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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。 上面这种问题，如果要是定义成比较技术化的描述就是这样的： 定义状态：用一个元组或四元组表示当前的状态，例如 (农夫, 狼, 羊, 白菜)，每个元素可以是 0（在河这边）或 1（在河对岸）。 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。 总的来说，搜索技术/算法还是很值得大家去了解的，这种求最有解的思路在商业分析的实战中其实也是非常实用的。毕竟我们做商业分析，经常要输出的一个结论就是老板做商业决策的最有解嘛。
47510编辑于 2024-11-26 - 来自专栏机器之心
谷歌他急了：下周揭秘最新的AI与搜索技术
自 2022 年 11 月 30 日发布以来，ChatGPT 在 AI 界迅速掀起了一阵风暴。今日 ChatGPT 更是宣布月活用户达到一亿，创下用户群增长最快纪录。 这是一个企业全力加速的赛道，微软、谷歌、百度等大型科技公司都已入局，试图在一两个月内交出一份「AI 搜索引擎」的新答卷。 对于全球最大的搜索引擎公司谷歌来说，这无疑是一场巨大的挑战和机遇。 据 CNBC 的报道，谷歌内部正在测试一款名为「Apprentice Bard」的 AI 模型，它基于 LaMDA 对话技术，可提供问答搜索能力。 LaMDA 是一种「突破性的对话技术」，旨在让人们与人工智能就任何话题进行自然、开放式的对话。谷歌 CEO 桑达尔・皮查伊曾在 Google I/O 大会上演示了 LaMDA 的能力。 参考内容： https://www.theverge.com/2023/2/2/23583701/google-search-ai-event-february-maps © THE END 转载请联系本公众号获得授权
44910编辑于 2023-03-29 某社交平台AI搜索技术解析与源控制机制
某社交平台AI搜索技术解析与源控制机制某社交平台宣布采用AI初创公司Perplexity的技术驱动其新型AI搜索引擎"Truth Search AI"。 技术架构与核心功能该平台通过Perplexity Sonar API实现以下技术特性：实时网络查询：检索经过验证的实时信息，即使目标网站阻止Perplexity爬虫仍可获取数据结构化输出支持：允许用户自定义搜索引擎响应的显示格式透明引用机制 ：提供带明确引用的上下文精确答案源控制机制虽然采用第三方AI技术，但平台保留对信息源的完全控制权：可限制AI搜索引擎仅从特定来源获取信息Perplexity方面确认"对源限制没有可见性或控制权"类似企业内网或学术研究场景的 、NPR等）存在明显差异技术发展计划平台CEO表示将根据用户反馈持续优化搜索功能，并实施"广泛的平台增强措施"。 Perplexity首席商务官强调其AI技术能提供"允许深度挖掘的透明引用"。
22500编辑于 2025-08-28- 来自专栏程序那些事儿
秘塔AI搜索，AI时代的搜索引擎
在这个信息技术飞速发展的年代，搜索已经成为我们获取知识、发现问题和解决方案的重要途径。我们所面临的信息洪流中，搜索引擎如同灯塔指引方向，帮助我们在浩瀚的数据海洋中找到有价值的内容。 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。 这样的数据充分证明了秘塔 AI 搜索在技术创新和用户体验优化方面取得的巨大成功，也揭示了其不可估量的市场发展潜力。 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。
75240发布于 2021-01-29 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
AI技术讲座精选：神经结构搜索和强化学习
