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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。
2.7K20编辑于 2024-04-26 - 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。
74940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。
1.8K10编辑于 2025-07-08 - 来自专栏Web_xy
AI搜索引擎
通过与 ChatGPT 发明者 OpenAI 合作，微软给自己的搜索引擎加入了先进的 AI 对话模型，以支持全新版本的必应（Bing）和 Edge。 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。」 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。
45610编辑于 2024-11-26 AI会消灭搜索吗？
徐一平 腾讯研究院高级研究员一边是谷歌Gemini 3高调入局，AI独角兽争相涌入，将AI搜索视为最钟爱的赛道；另一边却是马斯克“AI将消灭搜索”的惊人断言。 当前的AI搜索早已超越纯文本的束缚，全面支持语音、图像乃至视频的输入与输出。这一技术演进极大地拓宽了搜索引擎的应用疆域，使其影响力从传统网页端，向移动设备乃至各类AI硬件终端无缝渗透。 当时谷歌AI Overview给出了用胶水粘住披萨的错误答案。路线二——破局原生：AI原生搜索引擎颠覆式重构该路线的代表是是以Perplexity、OpenAI为代表的AI原生搜索引擎。 中游：营销范式向夺取AI心智转移传统数字营销的核心方法论——搜索引擎优化（SEO），其底层逻辑正因AI搜索的出现而面临结构性调整。过去，优化的核心是提升特定页面在搜索结果列表中的排名。 以AI搜索为代表的信息服务正在翻开新的一页。
37710编辑于 2025-12-10- 来自专栏机器学习
AI 文档搜索系统：基于 LangChain + FAISS 的智能搜索
LangChain 和 FAISS（Facebook AI Similarity Search） 构建一个 AI 文档搜索系统。 原理解析2.1 传统搜索 VS AI 搜索传统文档搜索依赖于 全文搜索（Full-text Search） 或 基于关键词的索引。 例如： 传统搜索： 用户查询 "公司财务情况" 搜索引擎返回所有包含 "公司"、"财务"、"情况" 的文档 无法识别 "盈利情况"、"年度财报" 这些相关内容 AI 语义搜索： 使用 向量化索引 总结本教程介绍了 AI 文档搜索系统 的原理、核心技术，并提供了完整的代码示例。通过 LangChain 解析文档，FAISS 进行语义索引，嵌入模型向量化文本，实现高效、精准的 AI 文档搜索。 未来优化方向： 增加 OCR 解析，提高扫描文档支持能力 支持更多嵌入模型，提高搜索精准度 结合 RAG（检索增强生成），自动生成文档摘要 通过 AI 赋能文档管理，提高企业知识获取效率，节省大量搜索时间
1.5K01编辑于 2025-03-30 - 来自专栏罗超频道
AI与搜索的双螺旋：取之于搜索，用之于搜索
近十年来，AI与搜索结合得愈发紧密，AI从搜索获取数据和反馈不断进化，反过来也在大幅提升搜索的智能化水准，两者形成类似于DNA的“双螺旋”结构，可谓取之于搜索也用之于搜索。 何俊杰说“搜索已经成为AI规模最大的应用场景”，这可能在一些人的意料之外，但在罗超频道看来却是情理之中。一直以来，搜索都是AI最核心的练兵场。AI技术生于实验室，但却发展于搜索。 AI率先在搜索引擎场景大规模商用并不让人意外。 第一，AI与搜索都具备“数据驱动”的本质。 2、百度深耕AI 10余年，练就了一身AI真功夫。 百度2010年成立多个AI相关团队的目的均是为了改进搜索，可以说百度是最早做AI+搜索场景的。 百度早已从搜索引擎升级成AI公司，但这并不意味着百度不做搜索了，相反，百度是真的将“AI+搜索”这件事给做透了，搜索与AI形成了很强的协同效应，两者都受益。
94730编辑于 2022-12-14 - 来自专栏周末程序猿
ChatGPT|AI搜索（Tiny Search）上线
1、简介 AI搜索（Tiny Search）是类似Perplexity AI，实现会话搜索引擎，通过将搜索的内容聚合，然后通过AI进行整合从而提升搜索效率，之前贾扬清也开源了Perplexity的源码， disabled: false 2.2、定义Prompt Prompt是AI搜索的核心，定义了AI搜索的意图，包括两个部分： 通用的RAG的Prompt，是针对返回的内容，让LLM如何进行总结 （页面上的"AI回答"）。 可以看看 search_with_lepton 开源项目的如何实现的，这里定义了通用的Prompt： You are a large language AI assistant built by Lepton AI.
