专栏名称: 刘言飞语
好的产品总是充满善意。好的文章亦然。
目录
相关文章推荐
百姓关注  ·  “AI可以预测中奖号码”?中国体彩回应 ·  23 小时前  
百姓关注  ·  贵州开启降温模式!最大降幅近15℃ ·  2 天前  
贵州日报  ·  刚刚升温就要降!贵州局地有冻雨或雨夹雪 ·  2 天前  
51好读  ›  专栏  ›  刘言飞语

简单粗暴推荐一款 AI 产品:秘塔 AI 搜索

刘言飞语  · 公众号  ·  · 2024-06-26 19:00

正文


在之前我对比测试多款 AI 产品的时候,就有很多朋友跟我提到,可以试试看秘塔 AI 搜索,体验不错,在一些场景的问题下解决得很好。

在试用了挺长一段时间后,今天也正式跟各位推荐一下,非常简单粗暴: 好用 。值得一试。

废话少说,先给各位直观感受一下。

比如,问,罗永浩为什么大家都喊他龙哥。

从目前的效果看,跟竞品有相似之处,也是归纳总结。而从细微之处,则能看得出其优点特色。


1 融合的来源多,归纳能力好


像刚刚的回答中,引用的来源资料多达 22 条,来自各个平台。

作为用户,对于某个主题,在传统搜索引擎,翻看 20 多条搜索结果,可能就是极限了。那这样的 结果直达 ,效果就是大大降低了成本。

这种搜索的方式,并非是从大模型的黑盒里调取信息,而是从现有的人类资料里寻找参考资料。所以秘塔 AI 搜索,从产品形态上,的确更像是搜索,而不是大模型。是搜索+ AI 大模型的能力,而非单纯的 AI。

在一些复杂课题方面,秘塔 AI 搜索也能有出色的表现。比如,可以从 30 多篇参考文章中提取出中国咖啡行业在 2023 年的发展情况:

参考的部分资料如下:

这可以当做是 一篇综述类的文章, 能够快速介入某个指定课题。这种 AI 助理的效果,比起人工来说,效率要高出不少。刚刚的这两篇内容,都是秒级呈现的,完全没有等待的感觉。

同时,在初步了解之后,也可以快速追问,继续深入某个话题。比如:

效果拔群。从信息的整合能力看,直达的结果,等同于我花费十几到二十分钟浏览大量网页的效果。

相信各位也能感知到与通用的 AI Chat 产品的区别。秘塔 AI 搜索这种在搜索场景下特别优化的功能效果,就会有体验上的优势。


2 有价值的搜索外延信息


当然,如果只有一个亮点,也不值得简单粗暴的推荐。

第二个推荐点是:有结构化的梳理,和相关的参考信息

由于是针对搜索场景的,所以秘塔 AI 搜索在产品中加入了一些更有助于我们理解课题的功能。一种就是结构化的大纲和思维导图。

比如这样的:

大纲和思维导图之外,还有相关的知识图谱,比如相关的事件:

或者相关的组织:

能一目了然所需的各种结构化后的信息和线索,能够延伸到更多课题,可以继续展开了解。


3  镀金的信息源


当然了,说到现在,有的朋友可能会觉得,也还不错。

如果是这两条,我也的确不会简单粗暴地推荐了。秘塔 AI 搜索有两个补充的功能,让我近期颇为受益。

那就是 在主页搜索时可以选择的「学术」和「播客」两项,算是把搜索场景镀了一层金,也是真正区别于传统 搜索引擎 的地方 。它们救我于信息整理和获取的水火之中。

有的朋友知道,我日常需要做播客「半拿铁」的讲稿,而且我们都是逐字稿,周更的。资料搜索对我和搭档潇磊来说是非常繁重的工作,也是播客制作中权重最高的。

像这个就是我的讲稿的一部分:

在搜集资料的过程中,常会遇到一些知识性的盲区。比如我曾经讲过的人工智能风云录系列,讲述人工智能的历史,过程中就有很多知识,难以理解,或者没有充足的参考资料。

当时在整理早期人工智能的发展时,大多材料都提到了有三个学术门派:符号派、行为派和连接派。然而在后面的资料里,派别划分早就不是按照这个来了,很多资料都语焉不详,导致我自己也很混乱。那时,花了很多时间解决这种知识概念理解的问题。

而在这种课题上,AI 秘塔搜索可谓就是精准解决、效果好得感人。

用「学术」搜索看效果,是这样的:

这些内容,作为我个人的理解来看,权威性和可参考性就强得多,毕竟参考的资料都不是网页自媒体的信息了,而是学术论文和期刊:

对于我当初遇到的困惑,诸如这个路线和那个门派的关系,这个概念和那个方法的异同,可以在这里有非常好的解答。

就在我写这篇稿子的时候,秘塔 AI 搜索还在「学术」和「播客」这种垂直搜索基础上, 增加了「文库」搜索 ,是对大量文档资料的搜索。

体验效果如下:

这个问题下,秘塔 AI 搜索参考了 20 个文档资料,罗列出了 6 种常见的解题思路。还能点击参考的角标,追溯到文档中定位,在当前页面查看更详细的信息。

这种文档搜索的体验,也是碾压过去的。回想还在读书的时候,想搜索到一份合适的论文或者文档,真的要费尽心力,难点在于,那时候的搜索往往只能凭借标题和可怜的几个标签完成,内容的搜索并不成熟,更不用说把信息还能重新整合了。

为什么说「学术」、「文库」和「播客」的搜索算是镀金呢?因为我个人目前多数信息的获取,就是源于这两类内容形式。出版物和期刊的准确性更强,文本质量也更高,翻看我们在播客「半拿铁」的参考资料,你会发现,90% 的内容都是这种严肃一些的内容来源,否则随便引用公众号,我们自己都很不放心。

播客则是另外一种高质量的内容获取来源。有很多真正客观和有效的信息,目前也只有播客里有(并不是说凡播客都有价值,而是有价值的信息多在播客)。

这种镀金从我作为内容创作者的个人情感上而言,也是很愿意摇旗呐喊的。如今信息噪声实在太多,同一个事件,网上的信息能有几百种说法,观点四起,乌烟瘴气。而好的信息更值得被关注,好的内容更值得被搜索。这是情感上期待搜索引擎变迁的一个原因了。


4 好的 AI 方向:垂直场景+用户经验


对于秘塔 AI 搜索的感受就如上文所述了。简单试用一下,你应该也会有一些惊喜。很难说这种形态一定就是搜索引擎的未来,但我的体会是,至少是向未来搜索引擎过渡中的一种形态。

我在之前聊过,好的 AI 方向并不多,toC 也不太好做。目前更多的场景,应当是场景+ AI,而不是 AI + 场景。 给场景以 AI,而不是给 AI 以场景

用秘塔 AI 搜索的时候,我就有这种感受,作为一款产品,它就是深入垂直领域,先解决一个古老课题。不是在显摆 AI 的技术肌肉,而是真实从场景里,先解决用户的需求。







请到「今天看啥」查看全文