아크 검색이란 무엇이며 어떻게 작동합니까?
Browser Company는 Arc Browser 개발에 열심히 노력해 왔습니다. 그들이 큰 일이 다가오고 있다는 소식을 전하고 있는 동안(그리고 나는 그것에 대해 매우 기대됩니다), 뭔가 큰 일이 이미 도착했습니다.
Arc에는 “웹 브라우저, 검색 엔진, AI 챗봇”이 모두 하나로 통합된 새로운 iOS용 브라우저가 있습니다. 현재 Arc Search라고 불리는 이 앱은 모바일용 Mac의 Arc Browser에서 탭을 가져올 수 있는 방법을 제공하는 Arc 모바일 도우미 앱(현재 App Store에서 가져옴)과는 다릅니다.
앞으로 Arc Search는 간단히 Arc가 될 것이며 동기화도 포함하는 모든 Arc에 대해 단 하나의 모바일 앱만 있을 것입니다. 그럼, 소란이 무엇인지 살펴보겠습니다.
아크 검색이란 무엇입니까?
Arc Search 는 웹 브라우저의 기능과 AI 기반 검색 엔진 및 챗봇을 결합한 혁신적인 애플리케이션입니다. 이는 앞으로 우리가 검색 엔진과 웹 브라우저를 인식하고 사용하는 방식의 패러다임 변화를 나타냅니다.
링크 목록을 제공하는 기존 검색 엔진과 달리 Arc Search는 대부분의 사용자에게 앱의 하이라이트가 된 Browse for Me 기능을 통해 다양한 소스의 데이터를 통합하여 각 쿼리에 대해 개인화된 웹 페이지를 생성할 수 있습니다.
이 앱에 생명을 불어넣는 다른 기능은 다음과 같습니다.
- 자동 실행 키보드: 브라우저를 열면 키보드가 자동으로 팝업되어 데스크톱의 명령 모음과 마찬가지로 더 빠르게 검색할 수 있습니다.
- 자동 보관 탭: 이 컬트 브라우저의 가장 인기 있는 기능 중 하나를 이제 모바일에서도 사용할 수 있습니다. 이는 더 이상 복잡하지 않고 깔끔한 탐색 환경을 의미합니다. 브라우저는 설정된 시간(기본적으로 1일)이 지나면 자동으로 비활성 탭을 보관(닫기)합니다.
- 광고, 추적기 및 쿠키 배너를 자동으로 차단하여 로드 시간이 단축됩니다.
- iOS의 앱 전환기를 모방한 탭 전환기입니다 .
- 방해받지 않고 읽을 수 있는 리더 모드 .
- 자동 보관되거나 수동으로 닫힌 보관된 탭에 액세스합니다 .
Arc Browser의 시그니처 이동인 ‘새 탭’ 페이지도 없습니다.
Arc Search 앱은 동기화, 공간 및 테마, 고정 탭 또는 Arc Browser에서 기대하는 기타 AI 기능과 같은 기능을 지원하지 않는 초기 단계이지만 유망한 시작입니다. 그리고 데스크탑 앱에 수반되는 가파른 학습 곡선을 피하기 위해 간단한 것부터 시작하는 것이 가장 좋습니다. The Browser Company는 향후 앱이 지원하는 플랫폼을 확장하기를 바라지만 현재는 iOS에만 해당됩니다.
어떻게 작동하나요?
선택한 검색 엔진이 사용자가 탐색해야 하는 검색 결과를 반환하는 Arc Search의 전통적 검색 외에도 버튼을 탭하여 호출하면 나를 위한 찾아보기 기능이 사용자를 위해 새 웹 페이지를 생성합니다. AI를 활용해 웹서핑을 하고 관련 정보를 큐레이팅하면 이젤( Easel ) 이 떠오른다 .
OpenAI와 기타 LLM 모델의 AI 기술을 혼합하여 사용하여 이 기능을 강화합니다. (AI로 구동되기 때문에 실수가 있을 수 있습니다.)
유명인 가십과 같은 단순한 것부터 양자 물리학과 같은 복잡한 주제까지 무엇이든 검색할 수 있으며, 정보와 요약뿐만 아니라 원하는 정보를 얻을 수 있는 이미지와 참고 자료가 포함된 맞춤형 웹사이트를 얻을 수 있습니다. 또한 상위 검색 결과와 심층 분석을 위한 추가 링크도 나열되어 있습니다.
이러한 ‘웹사이트’는 기존 검색을 사용하여 정보를 검색한 경우 일반 탭과 마찬가지로 액세스할 수 있습니다. 따라서 이는 단순히 AI 봇과 채팅하는 것 그 이상입니다. 전체적인 컨셉이 너무 깔끔해요! 음, 솔직히 말하면 혁명적이죠.
Arc Search는 AI와 자연어 처리를 활용하여 사용자를 위한 개인화된 경험을 제공하는 웹 탐색 및 검색에 대한 흥미롭고 새로운 접근 방식을 나타냅니다. AI 보조자가 콘텐츠를 찾고 표시하는 데 더욱 적극적인 역할을 맡는 브라우징의 미래를 엿볼 수 있습니다. 아직 개발 초기 단계이지만 이 앱은 우리가 온라인에서 정보를 발견하고 소비하는 방식을 재구성하는 데 큰 가능성을 보여줍니다.
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