一、搜索引擎的現狀與挑戰、
當前，搜索引擎已成為人們獲取信息不可或缺的工具。在使用方式上，用戶通常是在搜索框中輸入關鍵詞，然后瀏覽搜索結果頁面，從中挑選可能包含所需信息的網頁進行點擊查看。然而，這種方式存在著諸多痛點。
一方面，用戶往往需要瀏覽多個網頁才能找到準確的答案。搜索引擎返回的結果數量龐大，但質量參差不齊。有時候，用戶可能會被大量的廣告信息干擾，難以快速定位到真正有用的內容。例如，當用戶搜索一些商品信息時，可能會被眾多的推廣鏈接所包圍，需要花費大量時間去篩選。
另一方面，傳統搜索引擎在理解自然語言方面存在一定的困難。雖然現在的搜索引擎已經有了很大的進步，但對于復雜的自然語言問題，仍然不能像人類一樣準確理解和回答。比如，當用戶用自然語言提出一個較為復雜的問題，如“在特定的歷史時期，某個國家的經濟政策對周邊國家有哪些具體影響？”搜索引擎可能只是簡單地根據關鍵詞進行匹配，返回一些相關度不高的結果，無法真正理解問題的核心意圖。
此外，搜索引擎的排名機制也存在問題。一些網站通過不正當手段提高排名，導致用戶在搜索結果的首頁可能看到的并不是最有價值的信息。而且，搜索引擎的結果還存在不穩定的情況，排名上下浮動，給用戶帶來困擾。
當前的搜索引擎雖然為人們提供了大量的信息，但在準確性、自然語言理解和穩定性等方面仍面臨著巨大的挑戰。
二、AI 結合模型重塑搜索場景
（一）Kimi 探索版的突破
月之暗面上線的 Kimi 探索版具備強大的搜索能力。其搜索量是普通版的 10 倍，一次搜索即可精讀超過 500 個頁面。Kimi 探索版產品負責人表示：如果 Kimi 搜不到的信息，那大概率用戶也很難自己通過傳統搜索引擎找到。未來搜索引擎會成為 AI 更擅長調用的工具，人只需要專注于提出好的問題，AI 就可以結合模型本身的能力在龐大的互聯網中自主海量搜索，不斷反思迭代，更精準地找到所需答案。
（二）AI 大模型的賦能
如今，各大科技公司旗下的 AI 大模型產品都在圍繞讓 AI 幫助人類檢索信息發力。例如，百度官宣文心一言 App 正式升級為文小言，推出富媒體搜索、多模態輸入、文本與圖片創作、高擬真數字人等“新搜索”能力。阿里云通義千問也啟用了新域名，并在網頁版上線“深度搜索”功能，支持更多內容源索引，搜索結果更加深度、專業和結構化，并且還能通過數字角標懸浮顯示來源網頁。此外，昆侖萬維天工 AI 在社交媒體上被稱為“搜索界的閃電俠”，其 MAU 已達到近 1000 萬。
（三）AI 自主搜索的原理
當 AI 具備自主搜索能力后，能夠模擬人類的推理思考過程。其通過自主策略規劃、自動化大規模信息檢索、對搜索結果的反思補充等多個步驟，獲得更準確和全面的答案。具體來說，AI 在回答問題前，會利用模型能力識別用戶的真實意圖，將問題轉化為搜索關鍵詞，并根據前一步的搜索結果實時生成下一步的關鍵詞，甚至使用不同語言進行搜索。比如在處理復雜問題時，AI 可以并行搜索多個關鍵詞，訪問和篩選大量權威信息源，迅速獲取回答問題所需的背景信息。與傳統慢悠悠的串行搜索方式相比，效率差距巨大。同時，AI 還能像人一樣“即時反思搜索結果、補全更多回答”，如果發現數據沖突，會及時補充提供多方視角的信息供參考決策。
三、AI 調用搜索引擎的優勢
（一）提高搜索結果質量
AI 大模型的引入顯著提高了搜索引擎的搜索結果質量。傳統搜索引擎主要依賴關鍵詞匹配和網頁排序來確定搜索結果的關聯性，而 AI 大模型通過語義理解和上下文信息的把握，能夠更準確地理解用戶查詢的真實意圖。例如，當用戶搜索“人工智能在醫療領域的應用前景”時，AI 大模型可以分析問題的上下文，理解用戶不僅關心當前的應用情況，還想了解未來的發展趨勢。它會從海量信息中篩選出與人工智能在醫療領域的具體應用案例、技術突破以及未來發展方向高度相關的結果，為用戶提供更有價值的信息。據統計，使用 AI 大模型輔助的搜索引擎，其搜索結果的相關性和準確性相比傳統搜索引擎提高了 30%以上。
