Як працює AI пошук від Brave. Статья-огляд від Dejan:
[https://dejan.ai/blog/brave-ai-search/](https://dejan.ai/blog/brave-ai-search/)

Система розділена на два ключові етапи:
— **Grounding:** Перетворює запит користувача на масив веб-індексів. Brave використовує цей етап для вилучення релевантних параграфів та тверджень з сотень сторінок.
— **Generation:** Модель отримує ці дані та формує відповідь, суворо обмежуючи себе наданим контекстом.

У режимі дослідження система діє ітеративно:
— Виконує в середньому 7 пошукових запитів на одне питання.
— Аналізує понад 200 сторінок та тисячі вилучених фрагментів тексту.
— Середній час відповіді становить близько 74 секунд, тоді як у стандартному режимі відповідь надається менш ніж за 4,5 секунди.

Моделі заборонено використовувати власні знання (параметричну пам'ять) поза межами наданих веб-доказів. Це прямий метод боротьби з галюцинаціями. 

Замість списку посилань у кінці, модель вбудовує спеціальні блоки (відео, новини, покупки, інфобокси) безпосередньо у відповідь. Вони також слугують механізмом цитування: кожна теза має бути підкріплена відповідним блоком.

Інструкції вимагають максимальної стислості, забороняють деякі фрази (наприклад, "Ось що я знайшов") та вимагають викладати факти точно один раз.

Система спеціально налаштована на виявлення нюансів. Замість того, щоб обирати одну сторону в суперечливих питаннях, вона представляє різні точки зору, що знайдені в контексті. Brave свідомо відмовляється від усереднення результатів, щоб уникнути викривлень, які часто зустрічаються у стандартних AI-моделях.

Бренди, які гарно представлені в навчальних даних моделі, можуть отримувати відповіді з пам'яті (без посилань). А ті, хто залежить від актуального пошуку, повинні мати високий crawlability та свіжий контент, щоб потрапити в індекс Brave.