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Introduction

  • 大模型技术: AI搜索引擎如天工AI搜索和Perplexity AI基于大模型技术,能够理解和生成自然语言,提供更精准的搜索结果。

  • Transformer模型: 谷歌的Transformer模型是大语言模型的基础,极大提升了搜索引擎的理解和生成能力。

  • 生成式AI: OpenAI的ChatGPT等生成式AI产品通过对话式交互,提供更个性化和深入的搜索体验。

  • 多轮次对话: 天工AI搜索的“追问”功能允许用户进行多轮次交互,深入探讨复杂问题。

  • 信源索引: 为了确保答案的可靠性,AI搜索引擎如天工AI搜索在回答中加入了信源索引。

  • 个性化推荐: AI搜索引擎通过分析用户的搜索历史和行为,提供个性化的搜索结果。

  • 广告商业模式: 传统搜索引擎如谷歌通过关键词广告实现商业化,而AI搜索引擎则探索新的商业模式,如订阅服务。

  • 地域特征: AI搜索引擎需要大量的本地语言数据积累,以提供更准确的搜索结果。

大模型技术 [1]

  • 天工AI搜索: 基于大模型的AI生成式搜索,能够理解和生成自然语言。

  • Perplexity AI: 通过大模型技术在一年内获得1000万用户,估值达到10亿美金。

  • 谷歌Transformer模型: 谷歌的Transformer模型是大语言模型的基础,极大提升了搜索引擎的理解和生成能力。

  • OpenAI GPT-3: 在训练过程中使用了大量的英文数据,中文数据占比仅为0.1%。

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生成式AI [2]

  • ChatGPT: OpenAI的生成式AI产品,通过对话式交互提供个性化搜索体验。

  • New Bing: 微软与OpenAI合作推出的具备AI搜索能力的New Bing。

  • Google SGE: 谷歌在I/O大会上宣布的Search Generative Experience,提供生成式搜索服务。

  • Perplexity Ask: Perplexity AI的核心产品,由大模型提供支持的搜索界面和聊天工具。

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多轮次对话 [1]

  • 天工AI搜索: 其“追问”功能允许用户进行多轮次交互,深入探讨复杂问题。

  • 对话式交互: AI搜索引擎通过自然流畅的对话式交互体验,提供精准、有效且个性化的答案。

  • 用户体验: 多轮次对话功能提升了用户的搜索体验,帮助用户激发求知欲、探求新知识。

  • 复杂问题: 多轮次对话功能能够更好地应对开放式问题,提供深入的研究和解答。

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信源索引 [1]

  • 天工AI搜索: 在所有回答中加入了信源索引,以保障AI生成的答案可追溯、可考证、可信赖。

  • 可靠性: 信源索引功能提升了AI搜索引擎回答的可靠性。

  • 用户信任: 信源索引功能帮助用户建立对AI搜索引擎的信任。

  • 信息溯源: 用户可将每轮次的搜索结果留存在天工内,便于随时查阅回溯。

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个性化推荐 [1]

  • 用户分析: AI搜索引擎通过分析用户的搜索历史和行为,提供个性化的搜索结果。

  • 推荐系统: 个性化推荐系统能够提升用户的搜索体验,提供更符合用户需求的结果。

  • 用户满意度: 个性化推荐功能提升了用户的满意度和使用频率。

  • 数据积累: AI搜索引擎需要大量的用户数据积累,以提供更精准的个性化推荐。

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广告商业模式 [2]

  • 关键词广告: 传统搜索引擎如谷歌通过关键词广告实现商业化。

  • 订阅服务: AI搜索引擎如Perplexity AI探索新的商业模式,如每月20美元的订阅服务。

  • 广告收入: 谷歌的广告收入占其总营收的77.4%。

  • 商业模式转型: AI搜索引擎需要探索新的商业模式,以适应大模型技术的发展。

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地域特征 [1]

  • 语言数据: AI搜索引擎需要大量的本地语言数据积累,以提供更准确的搜索结果。

  • 中文数据: 在OpenAI的GPT-3模型训练过程中,中文数据占比仅为0.1%。

  • 地域适应: AI搜索引擎需要适应不同地域的语言和文化,以提供更好的用户体验。

  • 本地化: AI搜索引擎的本地化功能能够提升用户的满意度和使用频率。

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