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海量数据中搜索精华价值：Milvus助力头部企业打造前沿AI搜索
为了帮助企业和软件开发人员应对海量非结构化数据检索难题，Zilliz 于 2019 年底推出了开源向量搜索引擎 Milvus。 Milvus 已成为大规模 AI 搜索技术领域的明星，将帮助越来越多的企业和组织挖掘海量非结构化数据中的精华价值。 自 2019 年 10 月 15 日开源以来，Milvus 仅仅用 9 个月时间就在全球获得了超过 300 家组织的采用。 2021 年，Milvus 还将发布 Milvus Cloud 产品，目标对接全球六大云计算平台（AWS、Azure、GCP、阿里云、腾讯云、华为云），使 Milvus 领先的 AI 搜索能力通过云端惠及更多用户 6焦点科技：Milvus 赋能智能搜索 焦点科技是国内头部软件企业，业务涉及电商、教育、云计算等诸多领域。
1.6K30发布于 2020-11-06 AI SEO优化排名时代，90%的企业正在被AI搜索悄悄淘汰
是你的竞品出现在DeepSeek的回答里，而你的品牌名……AI根本没提过。用户问AI"推荐一家XX行业的服务商"，AI给出了三个名字。你不在其中。这单生意，你连参赛资格都没有。 但AI搜索的逻辑完全不同。AI不看你发了多少篇文章，它看的是：你的内容，有没有成为它理解这个行业的"参考答案"。人类视角：我发了100篇文章，覆盖了50个平台，曝光量很高。 AI视角：这100篇内容语义高度重复，结构混乱，没有权威数据支撑，忽略。你花的钱，AI一眼过滤掉了。 这个我觉得是真正戳到中小企业老板痛点的——他们支持按效果付费，不是让你先掏一大笔钱赌一个不确定的未来。最后算笔账假设你今年市场预算里有20万用于线上获客。 AI搜索场景：用户在DeepSeek里问"XX行业推荐哪家"，AI直接给出答案，用户点进来咨询，这个流量是零竞价成本的精准流量。但前提是，你的品牌已经在AI的"推荐名单"里了。没有的话？
42610编辑于 2026-03-11- 来自专栏编程教程
代理IP：AI搜索时代企业破局的关键钥匙
在AI搜索重塑信息获取方式的今天，企业正面临前所未有的数据竞争压力。当ChatGPT、Perplexity等AI搜索工具直接整合全网信息生成答案时，传统数据采集模式遭遇降维打击。 代理IP的地理穿透能力正在重塑企业的全球视野。某新能源企业利用全球IP节点网络，实时采集30个国家的政策文件、行业报告，结合AI搜索的语义分析能力，构建出动态更新的全球市场图谱。 该系统曾在某次黑天鹅事件中，比传统监测渠道提前9小时捕捉到风险信号。 安全防线的"隐形盾牌" 某制造企业的数字化转型曾遭遇重大挫折：因直接暴露真实IP进行数据采集，导致核心生产数据被恶意篡改。 这种创新使企业内网穿透的攻击面减少83%，数据泄露风险大幅降低。 智能时代的"新基建" 随着AI搜索向多模态方向发展，代理IP的技术演进也在加速。 这种创新既保障数据获取的合法性，又避免AI搜索可能引发的隐私争议。 站在AI搜索重塑商业逻辑的十字路口，代理IP已从单纯的技术工具升维为企业战略资源。
26110编辑于 2025-08-29 - 来自专栏李维亮的博客
PHPCMSV9按栏目搜索
1、修改后台添加、修改内容时添加栏目id到搜索表中 找到 phpcmsmodelcontent_model.class.php 大概106、287行左右，一共两处 $this->search_api( ,'',$catid); } elseif($action == 'delete') { $this->search_db->delete_search($typeid ,$id); } } 2、修改搜索模板文件 siteid`= '$siteid' AND `typeid` = '$typeid' $catid $sql_time AND `data` like '%$q%'"; } 最后，进入数据库，找到表v9_ search,添加字段catid，int,4 到网站后台全站索引一下，在搜索表单中添加以下代码就可以用了 <input type="hidden" name="catid" value="{$catid }"/> 缺点：如果该栏目下有子栏目，那么子栏目的文章是搜索不到的，只有在指定栏目ID下的直接文章才能被搜索到。