22900编辑于 2025-02-27 - 来自专栏算法一只狗
AI 时代：它正在改变搜索，但远未取代搜索
现在真的太依赖于AI助手去回答问题了。AI助手如 ChatGPT、DeepSeek 等确实正在 改变人们的信息获取方式，但还远没有全面取代传统搜索引擎。 根据一份覆盖 2023 年 4 月至 2025 年 3 月的研究数据，AI聊天助手的流量确实快速增长（同比 +80.9%，达到 552 亿次访问），但搜索引擎的总流量仍高达 1.86 万亿次，同比仅略降 这些挑战凸显了 AI 代理与传统搜索引擎之间的差异。AI 搜索代理代表了我们与在线信息交互方式的重大转变。 从最初的“搜索 + 阅读 + 总结”，到如今可以直接对话式获取整合答案、代码框架和应用方案，对于算法工程师、程序员、内容创作者，AI 已成为不可或缺的辅助工具。 未来 AI 助手是否能够取代搜索引擎，尚且无法定论，但可以确定的是——善用 AI 的人，正在取代不会用 AI 的人。
37210编辑于 2025-07-04 - 来自专栏专知
谷歌搜索和AI部门分家：Jeff Dean和Ben Gomes分别执掌AI和搜索业务
【导读】当地时间2018年4月2日，国外媒体网站The Information报告了关于Google一则重大消息，即谷歌的搜索和人工智能业务将拆分成两个独立的部门——AI部门和搜索部门。 谷歌曾在2016年将搜索和AI两个部门合并成立新的部门，并由John Giannandrea担任高级副总裁执掌新部门，以更好地在其核心搜索业务中应用AI技术，随着AI技术的发展，AI已不再局限于搜索服务 因此，近日爆出消息，Google将把该部门重新分裂成AI和搜索两个独立的部门。 此前担任谷歌高级副总裁John Giannandrea将卸任，随之迎来了AI和搜索两个部门新的领导人，分别是：谷歌大脑负责人Jeff Dean和谷歌资深研究员Ben Gomes。 由此次谷歌部门重组，可见谷歌的工作重心将不只是AI服务于搜索业务，AI作为当前最为流行的技术领域，将会在谷歌公司的全线产品中发挥至关重要的作用。
1.4K80发布于 2018-04-13 - 来自专栏内容营销专家刘鑫炜
AI搜索实战专家刘鑫炜：AI 搜索营销是什么，零基础入门详细教程
作为深耕AI搜索营销的实战派，我每天都能收到新手的求助：“我花了3个月做AI搜索营销，一分钱效果没有”“跟着网上的教程做，越做越乱，流量不增反降”“AI搜索和传统SEO到底有啥区别，完全摸不着头脑”…… 先明确一个核心观点（差异化重点）：AI搜索营销不是“AI+搜索”的简单叠加，也不是传统SEO的“换皮术”，而是“AI读懂需求、内容匹配需求、流量精准转化”的闭环。 于是花几百块找AI工具，批量生成一堆“AI搜索优化”“AI获客技巧”开头的内容，关键词密度堆到15%以上，结果发布后，不仅AI不推荐，连传统搜索都没有排名，纯属白费功夫。 看AI搜索结果：在AI工具中搜索你的行业核心词，比如“AI搜索营销”，看AI给出的前10个答案，分析这些答案覆盖了哪些需求，然后补充AI没覆盖到的细节——比如AI讲了“AI搜索营销是什么”，你就补充“新手做 殊不知，这等同于直接放弃AI搜索的巨大流量——全球AI搜索引擎单月访问量已突破44.6亿次，屏蔽AI爬虫，就相当于拒绝了这部分流量入口。
17010编辑于 2026-03-03 - 来自专栏自然语言处理
迈向 AI 搜索范式：从AI搜索、多模态推荐到零样本混合检索器
信息检索领域前沿研究观察：从AI搜索到多模态推荐 最近在信息检索领域看到了不少有意思的研究进展，从百度搜索提出的AI搜索范式到各种新颖的检索增强方法，这些工作都在试图解决当前搜索和推荐系统面临的实际问题 AI搜索的新范式：多智能体协作系统 百度搜索团队最近提出了一个很有意思的"AI搜索范式"概念。 可以说是把现在AI领域的多种技术有机结合到了搜索场景中。 : 多模态嵌入的统一空间 Jina AI的jina-embeddings-v4模型展示了多模态嵌入的一个重要发展方向：将文本和图像表示统一到单一语义空间中。 这个问题的挑战在于，模型需要学会三个关键能力：什么时候需要搜索、应该搜索什么内容，以及如何根据搜索结果进行推理。 现有的RAG方法往往采用固定的管道，容易导致过度搜索的问题。