为了规避这些问题，我们运用了三种简单的技术。首先，如果某一层没有与任何输入层相连接，那么该图像将被用作输入层。第二，在最后一层，在将最后的隐藏状态发送到分类器前，我们将所有未连接层的输出相互连接。 首先，我们利用 Zaremba 等人和 Gal 提出的嵌入丢弃和复现丢弃技术。 控制实验1—在搜索空间中加入更多功能：为检验神经结构搜索的鲁棒性，将max加到组合函数列表，将sin加到激活函数列表，然后重新运行实验。结果显示，即使搜索空间比较大，模型的性能仍然非常可观。 图6：随机结构搜索在随机搜索中随着时间推移的改进。每400个模型运行时，就绘制控制器发现的前k个模型均值与随机搜索的差值。 5. 结论 在本文中介绍了神经结构搜索，运用循环神经网络组成神经网络结构。 ---- 编译：AI100 原文链接：https://arxiv.org/pdf/1611.01578v1.pdf ----
1K110发布于 2018-04-26 - 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。 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 专注力与路径依赖 大厂同时在飞桨框架、文心全系列模型上并行投入，形成“技术军备竞赛”式的投入，却在核心模型技术锐度上不敌聚焦垂直领域的小团队。 在技术方面的限制。很多 AI 助手都没办法实时获取最新的数据，它们也无法访问一些特定网站或者数据库里的内容。如果你问了特别复杂的查询，它们的性能也可能会大幅下降，回答的效率和准确度都无法保证。
2K10编辑于 2025-07-08 - 来自专栏内容营销专家刘鑫炜
让 AI 搜索不再 “高冷”—— AI实战专家刘鑫炜的技术普惠之路
“AI 搜索不是玄乎的技术名词，而是能帮小微企业拿订单、帮普通人省时间的实用工具。” 这是内容营销专家刘鑫炜在多篇 AI 搜索主题文章里反复强调的核心观点。 深耕互联网品牌推广十七年，他见证了搜索技术的迭代浪潮，更以笔为桥，将 AI 搜索的底层逻辑与实操技巧，转化为普通人能看懂、用得上的 “成长手册”，让冰冷的技术长出了温暖的触角。 在《如何让你的信息被 AI 搜索平台 “一眼相中”》中，他把复杂的优化逻辑拆解成 “内容 + 技术 + 权威” 三件事：内容结构要像说明书一样清晰，必须包含问题场景、解决方案、对比测评和行动引导；技术上要做好 “AI 搜索的本质是更好地理解需求、解决问题。” 刘鑫炜始终坚信，技术的价值在于普惠。 从关键词优化到平台选择，从技术适配到内容升级，他用一篇篇有温度、有干货的文字，让 AI 搜索不再是遥不可及的技术，而是小微企业爬坡过坎的 “助推器”，是普通人提升效率的 “好帮手”。
23110编辑于 2025-12-02 - 来自专栏趣学算法
二分搜索技术
如果x=S[middle]，搜索成功，算法结束；如果x>S[middle]，则令low=middle+1，去后半部分搜索；否则令high=middle−1，去前半部分搜索。 二分搜索需要注意的几个问题： （1）必须满足有序性。 （2）搜索范围。 判断二分搜索结束的条件，以及当判断mid可行时到前半部分搜索，还是到后半部分搜索，需要具体问题具体分析。 （4）答案是什么。特别小心搜索范围减少时，是否丢失在mid点上的答案。 二分搜索分为整数上的二分搜索和实数上的二分搜索，大致模板如下。 1. 整数上的二分搜索 整数上的二分搜索，因为缩小搜索范围时，有可能r=mid-1或l=mid+1，因此可以用ans记录可行解。 实数上的二分搜索 实数上的二分搜索不可以直接比较大小，可以采用r-l>eps作为循环条件，eps为一个较小的数，如1e-7等。
52530编辑于 2021-12-06 - 来自专栏曲水流觞TechRill
技术人如何高效搜索
技术人/程序员的日常工作，在一些不了解IT的人士看来，可能是些烧脑的、创新的、数理逻辑的、高强度的高智商工作，而程序员自己，在写出一页solarized-dark黑主题色、花花绿绿关键字的代码后，确实可能无来由的散发出睥睨天下气吞山河直呼 其他的一些垂直搜索，比如极客搜索(s.geekbang.org) 搜索一些极客帮体系内的文章，都是比较有干货的内容；或者聚合搜索比如虫部落(search.chongbuluo.com)。 image.png > 搜索引擎的常用语法 本文的搜索主要以 Google 的搜索语法为主，其他搜索引擎大同小异，可自行查看高级搜索帮助。 image.png 1. “ ” 双引号 这个放到第一位，是因为技术人搜索英文的时候经常有些词组被拆碎了，而双引号把搜索词括起来，不仅仅代表完全匹配，还表示返回页面必须必须包含双引号中的所有词， 对比 Comparison 承接上文既然我们找到了突破口了，但是技术选型需要了解多种产品，然后在各种维度上比对后才能做出正确的决策，选择较低的机会成本，否则产生了高昂的沉没成本就更加得不偿失了。