1.2K50发布于 2021-07-09 - 来自专栏ATYUN订阅号
谷歌推出了针对企业人才搜索的AI解决方案
它还提供自动的工作提醒和保存的搜索提醒。 它允许员工代理机构和企业招聘公司使用“前端工程师”或“中级经理”等自然短语，快速筛选过去候选人的数据库。 个人资料搜索今天在私人测试版中提供。 在今天的博客文章中，公司强调了另一个针对企业的AI解决方案：推荐解决方案。 在7月举行的Google Next Cloud 2018会议上，这家搜索巨头宣布了一系列以企业为中心的AI解决方案，包括Contact Center AI，这是一个“改造Contact Center AI 谷歌表示，Contact Center AI支持十几家企业供应商，包括Twilio，Vonage和Upwire等流行平台，已有800多家客户注册了alpha访问权限。
1.2K50发布于 2018-09-26 AI系数查询工具重磅发布 触有数据助力企业抢占AI搜索时代先机
AI系数查询工具重磅发布触有数据助力企业抢占AI搜索时代先机深圳市艾德曼网络科技，秉持“创新、卓越、用户至上”理念，以优质服务立足市场。 旗下“触有数据”APP，融合AI、云计算、大数据技术，提供AI系数查询、舆情监测、竞品分析等一站式SaaS服务。赋能品牌与企业抢占AI搜索优势，实现业务增长突破。 在数字经济与人工智能深度融合的浪潮下，AI搜索正重塑企业信息获取与决策模式。然而，数据孤岛、信息准确性不足、算法偏见等行业痛点，成为企业数字化转型的拦路虎。 近日，触有数据正式推出AI系数查询工具，以“精准量化、智能匹配、安全可控”为核心优势，为企业在AI搜索时代提供高效数据解决方案，助力千行百业抢占市场先机。 该工具突破传统搜索局限，创新性地将企业运营数据、行业基准数据与AI应用成效进行量化整合，形成可实时查询的“AI系数”指标体系，涵盖效率提升、成本优化、风险控制等核心维度，让企业清晰掌握自身AI应用水平与行业差距
17210编辑于 2025-11-15- 来自专栏网络安全技术点滴分享
Slack推出企业级AI搜索功能，整合全域知识库
Slack正在推出一系列AI驱动的新工具，使团队协作更高效直观。 "目前60%的企业已采用生成式AI，但多数尚未发挥其生产力潜力。 我们通过将AI嵌入现有工作场景——消息、文档、搜索等环节，打造真正符合团队工作方式的智能工具。"Slack在官方博客中表示。 核心功能更新： 企业级全域搜索undefined支持搜索Salesforce、Confluence等业务系统，Google Drive/OneDrive等云存储，GitHub/Jira等开发工具，以及 、语气调整等） 统一文件视图（整合画布、列表与共享文档）安全架构： 不使用客户数据训练AI模型 严格遵循现有企业级安全标准 AI仅展示用户已有权限访问的内容版本差异： Pro版：基础频道/线程摘要 Business+版：增强搜索+工作流生成 Enterprise+版：完整AI功能+高级安全管控
23710编辑于 2025-08-12 - 来自专栏程序那些事儿
秘塔AI搜索，AI时代的搜索引擎
然而，随着用户需求的不断升级，对于搜索体验的期望也水涨船高。上海秘塔科技洞察到这一市场趋势，推出了秘塔 AI 搜索，这不仅是对产品的一次革新，更是中国 AI 搜索领域迈向新高峰的一个标志性事件。 一、秘塔 AI 搜索的技术基础 秘塔 AI 搜索的核心是上海秘塔网络科技有限公司倾力打造的大语言模型 MetaLLM。 四、对未来的展望 毫无疑问，秘塔 AI 搜索的推出标志着中国 AI 搜索市场即将迎来一个崭新的时代。它的到来不仅仅是对现有搜索体验的一次颠覆，更有可能推动整个行业进入新纪元。 结语 总结来说，秘塔 AI 搜索作为一款创新的 AI 搜索引擎，以其出色的技术能力和用户友好的设计理念，迅速在国内外市场上占据一席之地。 随着 AI 技术的持续进步和应用场景的日益扩大，秘塔 AI 搜索的未来充满无限可能，它将不断为用户提供更为深入、高效、便捷的搜索体验，开启信息检索的新时代。