44110编辑于 2025-07-02 - 来自专栏前端专精
通过MongoDB Atlas 实现语义搜索与 RAG——迈向AI的搜索机制
目录 通过MongoDB Atlas 实现语义搜索与 RAG——迈向AI的搜索机制 一、引言 二、语义搜索与 MongoDB Atlas 的背景 三、MongoDB Atlas 的向量搜索功能 1. 迈向AI的搜索机制 一、引言 随着大模型和语义搜索的迅速发展，如何高效管理和检索大规模非结构化数据成为现代应用的重要课题。 提高信息匹配精度：语义搜索基于内容的相似性，可跨越词汇的表面差异。 支持自然语言处理：与大语言模型（如 GPT）集成，使得数据库能够直接支持生成式 AI 和问答系统等高级应用。 然后将检索到的结果作为上下文传递给生成式 AI 模型以生成答案。 我们将详细分解以下几步： 将用户查询向量化。 在 MongoDB Atlas 中根据向量搜索匹配最相似的文档。 传递上下文和用户查询给生成式 AI 模型生成答案 const answer = await generate_answer_with_ai_model(userQuery, context
78910编辑于 2025-01-22 - 来自专栏腾讯云TVP
腾讯元宝搜索实践：大模型时代，AI 如何让搜索焕发新生
本文特邀腾讯云元宝 AI 搜索团队的叶莎妮老师，和大家探讨在大模型颠覆知识生成模式的当下，为何我们仍注重搜索以及搜索如何在大模型时代焕发新生。 作者简介 叶莎妮，来自腾讯云元宝 AI 搜索团队。 二、大模型和搜索的关系 大模型和搜索对彼此的影响 搜索这项诞生超 30 年的互联网“古典技术”，在 AI 时代仍旧是兵家必争之地。这是因为大模型与搜索能力有着互补、双向进化的紧密关联。 而大模型则赋予搜索 “新大脑”，推动搜索从链接列表加人工筛选，升级为 AI 自动生成精准答案，更带动架构向生成式演进，实现算法全链路重构。 如前面介绍的混元 T1+RAG 实现的 AI 搜索，已积累大量应用场景，每日服务上亿次用户需求。 这些环节对应了 AI 搜索从基础能力建设到线上落地的全流程。
1.9K10编辑于 2025-08-20 - 来自专栏量子位
AI大模型加持，生成式搜索来了！
梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 最近有两件事，让搜索引擎重回聚光灯下。 百度发布“文心百中”，用AI大模型技术驱动的产业级搜索系统。 先看跨模态大模型知一，AI技术在搜索场景落地的代表。 简单来说，知一大模型可以从全网形态各异的资源中持续学习，无论是文本、图片、视频还是结构化信息都可以融会贯通。 用户的高频需求，驱动着AI技术变革。新技术又能激发新用户需求表达，两者构成“双轮驱动”，持续推动搜索进化。 比如虚拟人技术加持下，可以实现交互式对话，单纯的搜索之外又有了聊天、陪伴需求。 不会再有“抱歉，没有找到相关的网页，请检查您的输入是否正确”，而是用户点下搜索按钮的一瞬间，本不存在的内容由AI即时创造出来。 百度CEO李彦宏前段时间也说过： 随着技术的突破，AI作画、AI视频、甚至AI构建一个虚拟世界可能都会像手机拍照一样简单。 而一切技术的突破和创新，都离不开人才。
71710编辑于 2023-02-28 - 来自专栏新智元
谷歌AI搜索惨败，竟教唆网友自杀！
