать AI-продукты, нужно уметь удерживать внимание команды на действительно важных целях. В процессе разработки возникает множество привлекательных идей, но нельзя распылять ресурсы. Когда ясно определены ключевые проблемы и метрики успеха, нужно твердо следовать стратегии и говорить «нет» тому, что не приближает к основной цели. Именно концентрация и дисциплина позволяют создавать масштабные и стабильные AI‑продукты.

Поиск – это зрелый продукт с огромной экосистемой. Как тебе удавалось находить баланс между внедрением инноваций и сохранением стабильности? Были ли моменты, когда приходилось принимать сложные решения ради роста?

Да, поиск – это зрелый и сложный продукт. Каждый его элемент продуман: за каждым пикселем стоят пользовательские привычки, бизнес‑модели и экосистема партнеров. Он приносит значимую выручку и обслуживает миллионы людей. Поэтому любые изменения, особенно связанные с искусственным интеллектом, требуют точного баланса между инновациями и стабильностью.

С одной стороны, инновации требуют скорости, так как технологии быстро развиваются, и нельзя стоять на месте. С другой, любое изменение в поиске затрагивает сразу несколько уровней: то, как пользователи взаимодействуют с результатами, как партнёры получают трафик, и как работает сам бизнес Яндекса. Поэтому мы развивали поиск осторожно, итеративно.

Мы запускали десятки экспериментов, проверяя результаты не только по метрикам продукта, но и по влиянию на экосистему. Наша цель была проста: убедиться, что пользователи понимают изменения, партнёры не теряют трафик, а бизнес остаётся устойчивым.

Были и сложные решения. Например, когда мы внедряли функцию «Нейро», команду разделили разные подходы. Некоторые предлагали яркий, визуально заметный дизайн – эффектный, но рискованный. Другие настаивали на сдержанном варианте – отдельной вкладке рядом с остальными. Эксперименты показали, что пользователи гораздо чаще возвращаются и взаимодействуют именно с более спокойным решением. Использование вкладки «Нейро» за первые полгода выросло более чем в два раза.

Для меня это пример правильного компромисса. Иногда нужно отказаться от эффектного ради эффективного. Если метрики подтверждают, что решение работает лучше и делает продукт удобнее для людей, то это и есть признак зрелого, устойчивого развития, какая бы ни была инновационная среда.

Ты говорил, что Нейро обрабатывает десятки миллионов запросов в день. Как вы добились такого роста? Это больше про интуицию или про точные метрики? И как вы находили баланс между этими подходами?

Быстрый рост продукта никогда не происходит сам по себе: за ним всегда стоит сочетание двух факторов: продуктовой интуиции и метрик. Интуиция помогает задать направление, почувствовать, куда движется рынок и что нужно пользователям. Метрики подтверждают, что выбранный путь действительно верный или, наоборот, дают ранний сигнал, что гипотеза не сработала. Все как и в жизни.

Если опираться только на интуицию, можно принять красивое, но бесполезное решение, оторванное от реальных потребностей людей. Если смотреть только на цифры, легко застрять в бесконечной оптимизации мелких показателей, улучшая проценты и клики, не создавая настоящих прорывов.

В нашем случае мы интуитивно видели, что поведение пользователей меняется. С ростом больших языковых моделей люди всё чаще хотят получить готовый, осмысленный ответ на свой вопрос, а не разбираться в разнообразии информации самостоятельно. Это стало нашим направлением движения.

Чтобы этот подход не остался просто идеей, мы действовали системно: проводили эксперименты, проверяли, как новые решения влияют на качество поиска, скорость получения ответа и вовлеченность пользователей. Также отслеживали, не нарушается ли баланс в экосистеме, то есть, продолжают ли партнёры получать трафик, остаётся ли устойчивым бизнес.

Идея объединить текст, изображения и видео в одном ответе – это революция в поисковых системах. Это буквально новый способ коммуникации с поисковиком. Как вы пришли к этому решению? Что стало отправной точкой?

Идея появилась на стыке данных и продуктового понимания того, как сделать конкретный запрос максимально удобным для пользователя. Мы много смотрели на реальные запросы и на то, какие ответы генерирует модель. И всякий раз задавали себе простой вопрос: что сделать, чтобы пользователь решил свою задачу быстрее и легче?

Когда начинаешь разбирать такие запросы, становится очевидно, что есть целые классы задач, где одного текста просто недостаточно. Например: «как нарисовать кота», «как завязать галстук», «чем отличается Хохлома от Гжели». Текст может объяснить, но не показать. В таких сценариях отсутствие визуальной составляющей делает решение менее понятным. А если добавить картинку или короткое видео то задача решается быстрее и удобнее.

Мы увидели, что таких запросов очень много, что есть отдельная большая категория, где это существенно улучшит ответ. И стало понятно, что правильный ответ должен сочетать текст для структуры и объяснений и визуальный контент для наглядности.

Так и родилась идея: не выбирать между форматом текста, картинок или видео, а комбинировать их так, чтобы ответ был исчерпывающим и максимально полезным для пользователя.

«Яндекс.Нейро» выделяется структурированностью ответов. Как вам удалось добиться такого уровня качества? Есть ли какие-то уникальные подходы или архитектурные решения, которые сделали это возможным?

Мы разработали архитектуру, основанную на взаимодействии двух моделей «планера» и «генератора». Такой подход позволяет эффективно разделить задачи, требующие различных навыков. Теоретически можно было бы объединить эти функции в одной модели, но это потребовало бы создания универсальной модели, способной выполнять всё сразу. Это значительно увеличило бы её размер и требования к вычислительным мощностям.

