Bakalářská práce

Analysis of Bias and Reliability in LLM-Powered Search Engines

Martina Stankovičová
Anotace

Vzostup veľkých jazykových modelov (LLM) nemožno podceniť. Postupne sa stávajú súčasťou takmer všetkého, najmä na internete. Prirodzene, to zahŕňa aj internetové vyhľadávače. Mnohé štúdie sa zaoberali politickým skreslením LLM a ich vplyvom na správanie používateľov pri vyhľadávaní informácií. Táto práca sa zameriava na podrobné preskúmanie troch populárnych vyhľadávačov založených na LLM: Perplexity …více

Abstract

The rise of Large Language Models cannot be underestimated. They are slowly becoming a part of almost everything, especially on the internet. Naturally, this includes search engines. Many studies have been conducted about the bias of LLMs and their effects on searching behaviors. This thesis aims to closely examine three of the most popular LLM-based search engines: Perplexity, You.com, and Brave Search …více

Klíčová slova
LLM LLM-powered search engines AI ethics LLM bias LLM reliability PHP AI perplexity.ai you.com brave search summarizer
Zadání práce

This thesis aims to evaluate the performance of LLM-powered search engines (such as Perplexity or You.com) in providing links to primary news sources. The study will focus on the bias, partisanship, and reliability of sources attributed by these engines while considering user prompts, ethical implications, and the broader societal impact.

Specific tasks:

  • Provide an overview of LLM-powered search engines and the available databases on bias, partisanship, and the reliability of news sources.

  • Develop a web application to automate information retrieval. Based on user input, the application should query multiple LLM-powered search engines via API, extract the recommended sources, and retrieve information regarding their bias and reliability.

  • Select a representative sample of events and analyze the responses of search engines, focusing on the bias and reliability of the sources they provide.

  • Discuss the ethical implications of bias in LLM-based search engines.

Administrativní informace
Práce zkontrolována:
26. 5. 2025 14:04, Mgr. Tomáš Foltýnek, Ph.D., učo 4374
Plný text práce
817,9 KB / soubor PDF
Přílohy (2)
Jazyk práce
angličtina angličtina
Termín obhajoby
23. 6. 2025
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

Mgr. Tomáš Foltýnek, Ph.D., učo 4374
KSUZD FI MU

Oponent

RNDr. Vít Musil, Ph.D., učo 246021
KTP FI MU
Citovat tuto práci
Masarykova univerzita Fakulta informatiky
Studijní program
Plán
Informatika

Práce na příbuzné téma

Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.

Podobné práce

  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.

  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.

  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.

  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.

  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.