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。