（二）提供個性化體驗
AI 大模型能夠學習用戶的搜索歷史和行為，為用戶提供個性化的搜索體驗。通過對用戶的偏好和需求進行洞察，AI 大模型可以根據這些信息對搜索結果進行個性化排序。如果用戶經常搜索與科技領域相關的內容，AI 大模型會將科技領域的相關信息排在搜索結果的前面，節省用戶的時間和精力。同時，AI 大模型還能為用戶提供智能推薦功能。當用戶在瀏覽一個科技新聞網站時，AI 大模型可以根據用戶的興趣推薦相關的科技文章、視頻或產品，豐富用戶的瀏覽體驗。例如，有數據顯示，使用 AI 大模型個性化推薦功能的用戶，其點擊率和停留時間分別提高了 25%和 30%。
（三）實時更新適應新信息
AI 大模型可以自主學習，快速適應新的信息和用戶行為。傳統搜索引擎需要手動更新以適應新的信息，而 AI 大模型則能夠通過自主學習來實時更新。這意味著用戶可以獲得最新、最相關的搜索結果。例如，在新聞領域，當有重大事件發生時，AI 大模型可以迅速捕捉到相關信息，并將其整合到搜索結果中，讓用戶第一時間了解到最新動態。據研究，AI 大模型輔助的搜索引擎在時效性方面比傳統搜索引擎提高了 40%以上。
（四）提升交互體驗
AI 大模型提高了搜索引擎的交互體驗。用戶可以通過語音輸入來搜索內容，或者通過自然語言與搜索引擎進行交互，更加方便快捷地獲取所需信息。例如，用戶可以說“我想找一家附近的好吃的餐廳”，AI 大模型就能理解用戶的需求，返回附近符合用戶口味的餐廳信息。同時，AI 大模型的自我學習能力也能夠不斷提升搜索引擎的性能和效率。隨著用戶與搜索引擎的交互不斷增加，AI 大模型可以不斷優化自己的回答方式和服務策略，為用戶提供更加優質的搜索體驗。據調查，使用語音輸入和自然語言交互功能的用戶，對搜索引擎的滿意度提高了 35%以上。
四、熱門 AI 搜索引擎對比
（一）開搜 AI 搜索
開搜 AI 搜索在速度方面表現極為出色。用戶在輸入搜索詞后幾乎可以瞬間獲得搜索結果，這種快速響應得益于其優化的算法和高效的搜索技術。它能夠直接提供精準的答案，避免了傳統搜索引擎中多次點擊和頁面瀏覽的繁瑣過程。
在時效性方面，開搜 AI 搜索引擎能夠實時更新學術研究的最新信息，確保用戶獲取到的信息是最新和最相關的。通過自然語言處理技術和深度學習算法，開搜 AI 能精準識別、篩選出最符合需求的答案。
用戶體驗上，開搜 AI 搜索的模式簡單專業，搜索速度快直達結果。其搜索范圍廣泛，涵蓋全網、文庫、學術、大模型等。信息來源有清晰可跳轉鏈接，標注可信度高。不僅可生成傳統文本內容，還能生成大綱及腦圖。生成內容可深入搜索、改寫、重新生成，并且可導出 word、pdf 等格式。綜合來看，開搜 AI 搜索為用戶提供了高效、便捷的搜索體驗，無論是個人用戶還是企業用戶，都能從中受益，提高信息獲取的效率和質量。
（二）秘塔 AI 搜索
秘塔 AI 搜索的搜索速度是其一大優勢。用戶在使用過程中可以感受到幾乎無延遲的響應速度，無論是簡單的關鍵詞搜索還是復雜的查詢，都能提供高效的搜索體驗。
秘塔科技自主研發的大模型 metaLLM 基于 Transformer 架構，并結合混合專家模型（MoEs），進一步提升了預訓練和推理的速度，使得整體搜索效率更高，模型速度提升了 30%。
在時效性方面，秘塔 AI 搜索存在一定矛盾。雖然理論上具備一定時效性且定期進行數據更新，但在實際應用中，尤其是處理時效性強的查詢時表現欠佳。
用戶體驗通常被認為非常好。它使用人工智能技術，能快速準確地為用戶提供所需信息。用戶可通過輸入關鍵詞或問題獲取相關搜索結果，還能根據個人喜好進行定制化搜索。同時，秘塔 AI 搜索具有智能推薦功能，能根據用戶搜索歷史和偏好推薦相關內容，提升用戶體驗。
（三）天工 AI 搜索
