寂寞狼 LV
发表于 2025-4-22 13:23:30
已阅,没啥新鲜的东西。
说白了,AI搜索引擎就是一个信息聚合平台。它自己不生产内容,只是将相关内容整合起来,而这些被整合的内容在传统搜索引擎中也是属于权重高的内容。
可以理解为,以前Google搜索结果是好几页,现在它把这些页面的内容总结起来,每一句/段话代表了某个信源。这种方式其实并不新鲜。 事实上,类似的产品已经存在,并且上线很久了,比如秘塔AI搜索,它在2024年初就上线了。
假设你刚刚大学或者研究生毕业,上班第一件事是老板希望利用AI辅助完成公司工作。老板看的内容比较零碎,想让你总结一下然后发给他,最好做成一个PPT。
这个时候,你的任务就是对AI能否帮助办公进行系统性的整理,可以由浅入深,先介绍AI,然后引申出各种AI工具,并进行细化的案例分析,内容大概就是下面这些。- AI简介
- 常用AI工具介绍
- 数据处理中的AI应用
- 客户服务中的AI应用
- 市场营销中的AI应用
- 行政管理中的AI应用
- 案例分析
复制代码 类似这种PPT,对于传统引擎,你需要一步步搜索,然后像这样打开无数的Tab,可能往回找的时候都不知道找哪个。
这个最好的方法就是用「AI搜索引擎」,总体思路就是跟AI搜索引擎说明你的需求,然后它会自动从互联网上找最相关的内容,然后给你总结出来,你可以看我做的这个gif动图。
只要给AI搜索引擎一个问题,它就会自动安排搜索任务,并且总结成有条理的段落,并且每个案例后面都有相关的网页链接,保证有真凭实据。
它还会提供一个非常有用的feature,就是会把搜索总结出来的内容做成思维导图,你一扫这个就能找到你想要的信息,右边是缩略图,左边是放大后的完整图片,每一个标题都对应着一篇文章或者新闻报道。
最牛的还是它还提供了快速生成PPT的功能,就在思维导图的下面,一键就可以生成一个PPT,这个PPT的内容就是这个网页的搜索结果。
你看,如果用传统的搜索引擎,它也可以搜,但是搜索出来的结果相对来说就碎片化,因为这两个搜索方式的内在逻辑就不一样了。
传统搜索引擎的呈现方式是「列表式」的,顺序是按照相关程度以及系统认为的内容优质程度,这种方式没有问题,它对于特定问题的解答是有好处的,比如你要问的是“AI这个词汇是谁定义的”,那么这个时候传统引擎会做的不错。
传统的软件都有这个问题,那就是大多数情况下它适合做单一的一件事,而如果这件事是复杂、系统化的,那它就没办法处理,因为它不具备智力,而AI办公软件不一样,它具有的智力足以支持它将一件复杂的任务进行分解,然后利用自己软件的固有能力去完成每一件被分解的小任务。
这样的AI软件有很多,比如AI表格软件,你提出复杂任务,它一步步的进行分解并完成;再比如AI PPT软件,一键生成一个复杂的PPT;甚至利用AI数据分析软件,你只需要提出你想要的结果,它会自动写代码来帮你进行简单的数据分析,其他适合各种场景的AI工具还有很多,如果你有俩小时时间,你可以花1毛钱看一下这个知学堂开设的AI办公通识课,里面会讲到工作中遇到的绝大多数的场景以及AI解决办法,入口就在⬇️
因为你问的是一个「点」,而你需要的回答也是一个点。
但如果你要问的是一个「自成系统」的问题,比如「AI的发展历史是什么」,那么这个时候「AI搜索引擎」就会做的更好,因为它是把一个问题拆解成一个系统性的问题然后再去搜索,它的结果就会更加的系统,且很多时候适合直接拿来用。
比如这次我用另外一个AI搜索引擎,Perplexity。
你可以看到,它的结果已经非常条理了,基本上按照AI的诞生,从早期到中期,还有低谷,再到现在的快速发展期,非常的完整,甚至可以直接用。
AI搜索引擎的另一个好处是,你可以接着现有的回答继续提问,比如我想问现在有哪些最先进的AI技术。
你只需要接着再问就可以,你可以看下面总结的内容,绝大多数内容都很精准。
你看到它的好处了吧,那就是它可以一次性的给出所有的相关结果,并且总结成非常有条理的格式,而不是零散的结果。
我最推荐的两个AI搜索引擎,一个是秘塔AI,另一个是perplexity,前者适合中文,后者的英文能力更强一些。
特点 | 秘塔AI | Perplexity | 界面设计 | 结构化界面,大纲模式和思维导图模式 | 类似聊天机器人的界面,自然语言提问 | 信息展示 | 结构化展示关键信息、事件时间线和相关人物资料 | 引用来源提供简洁答案 | 交互方式 | 一次性展示所有可能性,配合思维导图和大纲 | 开启co-pilot引导用户提出下一个问题 | 语言和市场焦点 | 专注于中文市场 | 更适合英文 | 特色功能 | 提供学术搜索模式,适合大学生和科研人员 | 提供文件上传功能,可进行PDF分析 | 内容质量 | 内容质量较好,特别是在开启研究能力后 | 内容质量反馈较好 | 广告 | 无广告 | 偶尔有 | 技术基础 | 具体技术细节较少公开 | 基于OpenAI的GPT模型 |
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