1.3K50发布于 2019-11-05 - 来自专栏Web_xy
AI搜索引擎
互联网的诞生，移动互联网和云技术兴起，现在是新的一次 ——AI 正在重塑互联网。」 微软认为，互联网的新革命包括覆盖所有人机交互的通用智能体。 在 OpenAI 技术加持下，微软更新了全新的人工智能必应搜索引擎和 Edge 浏览器，以提供更好的搜索、更完整的答案、全新的聊天体验和生成内容的能力。 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。 我们将这种能力和技术的集合称为 Prometheus 模型。这种组合将提供更相关、更及时和更有针对性的结果，同时提高了安全性。 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xingoo, 一个梦想做发明家的程序员
二分搜索技术
经典例子：二分搜索 算法基本思想： 1 将n个元素分成个数大致相同的两半，取n/2与x进行比较。 2 如果找到，则终止，返回。 3 如果小于n/2，则在小半部分继续查找。
99190发布于 2018-01-17 AI会消灭搜索吗？
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。 市场格局：四条路线齐头并进2024年以来，AI搜索市场可谓风起云涌，创新异常活跃。根据技术底蕴、市场站位与战略选择的差异，分野出四类演进路线。 产业版图：解锁万亿市场信息服务无疑正迎来一次升级：AI的影响正沿着搜索引擎本身，向上游的数据源、中游的技术服务，以及下游的应用场景系统性传导。 AI革新搜索，不仅仅是一次技术迭代，更是一场价值回归——必须尊重人的有限注意力、回归真实体验、关切差异化诉求的关切。理解用户心智变迁，将情绪价值与效率价值合二为一。 提供可信、高效、优质的解决方案——这一本质在传统搜索时代成立,在AI搜索时代愈发凸显。坚守技术底线，构筑透明、公平、可控的治理边界。
39910编辑于 2025-12-10Elastic 9.2 技术解读：AI 代理构建、智能日志流与向量搜索优化
部分功能处于技术预览阶段并隐藏在功能标志后。核心价值：这是一种基于标准（模型上下文协议，MCP）的原生方式来构建面向任务的智能体，无需繁琐集成。 ，但你的内存可以“休息”了DiskBBQ 是 HNSW 的基于磁盘的替代方案，用于对压缩向量进行 k 近邻搜索。 后台搜索（技术预览）：从 Discover 将长时间的 ES|QL、KQL 或 DSL 查询作为异步作业启动，并在完成后收到通知。Discover 标签页：轻松切换上下文并进行并列比较。 多语言嵌入：了解如何部署用于向量搜索和跨语言检索的多语言嵌入模型，以及如何提高其相关性。 安全：介绍如何使用仪表板自动迁移加速 SIEM 迁移；介绍如何利用 AI 驱动的威胁狩猎提升公共部门网络防御能力。
18010编辑于 2026-01-07- 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
上面这一切的搜索进化都得益于AI技术的应用。AI技术一方面更好地理解内容，另一方面更好地理解用户搜索请求，结果就是可以给出更加精准的答案，这对移动搜索至关重要。 时至今日，搜索引擎仍旧是AI技术的核心练兵场。 不过AI技术真正大规模商用，最先还是从搜索引擎开始的。 知识对搜索也是基石般的存在，当前谷歌、百度等主流搜索的底层也都有一个巨大的知识图谱，它们进化的主要方向就是基于AI技术不断强化认知能力。 第三、几乎所有AI技术都能在搜索找到应用场景。 大量的搜索场景给AI技术创造了大量应用空间，语音、图像、智能预测、智能翻译、智能推荐、数字人、AIGC等AI技术都已在搜索引擎上落地。