При сотнях миллионов запросов в день в Яндексе такая модель была бы слишком дорогой и нецелесообразной. Разделение задач между двумя моделями оказалось оптимальным решением.

Планер анализирует источники, определяет структуру ответа, выбирает форматы (текст, изображение, видео), формирует план и собирает данные. Генератор, в свою очередь, создаёт связный и качественный текст на основе подготовленного плана.

Этот подход даёт несколько ключевых преимуществ:

• Качество: Ответы становятся структурированными, стабильными и быстрыми.
• Контролируемость: Мы можем управлять композицией и форматами.
• Масштабируемость: Генератор остаётся лёгким и оптимизированным, что снижает затраты на вычисления.

Попытка объединить всё в одной модели была бы неэффективной, так как универсальная модель потребовала бы значительно больше ресурсов, что сделало бы её использование невозможным в условиях высокой нагрузки.

Был ли момент, когда ты понял, что Алиса в Поиске становится революционным продуктом? Что именно заставило тебя почувствовать, что вы сделали что-то по-настоящему значимое для индустрии?

Понимание революционности продукта пришло ещё на стадии первых рабочих прототипов. Когда моя команда начала пересылать друг другу лучшие ответы, которые действительно впечатляли, стал очевиден вирусный эффект внутри коллектива. Это всегда признак того, что создано что-то новое и значимое.

Еще один значимый момент осознания, когда понимаешь, что делаешь вещи, которых никто в индустрии тогда не делал. Например, то, как именно Алиса вставляет видео и изображения. Не одно видео на весь ответ, а специально подобранные видео под каждый раздел. На запрос «Рецепт борща», для каждого типа «Классический», «постный» и т.д. Алиса находит нужный рецепт, который иллюстрирует его. Или один из популярных у нас примеров: «в чём разница между гжелью и хохломой». Алиса не просто показывает карусель картинок; она под каждый раздел подбирает отдельные, максимально подходящие изображения.

То есть мы научили Алису собирать структурный ответ, который обогащается в нужных местах визуальными составляющими, что помогает органично раскрывать ответ. На тот момент я не видел продукта, который делал бы это так же глубоко. И уже сейчас, очень скоро после запуска, мы видим реакцию пользователей и медиа, приглашение на это интервью, все это становится дополнительным подтверждением. Было приятно видеть, что люди оценили именно то, что мы стремились сделать – не эффектную «фичу», а новый способ отвечать на сложные запросы.

Очевидно, что этим решением будут вдохновляться и другие игроки рынка. Когда конкуренты начинают копировать ваши идеи, это больше про гордость или про вызов? Как ты воспринимаешь такие моменты?

Если честно, я воспринимаю это как естественную часть развития индустрии. Когда твои решения начинают копировать, значит, ты попал в нерв времени и сделал что-то по-настоящему полезное. В этом смысле – да, это приятно. Это показатель, что мы сформировали новый стандарт, и рынок движется в том направлении, которое мы задали.

Но я бы не сказал, что это повод для самодовольства. Скорее наоборот – это момент, когда нужно ускоряться. Как только твой подход становится «нормой», он перестаёт быть конкурентным преимуществом. В этот момент включается уже не гордость, а профессиональный азарт.

Поэтому для меня это и знак признания, и вызов одновременно. Если нас копируют, значит, мы делаем что-то должным образом. Но если мы хотим оставаться впереди, нужно уже работать над следующими идеями, которые через год тоже будут считать «очевидными». По-настоящему сильная команда– это та, которая постоянно совершенствуется и продолжает двигать рынок дальше.

Если заглянуть в будущее, каким ты видишь следующий виток развития нейросетей в поиске? Есть ли предел возможного, или мы только в начале пути?

Мне кажется, что ближайшая цель остаётся прежней – создание полностью генеративного поиска. Поиска, который не просто выдаёт фрагменты информации, а собирает ответ целиком, как конструктор, из разных типов данных и сервисов.

Мы уже научились объединять текст, изображения и видео. Дальше хочется исследовать возможности интеграции других блоков: карты, товары, финсервисы, калькуляторы, недвижимость, интерактивные модули. Всё это может стать частью единой композиции, которую Al сможет собирать под конкретный запрос так, чтобы человек максимально быстро решил свою задачу.

И уже на этом горизонте появится следующий виток. Поиск перестанет быть только способом получить ответ, он станет способом решить задачу целиком. Есть класс сценариев, где людям будет комфортно делегировать не только поиск информации, но и само действие: оформить что-то, купить, забронировать, подсчитать, оптимизировать.

То есть эволюция идёт не в сторону абстрактного будущего, а в сторону более глубокого и практичного поиска, который становится реальным помощником. У нас даже слоган такой – «поиск с нейро реально помогает». И, на мой взгляд, это как раз та трансформация, которую мы увидим в первую очередь.

Подводя итог, можно сказать, что Даниил Шлямов и его команда не просто создали продукт, который отвечает современным запросам пользователей, но и задали новый стандарт для всей индустрии. Интеграция Нейро в Алису и развитие генеративных моделей превратили поиск в полноценного помощника. Это пример того, как инновации, основанные на чёткой стратегии, этичности и внимании к деталям могут менять и пользовательский опыт, и саму индустрию. Впереди – ещё более амбициозные цели, и, судя по всему, Яндекс готов продолжать удивлять.

Автор: Дмитрий Архипов