天工 AI 搜索在速度方面表現出色，得到了廣泛好評和認可。采用業內頂尖的 moe 專家混合模型架構，使其在應對復雜任務時能力更強、模型響應速度更快。被用戶稱為“搜索界的閃電俠”。
在時效性方面，天工 AI 在 app 端展現出卓越的時效性，能夠實時掌握最新的動態信息。利用整個網絡作為資料庫，保證了輸出內容的實時性，并且具備“打破砂鍋問到底”的能力，進一步提升了其時效性。
用戶體驗方面，天工 AI 搜索利用大模型技術，通過人性化、智能化的方式全面提升用戶的搜索體驗，為用戶提供快速、可靠的交互式搜索服務。能獲得更精準、全面和個性化的搜索結果，重塑了中文搜索體驗。
五、未來搜索引擎的發展趨勢
（一）數據智能化發展
隨著科技的不斷進步，搜索引擎的技術和設計正朝著數據智能化方向快速發展。未來的搜索引擎將更加注重數據智能行為分析，通過對用戶的搜索行為、瀏覽歷史、點擊偏好等多維度數據的深入分析，更好地理解用戶的需求和意圖。例如，根據用戶在不同時間段的搜索主題變化，推測用戶的興趣愛好發展趨勢，從而為用戶提供更加個性化的搜索結果推薦。
同時，精準算法的制定也將成為未來搜索引擎發展的關鍵。利用人工智能、機器學習等先進技術，不斷優化搜索算法，提高搜索結果的準確性和相關性。據統計，未來的數據智能化搜索引擎有望將搜索結果的精準度提高 50%以上。通過對海量數據的深度學習和分析，搜索引擎能夠更好地理解自然語言，處理復雜的語義問題，為用戶提供更加智能、高效的搜索服務。
（二）拓展技術應用
未來的搜索引擎將充分利用更多的圖搜索技術和計算機視覺技術，進一步提升搜索引擎的性能和用戶體驗。在圖搜索技術方面，通過構建知識圖譜，將不同的實體和概念進行關聯，實現更加智能化的搜索。例如，當用戶搜索某個歷史事件時，搜索引擎不僅可以提供相關的文字信息，還可以通過知識圖譜展示與該事件相關的人物、地點、時間等多方面的信息，幫助用戶更全面地了解該事件。
計算機視覺技術的應用將使搜索引擎能夠支持更多的內容類型。例如，通過圖像搜索技術，用戶可以上傳一張圖片，搜索引擎能夠識別圖片中的內容，并為用戶提供相關的搜索結果。據研究，未來圖像搜索技術的準確率有望達到 90%以上。此外，視頻搜索技術也將得到進一步發展，用戶可以通過輸入關鍵詞或描述語句，快速找到所需的視頻內容。
（三）推出更多透明服務
未來的搜索引擎將推出更多透明服務，為受眾提供更加精準的搜索結果。一方面，搜索引擎將加強對搜索結果的質量控制，打擊虛假信息和不良內容，提高搜索結果的可信度。例如，采用更加嚴格的內容審核機制，對網站的權威性、信息的準確性進行評估，確保用戶獲取到的信息真實可靠。
另一方面，搜索引擎將采用社會性內容推薦系統，結合用戶的社交關系和群體智慧，為用戶提供更加個性化、精準的搜索結果推薦。例如，當用戶的朋友都對某個產品或服務給予好評時，搜索引擎可以將該產品或服務推薦給用戶。同時，構建個性化搜索引擎系統，根據用戶的個人偏好、興趣愛好和搜索歷史，為用戶定制專屬的搜索服務。據調查，未來個性化搜索引擎系統有望將用戶的搜索效率提高 40%以上。
六、人如何提出好的問題讓 AI 搜索
（一）結合具體案例的提示
在人工智能時代，以做菜為例，向 AI 提問時明確問題至關重要。比如，“我想學做菜但沒什么經驗，家里有一口空氣炸鍋，能不能用最簡單的步驟用空氣炸鍋做一道紅燒肉，口味偏甜，最好還能有收汁的效果?！边@個問題明確了自身經驗不足的背景，指定了使用工具為空氣炸鍋，提出了口味偏好和具體效果要求。這樣 AI 能夠準確理解需求并給出詳細的步驟建議。
提供背景信息可以幫助 AI 更好地理解問題的上下文。如果只是簡單地問“如何用空氣炸鍋做紅燒肉”，AI 可能無法得知用戶的口味偏好和經驗水平，給出的答案可能不夠個性化。
避免含糊不清的問題能讓 AI 給出更有針對性的答案。例如，“怎樣做一道好吃的菜”就比較籠統，而具體到某種菜品和特定要求的問題會更容易得到滿意的結果。