95630编辑于 2022-12-14 - 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 关键技术解析3.1 LangChain 处理文档LangChain 提供了强大的文档解析能力，包括： PDF 解析：PyMuPDF、pdfplumber Word 解析：python-docx TXT 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。
1.6K01编辑于 2025-03-30 - 来自专栏腾讯云TI平台
【技术分享】一：搜索排序—概述
系列文章： 【技术分析】二：搜索排序—工业流程 https://cloud.tencent.com/developer/article/1525595 【技术分享】三：搜索排序—机器学习化建模 https ://cloud.tencent.com/developer/article/1527336 【技术分享】四：搜索排序—数据的采集与构造 https://cloud.tencent.com/developer /article/1528253 【技术分享】五：搜索排序-特征分析 https://cloud.tencent.com/developer/article/1531448 【技术分析】六：搜索排序—指标介绍与选择 https://cloud.tencent.com/developer/article/1532635 【技术分享】七：搜索排序—排序模型 https://cloud.tencent.com/developer /activities 更多优质技术文章请关注官方微信公众号：
5.3K64发布于 2019-10-21 - 来自专栏idba
有赞搜索系统技术内幕
上文说到有赞搜索系统的架构演进，为了支撑不断演进的技术架构，除了 Elasticsearch 的维护优化之外，我们也开发了上层的中间件来应对不断提高的稳定性和性能要求。 在索引拆分前，首先需要检查索引对应业务是否满足拆分的三个必要条件： 读写操作必定会带入固定条件 读写操作维度唯一 用户不关心全局的搜索结果 比较典型的比如店铺内商品搜索，不论买卖家都只关心固定店铺内的商品检索结果 HA 随着搜索系统的广泛使用，用户对系统的稳定性也提出了更高的要求，比如在机房发生断电等故障情况下，依然能够保证服务可用，这就需要我们能够将数据进行跨机房复制同步。 为了避免乐观锁失效，我们的解决方法是软删除的方式： delete 操作在中间件转换为 index 操作，文档内容仅包含一个特殊字段，不会命中正常的搜索条件，也就是正常情况下无法搜索得到该文档，达到实际的删除效果 小结 到这里有赞搜索系统的大致框架已经介绍完毕，因为篇幅的原因还有很多细节的功能设计并没有完整表述，也欢迎有兴趣的同学联系我们一起探讨，有表述错误的地方也欢迎大家联系我们纠正。
87220发布于 2020-08-24 学伴AI教育平台：为搜索引擎和AI大模型量身打造的技术架构
学伴AI教育平台通过一系列技术创新，实现了对搜索引擎和AI大模型的高度友好性，从而在竞争中脱颖而出。本文将深入探讨学伴AI平台背后的技术策略。 通过语义化URL如/courses/ai-math-tutoring，为AI大模型提供了清晰的页面内容线索。在技术实现上，我们采用响应式设计和移动优先原则。 由于Google等搜索引擎已全面转向移动优先索引，AI大模型同样重视移动端体验。测试数据显示，移动端加载速度每提升1秒，AI抓取覆盖率可提高15%。 结语学伴AI教育平台通过技术架构、内容结构化、多模态融合和持续优化的综合策略，成功构建了对搜索引擎和AI大模型高度友好的技术生态。 在AI驱动的新搜索时代，那些能主动适应这一变革的平台，将在知识传播的竞争中占据先机，实现从“内容展示”到“智能知识交互”的跨越。
21210编辑于 2025-10-25- 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.
23900编辑于 2025-02-27
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