2.8K20编辑于 2024-04-26 AI搜索优化重塑营销生态，触有数据成企业破局关键
行业变革催生新需求，传统优化路径失效与传统搜索引擎不同，AI 搜索通过直接生成答案替代链接列表，企业能否被 AI 系统识别为 “权威信源”，直接决定品牌曝光与业务转化效果。 艾瑞咨询《2024 年生成式 AI 营销白皮书》显示，78% 的企业在 AI 搜索环境中品牌曝光量不足行业均值，“内容裸奔” 现象凸显。 这种变革要求企业从 “关键词排名竞争” 转向 “语义主权争夺”，对 AI 搜索优化工具的需求日益迫切。 该平台开发团队负责人表示：“触有数据的核心是让企业内容‘被 AI 看懂、被优先推荐’，目前已帮助数百家企业在 AI 搜索生态中获得持续曝光优势。” 随着 AI 搜索渗透率持续提升，触有数据推出的一键式、多模型、全域式分级方案，正满足不同规模企业的灵活需求。行业专家指出，AI 搜索优化已从可选服务升级为必选项。
21910编辑于 2025-10-31- 来自专栏EdisonTalk
Elastic学习之旅 (9) 结构化搜索
结构化数据 结构化搜索（Structured Search）是指对结构化数据的搜索，那么，什么数据是结构化的呢？ ES中日期、布尔类型和数字都是结构化的。 另外，文本也可以是结构化的： 比如彩色笔可以有离散的颜色集合：红、蓝、绿等； 一个博客也可能被标记了一些标签：分布式、搜索、架构等； 电商网站上的商品都有UPCs（通用产品码）或其他的唯一标识 结构化搜索 结构化搜索（Structured Search）是指对结构化数据的搜索，那么我们接下来就看看如何做结构化搜索。在ES中对结构化数据进行匹配，主要使用term查询。 ，并通过几个实例了解了如何对结构化数据进行搜索。 在ES中，我们主要使用term对结构化数据进行搜索，而主要使用match对文本进行全文搜索。
39410编辑于 2024-04-13 - 来自专栏bit哲学院
AI（四）：对抗搜索
参考链接： 人工智能对抗搜索 https://blog.csdn.net/NGUever15/article/details/89160951 对抗搜索 文章目录 对抗搜索1 博弈multi-agent 4.2 截断搜索4.3 向前剪枝 1 博弈 假设： 有两个选手完全可观察，确定性的环境zero-sum（零和游戏）时间受限 multi-agent 环境 合作 vs 对抗 对抗的情况下，产生博弈搜索问题 形式化搜索问题 初始状态： Actions 转移模型 目标测试 路径代价 其中，节点是状态，边是移动。 3.1 行棋排序 时间有限，实行深度受限搜索。 采用迭代加深搜索。 4 不完美的实时决策 ？？？如何设计评估函数。 ？？？ 如何截断。 4.2 截断搜索 ？？？如何截断，以满足时间限制 评估函数是不准确的，截断可能导致错误。 典型的错误： 评估值的摇摆。
75740发布于 2021-01-29 - 来自专栏算法一只狗
AI 搜索 vs 传统搜索：替代还是共存？
尽管聊天机器人流量增速惊人，但其总量仍仅为搜索引擎的1/34，可见在宏观层面上，AI搜索尚未完全取代传统搜索。 1.AI 搜索与传统搜索的对比 交互方式传统搜索需要用户自行过滤和阅读海量结果，围绕关键词跳转网页；AI助手支持对话式交互，可直接生成整合性的答案与建议，更适合需要理解、总结或规划型任务。 比如，点击了百度的AI搜索功能后，它确实能够根据现在的网页信息，集成进一些图文、视频等信息出来然后展示：像图文暂时这一块，夸克、Bing搜索等，在AI爆火的初期，早就已经接入进来。 2.以百度为例：AI 搜索的实践与困境“已经好久没有用过百度搜索了”，这句话折射出当下许多用户的体验： AI 功能走马观花 百度在网页入口中嵌入了 AI 搜索功能，能够集成图文、视频等信息、直接展示相关内容 AI 搜索确实改变了我们获取信息的方式，让复杂任务和多轮对话变得更高效，但它更像是对传统搜索的补充，而不是完全取代。
2.1K10编辑于 2025-07-08 腾讯云X DeepSeek：API调用+联网搜索，分钟打造企业级 AI 应用