搜索引擎AI Overview上线之后，没想到谷歌AI的邪恶程度远超想象：教唆网友自杀/谋杀、吃毒蘑菇，甚至无法识别混淆信息，犯常识错误...... 除此以外，谷歌AI Overview还建议网友，吃有毒的蘑菇、杀人、跳桥等，给出了各种震碎三观的回答。 其实，谷歌这项AI搜索功能——「生成式搜索体验」（SGE），在去年5月已经推出了测试版。 「最强」搜索引擎AI Overview 今年5月的I/O大会上，谷歌首次推出了升级的搜索引擎AI Overview。 并且谷歌宣称，AI Overview功能已经在搜索实验室中被使用了数十亿次，同时实验结果表明，AI Overview让用户对搜索结果更加满意、更愿意使用。 接下来，让我们再给谷歌一些耐心，毕竟AI搜索的终极完美，无人能给。
33110编辑于 2024-06-05 - 来自专栏深度学习与python
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
、提高向量搜索性能。 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。 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 在推荐、搜索、机器人助手等实践领域，相似性搜索是非常关键的一项底层能力。 Milvus 搜索引擎提供的相似性搜索能力需要面对 10 亿级的数据集，提供高达 99.99% 的准确率，并为在线服务尽可能缩短搜索延迟。
1.6K30发布于 2020-11-06 - 来自专栏服务端技术杂谈
360这个AI搜索智能体有点意思
互联网本身是个信息的海洋，但移动互联网让信息成为了孤岛，抖音的信息和小红书的信息是没办法在整个互联网上随意检索的，这也导致了传统搜索引擎的衰败。 传统搜索引擎需要看到数据，建立索引，才能被检索，是网页的表层数据。 而在AI智能体时代，借助RPA，可以打通这堵墙，对主流平台的孤岛数据进行整合。 比如你对智能体说：“策划一次上海亲子游”。 有了大模型，搜索智能体不再匹配关键词，而是真正的理解了用户的意图以及平台的内容，并对平台内容进行归纳、总结、整理。 第二个特点，RPA。 让搜索从信息的提供者，变为了问题的终结者。 第三个特点，AI大脑只是开始。 AI作为大脑，就可以不断完善AI的手脚、眼睛、耳朵。 未来人们专注于提出好问题，定义问题，解决过程和结果呈现，就交给AI了。 一个AI时代的搜索智能体，大概也就是可以做这些事情吧。
10510编辑于 2026-03-11 - 来自专栏拾光学迹
玩转传统搜索+AI搜索，吸引眼球大作战！
玩转传统搜索+AI搜索，吸引眼球大作战！ 上网冲浪、查资料、找游戏攻略、看爱豆新闻……你们肯定天天都在用搜索引擎，对吧？比如百度、谷歌啥的。但你们有没有想过，为啥有些网站总排在前面，有些却石沉大海？ 二、GEO：AI时代的新“网红制造机”！ GEO又是啥？ 这个更新潮！它是针对那些像聊天机器人一样的AI搜索（比如能直接回答你问题的搜索引擎、ChatGPT这些）。 （虽然现在很难） 对比维度 SEO（搜索引擎优化） GEO（生成引擎优化） 优化对象 传统搜索引擎（如百度、Google等） AI搜索引擎（如ChatGPT、DeepSeek等） 内容呈现方式 用户通过点击搜索结果中的链接访问网站获取信息 AI直接从内容中提取关键信息，整合到答案中呈现给用户 用户行为模式 关键词搜索 -> 浏览搜索结果 -> 点击链接 -> 阅读网页内容 直接向AI提问 -> 获得包含相关信息的综合性答案 核心关注点 • 传统搜索（如百度）流量依然庞大，SEO不能丢。 • 但AI搜索（如微信AI、Kimi）用户增长快，GEO不搞就亏大了。（好比手机支付流行了，但你也不能完全不用现金。）
34100编辑于 2025-04-11
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