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在当下信息爆炸的时代，如何迅速而精确地捕捉并理解海量信息，已变得至关重要。这一趋势推动了AI知识搜索引擎的蓬勃发展。借助先进的AI技术，搜索引擎展现出了更为深邃的理解力，不仅协助用户梳理繁杂的信息脉络，还能精准地甄别真伪、高效地整合知识，极大地提升了用户的搜索效率和体验。
分享人：吴泓瑾 研究方向：HMI 关键词：AI工具；智能搜索；人机交互
秘塔AI搜索专注于提供无广告、结构化信息展示的搜索体验，通过理解用户搜索意图，快速整合全网信息，配以强大的相关性链接，便于用户系统全面地学习和探索感兴趣的主题 ，并以图形化工具辅助用户理解和记忆内容。 秘塔AI搜索的数据源目前主要涵盖了三种范围（全网、学术、播客），针对搜索的结果目前有三种模式（简洁、深入、研究），不同搜索模式输出内容的详实程度会展现出差异。
输入搜索指令后，AI会先进行问题分析，随后全网搜索，再整合答案。搜索结果中还提供相关事件、组织和任务并整理成表格，同时附有搜索结果参考来源，每处来源都能点击访问溯源，大大提升了结果可信度。 图2 秘塔AI搜索问题分析进程（秘塔AI，2024）
秘塔AI搜索可以自动整理搜索结果的大纲和脑图，帮助用户快速掌握信息要点，并能迅速将搜索结果转化为简练的演示文档，尤其适用于信息同步和科普类内容。
Perplexity AI的核心理念是将搜索体验转化为一种更直观、更人性化的问答对话。它不仅仅是一个信息检索工具，更是一个能够理解用户需求、提供精准答案的智能伙伴。 Perplexity AI允许用户用自然语言提出搜索指令，并根据上下文进行对话式交互，提出后续问题以获得更精确的结果，这种对话式体验区别于传统搜素引擎的链接列表。并且利用大型语言模型从多个来源收集并整合信息，以自然语言的形式呈现出高质量的回答。 图1 Perplexity使用演示（雷锋网公众号，2024）
Source Edit允许用户编辑参考信源并重新搜索。目前，这一功能仅支持删除而非添加信源，有效减少无关信源对结果的干扰，通过人工的方式，对潜在的不稳定性进行修正。 图2 Perplexity信源编辑（深思SenseAI，2023）
用户可通过 Focus Search 功能，在开始新搜索前限定搜索范围，提升搜索效果。该功能在学术搜索、数学计算、YouTube 视频和 Reddit 论坛搜索等方面进行了特别优化。特别是 YouTube 视频搜索，其引用可直接链接到视频中相关内容的准确时间点。 图3 Perplexity专注模式（深思SenseAI，2023）
04 Perplexity Copilot 搜索助手 作为用户的搜索助手，Copilot 提供更细致、深入和个性化的回答。对于同样的问题，通常 Copilot Search 参考的信源更多、回答更长、展示方式更结构化，同时在搜索过程中，Copilot 会对用户的问题含义进行延伸，在一次用户的搜索中，实则进行了多次对于不同关键词的搜索。如下图所示，使用 Copilot 搜索同样的关键词，Copilot 会自动对用户的意图进行延伸，使用不同的关键词进行搜索并最终总结。 图4 Quick Search和Copilot Search差异（深思SenseAI，2023）
案例来源 https://www.perplexity.ai/ https://mp.weixin.qq.com/s/0zUQFixXQ9vwWTCIR_b1iA
不同于相比传统的AI聊天工具，Flowith采用独特的节点式交互方式，这种交互不仅解决了传统ChatUI在处理复杂或多线程对话时的局限性，还极大地增强了使用时的互动体验。 Flowith可以在一个无限画布中进行交互，每次提问产生新的节点，节点可以再发散和引用，以脑图的形式呈现AI生成内容，将知识点构建成一个有组织结构的知识树，大大提高了梳理知识体系的效率。整块画布可以拖拽、缩小、放大，节点可以引用、追问、删除、重新生成。 图1 Flowith节点式交互（爱范儿公众号，2024）
Flowith 提供flo自动决策模式、思维导图发散模式、联网超级搜索模式、生成图片模式，适合不同的问题和场景。思维导图发散模式下以思维导图的方式，分析和展开 AI 回答内容，从而进行头脑风暴、创意激发和概念梳理；生成图片模式会使用图片生成模型为用户生图。 flo自动决策模式下会根据用户指令，判断是否需要联网搜索，是否需要文生图，是选择速度优先的 GPT-3.5，还是更强的 GPT-4 和 Claude 3，自动切换到最合适的 AI 模型，可以窥见 Agent 的雏形。 图2 Flowith模式选择（爱范儿公众号，2024） 图3 flo自动决策模式（爱范儿公众号，2024） 联网超级搜索模式在支持联网搜索的基础上，能根据搜索结果整理生成为一段分析总结、关键点和知识图谱。下图示范中，针对输入问题，回答内容中左侧给出网络实时搜索结果，中间输出综述，右侧提供关键词和知识图谱，为用户搭建知识体系。
Flowith集成了主流模型中最强大的几个模型，覆盖了文本生成、图片生成、音频生成三个使用场景。另外，Flowith将很多衍生的功能通过插件的方式集成在画布中，满足了用户在同一张画布中的多类型需求。另外，Flowith集成的智能体插件，自身就是一个社区应用，不用依赖其他平台，用户可以分享和使用他人创建的智慧体，促进知识的共享和协作。 图5 AI模型及插件选择（AI兔子洞公众号，2024） 通过本次案例分享，对AI交互式知识搜索工具有了进一步的了解。AI搜索引擎以精准理解、内容生成与整合、个性化体验和多模态检索为特点，不断优化搜索效率和准确性。从交互设计层面上看，对AI 时代的产品交互有了新的认识和启示。
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