，分钟级灵活搭建智能客服、在线搜索、AI写作助手等大模型应用。 比如，让AI基于产品手册、用户FAQ，提供更加精准、高效的客户咨询服务；或者将企业文档、培训资料等整合至知识库，完成智能检索与辅助决策，实现更好的内部知识管理……//支持联网搜索，实时获取信息过去，大模型的通病是 AI 流水线」提供专属算力、多种 size 模型、0代码模型部署，模型对话体验、多机分布式部署、私有API自动生成快速验证模型效果/高并发长期稳定模型调用/千亿模型分布式推理/企业级服务运营管理和监控 DeepSeek API接口0部署、三步即可上线，稳定、安全、易用结合其他原子能力，快速接入，灵活构建企业专属AI应用大模型知识引擎内嵌R1和V3原版模型，0部署、低门槛，支持私域知识库和联网搜索，分钟级上线对技术门槛要求极低 ❶ 低代码免部署分钟级构建AI应用❷ 融合企业知识库❸ 实时获取全网信息欢迎在评论区描绘你的智能蓝图！
3.4K90编辑于 2025-02-10- 来自专栏【腾讯云开发者】
腾讯云X DeepSeek：API调用+联网搜索，分钟打造企业级 AI 应用
，开发者可以根据需求自由组合，分钟级灵活搭建智能客服、在线搜索、AI 写作助手等大模型应用。 比如，让 AI 基于产品手册、用户 FAQ，提供更加精准、高效的客户咨询服务；或者将企业文档、培训资料等整合至知识库，完成智能检索与辅助决策，实现更好的内部知识管理…… 支持联网搜索，实时获取信息 AI 流水线」提供专属算力、多种 size 模型、0代码模型部署，模型对话体验、多机分布式部署、私有API自动生成 快速验证模型效果/高并发长期稳定模型调用/千亿模型分布式推理/企业级服务运营管理和监控 DeepSeek API接口 0部署、三步即可上线，稳定、安全、易用 结合其他原子能力，快速接入，灵活构建企业专属AI应用 大模型知识引擎 内嵌R1和V3原版模型，0部署、低门槛，支持私域知识库和联网搜索 低代码免部署分钟级构建AI应用； 融合企业知识库； 实时获取全网信息。
4.5K20编辑于 2025-02-10 - 来自专栏Python项目实战
企业搜索别再“关键词匹配”了：大模型时代的企业级搜索重构指南
企业搜索别再“关键词匹配”了：大模型时代的企业级搜索重构指南作者：Echo_Wish说句实在话，很多企业的“内部搜索”系统，其实停留在十年前。 这不是搜索，这是“翻资料”。这两年，大模型的出现，终于把企业级搜索这件事推到了一个新的阶段。但我观察下来，真正用好的企业并不多。 今天这篇文章，我就跟大家聊聊：大模型在企业级搜索中的应用路径，以及如何优化，避免变成“昂贵的聊天机器人”。一、企业级搜索的核心痛点先别急着上模型，我们先看问题本质。 七、企业级落地必须考虑的三件事1️⃣权限隔离企业搜索必须做权限控制。 企业级搜索的核心，是：把知识变成真正可用的生产力。
20010编辑于 2026-03-03 - 来自专栏Web_xy
AI搜索引擎
我本来也想试试，但是现在公测版还未发行，且内测版被各大头条垄断，只能先看看谍照了hh ---- 基于AI的搜索引擎 新模式的搜索引擎 ---- 我们能看到，新必应搜索的其中一种模式将传统搜索结果与 ---- 「人工智能将从根本上改变各类软件，首先就从最大的类别 —— 搜索引擎开始。今天，我们推出了由 AI 加持的必应和 Edge，以帮助人们从搜索和网络中获取更多信息。」 你可以问它这样的事情： 我的周年纪念日将在 9 月到来，帮我计划一次从伦敦出发的欧洲旅行。 宜家 Klippan 双人沙发能装进我的 2019 款本田奥德赛吗？ 实时对话 ---- 用 AI 重塑搜索 微软宣布，新的必应体验是四项技术突破的结晶： 下一代 OpenAI 模型。 将人工智能应用于核心搜索算法。我们还将 AI 模型应用于我们的核心必应搜索排名引擎，从而实现了二十年来相关性的最大跃升。有了这个 AI 模型，即使是基本的搜索查询也更加准确和相关。 新的用户体验。
1.7K20编辑于 2023-02-23 - 来自专栏做数据的二号姬
认真聊AI | 搜索技术