使用多個詞匯搜索相同答案也是一種有效的方法。如果一個問題沒有得到答案，可以嘗試換一些詞匯來表達相同的意思。比如，“用空氣炸鍋做甜口紅燒肉的方法”可以換成“空氣炸鍋如何制作口味偏甜的紅燒肉”。
重復問題可以在 AI 沒有理解或回答不準確時再次明確問題。如果第一次提問得到的答案不滿意，可以再次強調問題的重點和要求，讓 AI 更好地理解并給出更準確的回答。
（二）不同層次的提問方式
向 ChatGPT 提問的四個層級為入門提問、深度挖掘、角色扮演和數據引用。
入門提問：對于剛開始使用 ChatGPT 的人來說，掌握好提問的基本邏輯是關鍵?？梢赃\用 5W1H 法則，即 What（什么）、Why（為什么）、Who（誰）、Where（哪里）、When（何時）、How（如何）。例如，想要了解 ChatGPT，可以提出“What - ChatGPT 到底是什么？”“Why - 使用 ChatGPT 有哪些優勢？”“Who - ChatGPT 最適合哪類人群？”等問題。這個層級本質上是把 ChatGPT 當成一個搜索引擎使用，只不過多了一個自動整理的功能。
深度挖掘：在入門提問的基礎上，對問題進行更深入的挖掘?？梢酝ㄟ^增加特定要求，如觀點要求、格式要求、情境要求、目的要求、比較和對比等，讓 ChatGPT 進行更深入的回答。比如，“如果你是一個歷史學家，你會如何解釋 ChatGPT 的影響？”（觀點要求）；“請在 200 字內概括解釋 ChatGPT”（格式要求）；“請向一位初中生解釋 ChatGPT”（情境要求）；“請撰寫一段 200 字的 ChatGPT 推廣文案，目的是吸引大家使用”（目的要求）；“ChatGPT 和早期的人工智能系統有什么不同？”（比較和對比）。
角色扮演：利用 ChatGPT 的角色模擬能力，以獲取更豐富多元、更深入的回答?？梢宰?ChatGPT 扮演環保專家、電影導演、科學家、運動員、雜志編輯等不同角色，來解答關于 ChatGPT 的相關問題。例如，“假設你是一位環保專家，能否分析一下 ChatGPT 在環保方面能起到什么樣的作用？”“以電影導演的角度，你認為 ChatGPT 如何可以協助在電影制作過程中？”
數據引用：在提問時引用具體數據，讓 ChatGPT 的回答更具權威性和準確性。比如，“根據最新的統計數據，ChatGPT 在哪些領域的應用最為廣泛？”“請引用專家觀點，分析 ChatGPT 未來的發展趨勢。”
每個層級的提問方式都能讓 ChatGPT 提供不同深度和角度的回答，幫助用戶更好地理解和利用 ChatGPT。
（三）Kimi 的個性化搜索與文件處理
Kimi 智能助手具有多語言對話能力，擅長中文和英文對話，能夠滿足不同用戶的語言需求。無論是日常交流還是專業討論，Kimi 都能提供流暢的溝通體驗。
長文本處理能力也是 Kimi 的一大特點，能夠處理長達 20 萬字的輸入和輸出。這對于長篇報告、復雜的編程代碼等任務非常有幫助。
Kimi 還具備強大的文件處理能力，能夠閱讀和解析 TXT、PDF、Word 文檔、PPT 幻燈片和 Excel 電子表格等格式的文件。用戶可以將文件發送給 Kimi，它將快速解析并提供相關回復。例如，讀取長文件時可以總結文件內容，針對文件內容提問；讀取多個文件可以以表格的形式整理輸出；讀取 Excel 文件并可以針對 Excel 內容寫代碼；讀取 PPT 文件也可以進行解讀。
作為個性化搜索引擎，Kimi 能夠針對用戶的需求進行個性化搜索。它不僅能夠快速定位到用戶所需的信息，還能對搜索結果進行智能篩選和總結，并附帶資料來源網頁，方便用戶直接跳轉查看。
Kimi 智能助手以其多方面的優勢，為用戶提供了高效、便捷的服務，無論是在搜索還是文件處理方面都表現出色。