AI搜索是使用先进人工智能技术,为大家带来一种更高效、更精准的信息获取途径。AI搜索系统在得到用户的问题之后,会对这个问题进行更深入的分析和解析,识别出用户的意图,自动的去召回一些参考来源,使用大模型对这些参考来源进行分析,得出一个准确、适合用户问题的答案。
01 AI搜索与传统搜索有什么区别?
AI搜索和传统搜索的区别主要在于,其使用了更为先进的人工智能技术,使其具有更强的理解能力、更精准的回答以及更高效的信息获取。
在传统搜索中,用户查询某些关键词,得到一些网页之后,他需要主动的去阅读这些内容,还要进行甄别和判断,然后还需要自己总结出想要的结果。在AI搜索中,我们一般会用到自然语言处理、语义搜索、上下文理解、个性化推荐、意图识别等技术。用户不必去思考怎样的关键词可以获得相应的结果,它只是简单的把问题提出就可以。
AI搜索系统会对你的问题进行分析、理解,识别出用户的意图,然后通过多种方式去召回参考来源,再经过一些筛选、排序等操作,依据模型的先验知识和参考的来源,对你的问题进行更精准的回答。
最新技术基于知识图谱的AI搜索召回也起到了很大的提升作用。相比于传统搜索,每一次搜索都是相对独立的,AI搜索实现了上下文关联的能力。
比如你可以对一个问题进行追问,例如先问《三体》的作者是谁,这时候你会得到答案是刘慈欣,你可以继续追问,说他还有哪些作品。AI模型会理解你前文问的问题和本次问题,进行后续的回答。再比如你前一次回答得到了一些英文的结果,这时候你可以通过指令让它把之前的回答直接翻译成中文,这也是传统搜索不能实现的功能。
02 AI搜索是否会使用户陷入到“信息茧房”状态?
回答问题的时候,整个AI系统会去看很多的语料和信息,范围非常广。它不会形成信息茧房,而是针对你的问题给出最准确、最精确的回答。
03 从技术层面考虑,如何确保AI搜索内容的可靠性和准确性?
互联网上的信息是海量的,但质量也良莠不齐,从中筛选出准确的、有价值的内容本身就非常具有挑战,劣质的内容会很大程度上影响AI搜索回答的准确性。
首先,从数据源入手,只选择可信、权威的网站和内容库,确保建立的数据库是可靠的。与此同时,数据的更新也非常重要,通过不断的更新数据库,引入更具有时效性的信息,避免因为信息陈旧带来的一些不准确问题。还可以通过对内容源回答的交叉验证,引入一些关键性的事实数据来降低错误率。
拿我们人来举例,一个人的观点可能会有偏颇,但是群体的智慧会大大的降低这种错误的可能性。如果这个群体中还有一位德高望重的专家,那么答案的可信度会大大提高,人工监管和反馈机制同样也很重要。
当前大模型其实不能做到完全正确,在一些关键问题和敏感话题上引入人工审核也是相当必要的。在关键问题上引入人工审核流程,人为的去纠正错误信息,把用户的反馈及时应用到模型和结果输出上,也会逐渐的去提高这个准确性。
AI搜索已经显著的提升了信息获取的效率、个性化和多样性,为用户带来了更智能、更贴合需求的体验。凭借自然语言理解、多模态等技术,AI搜索能够理解用户的意图,并提供实时、个性化的答案。
未来,AI搜索将会进一步发展成为跨领域的智能助手,不仅限于信息查询,还将覆盖更多的生活和工作场景,推动更自然的交互方式和个性化体验。然而,数据隐私和内容可信度甚至伦理问题也是一个重要的挑战。AI搜索是一个刚刚起步的状态,随着技术和伦理框架的进步,AI搜索将会逐渐的融入生活,实现更无形的体验,为人们提供更加流畅的知识获取和决策支持。