原创内容 No.704 认真聊AI | 搜索技术 书接上回，本期AI的内容到了搜索技术~ 图片由海艺AI绘制 提到搜索技术就不得不提到搜索问题。 搜索解决方案：使用广度优先搜索（BFS）或深度优先搜索（DFS）找到从初始状态到目标状态的路径。 剪枝条件：在搜索过程中，如果发现某个状态已经搜索过了，或者某个状态不符合问题的约束条件，就可以将其从搜索路径中剔除，以避免无效搜索。 这种解决问题的方法也就是搜索技术。 我们在实际执行的时候，为了提高搜索的速度，图搜索并不是先生成所有的状态连接图再进行搜索的，而是边搜索边生成图，一旦找到了合适的答案搜索就停止了。 在搜索的过程中引入启发信息，减少搜索范围，以便更快地找到问题的解，这种搜索策略称为启发式搜索。 A算法和A*算法是常用的两种启发式搜索算法，我们首先介绍一下A算法。
49010编辑于 2024-11-26 - 来自专栏API 分享
数据智能引擎：企业模糊搜索API精准获取企业列表信息
在这个大数据的时代，企业面临着海量信息的管理和利用挑战。为了更有效地获取并利用数据，企业信息模糊搜索API成为了企业数据智能引擎的一部分，为企业提供了精准的企业列表检索服务。 企业信息模糊搜索API简介企业信息模糊搜索API是一种基于关键词的数据检索工具，可以通过输入关键词，迅速从庞大的数据集中筛选出符合条件的企业信息。 企业信息模糊搜索API的优势精准匹配： 企业信息模糊搜索API能够根据用户输入的关键字进行智能匹配，不仅考虑关键词的匹配度，还能理解上下文，提供更为精准的搜索结果。 实时更新： 企业信息模糊搜索API通常能够实时同步数据，确保用户获得的企业列表是最新的。这对于需要及时了解市场变化、拓展合作伙伴等业务活动的企业尤为重要。 企业信息模糊搜索API的推荐与使用APISpace 的 企业信息模糊搜索，通过关键词获取企业列表，企业列表包括公司名称或ID、类型、成立日期、经营状态等字段的详细信息。
96900编辑于 2023-11-22 RAG重塑搜索：如何用检索增强生成打造企业级AI问答系统
#RAG重塑搜索：如何用检索增强生成打造企业级AI问答系统摘要：本文深入剖析检索增强生成（RAG）技术如何彻底革新企业级搜索体验，从理论到实践系统阐述构建高性能AI问答系统的关键路径。 1.引言：企业搜索的困境与RAG的破局之道上周三，我在某金融客户现场调试系统时，又一次目睹了传统企业搜索的窘境：一位资深风控专员花了27分钟在内部知识库中查找"跨境支付反洗钱最新指引"，最终却只找到过期文档 本文将基于我过去18个月在6个企业级RAG项目中的实战经验（包括金融、医疗和制造业），系统拆解如何构建真正可用的企业级AI问答系统。 3.企业级AI问答系统详解：超越基础实现的关键考量3.1与普通问答系统的本质差异企业级AI问答系统绝非开源RAGdemo的简单放大，其核心差异体现在四个维度：维度普通问答系统企业级系统企业级特殊要求数据规模 随着RAG普及，企业知识库可能面临"过度依赖"风险——员工不再主动学习，只依赖AI问答。这会如何影响组织能力成长？
51910编辑于 2026-02-08- 来自专栏函数式编程语言及工具
search（0）- 企业搜索，写在前面
计划研究一下搜索search，然后写个学习过程系列博客。开动之前先说说学习搜索的目的：不是想开发个什么搜索引擎，而是想用现成的搜索引擎在传统信息系统中引进搜索的概念和方法。 搜索search除条件匹配式的查找外最重要的是具备了关联relevance的特性。首先，搜索是基于大数据文件数据库的，对格式没有硬性要求，操作者可自由、灵活的表达搜索条件。 再者搜索具备信息关联能力，能根据搜索条件除符合条件的文件外，还能把满足搜索条件中表述的关联，如：文字关联、意思关联、信息关联等应用在目标文件的匹配上，产生一个以关联度排序的结果文件清单。 换句话说就是好的1搜索方案还可以猜度操作者的搜索目的，提供建议目标结果。如此大大降低了对使用者操作水平的要求，最终任何用户普遍都可以轻松使用搜索来获取符合专业要求的搜索结果。 考虑了一下市面上的几个开源搜索引擎，最终选择了elasticsearch。除了搜索功能外，elasticsearch还是一个分布式的数据库。
1.2K20发布于 2020-03-19
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