用了几个月秘塔 AI 搜索,感觉很不错,已经是我搜资料的首选工具了。最近期上线了基于 DeepSeek-R1 的长思考模式,给出的搜索回答质量更好,采用『研究』模式还能生成研究报告。
秘塔这家公司主业是 AI 应用,之前有个产品叫秘塔写作猫,主打 AI 辅助写作。秘塔 AI 搜索 2024 年初上线,是国内对标 Perplexity 的智能搜索之一。
AI 搜索,顾名思义,人工智能帮你搜索再给你总结好答案,省去用户自己阅览网页的时间。2022 年底 ChatGPT 上线,大语言模型(简称LLM)的智能程度开始突飞猛进,使得『AI 总结文本资料』这件事变成现实。而后 RAG 技术推出,给 LLM 加上了检索大量数据的外挂。各家 LLM 上下文长度的增加,让 LLM 具备更长的记忆力,从而可以一次性记住并理解更多的数据。传统搜索,像 Bing、Google,给用户的是大量的网页连接,需要用户打开链接去阅览,如果有一个人能帮你搜索,再阅读整理成结构化的内容,那就省时省力了。于是 Perplexity 应运而生,就在 ChatGPT 出现不久。
虽然秘塔 AI 搜索不是国内最早推出的(国内最早的是天工 AI 搜索),但吸引我的是它的这些特点。
不仅网页上不挂广告区,搜索结果里也没有广告,搜索结果直接呈现核心信息。
广告尽量少是我选择网络搜索工具的必要要求,因为广告会大大影响信息的获取速度和质量,2016年某搜索的竞价排名导致某网友耽误治病就是典型的负面例子。
使用过程中发现,秘塔应该是自建了数据库,包含非常多的文献和资料。问了下秘塔,回答是拥有超5亿条自建结构化数据库,3000 万篇中英文文献库。有些资料在传统搜索查不到,秘塔能查到。
秘塔还能检索学术文献,数据量也是相当丰富。去年有条新闻是知网不让秘塔检索,然后秘塔回复说不用知网的了,用其他文献来源替代。这个学术文献搜索是真香。
秘塔的搜索结果会标明信息来源,如果采用『深度』或『研究』模式,不少信息源是 PDF 格式的电子书、文献、报告等等,在秘塔中直接打开 PDF 会自动跳转至具体的信息出处,并且 PDF 是可以下载的。
真电子书搜索神器。
从回答结果的信息源看,秘塔能够检索到中英文网页和文档资料,但英文内容的范围应该仅限国内能访问的网站。
即便这样,多语言检索也会增加信息来源的广度,提高搜索回答的质量。
秘塔 AI 搜索提供了每日 100 次搜索的免费额度,不区分搜索模式,似乎也没有什么使用限值,足够满足普通用户。
对比国外的 AI 搜索的免费政策,要么搜索次数少得只够体验,要么只能使用最简单的基础功能,秘塔真得很大气。没广告,主要功能基本不收费,运行搜索引擎和 LLM 都要花钱,我都怀疑它这没收入会不会办得不长久。
量大管饱并不是说搜索结果不精确。秘塔 AI 搜索有三种模式:
三种模式不同风格,『简洁』给得精确,『深入』给得丰富,『研究』给个系统。
我平时最常用『深入』模式,丰富的回答内提供准确答案外,还可能带给我新的见解,信息量大管饱。搜索同一个主题,前几天新出的某度 AI 搜索的参考资料有 5 篇,而秘塔 AI 搜索参考了 52 篇。
『研究』模式最近新上线了『先想后搜』功能,可以让模型先提出思考框架与路径(DeepSeek-R1 加持),再进一步进行资料的整合与分析(秘塔自研模型完成),类似于先点菜后做饭。而原来的『先搜后扩』是先搜集信息,再扔给 AI 总结,有啥菜做啥饭。『先想后搜』可以让整理分析资料产出的成果更加具有系统性、更加聚焦主题。
根据我自己理解,AI 搜索工具大概是下图中的运行流程(本人非 IT 行业,有错轻喷)。
那么决定 AI 搜索结果质量的因素大概是:
第 1 点取决于用户。使用秘塔 AI 搜索过程中,个人感觉第 2 点问题不大,第 3、4 点没啥问题。
搜索范围基本覆盖公网上中英文全部,国外访问不了的,其他互联网公司不让搜索的(如公众号、小红书),那确实也没办法。稍微有点问题在于四点:
自建数据库算是秘塔的杀手锏,不得不说学术文献搜索是真香。
秘塔的 AI 采用自研的 MetaLLM 模型,专门针对搜索场景。最近又加上了 DeepSeek-R1,针对搜索的 AI 能力算是当前最佳之一吧。不过即使强如 DeepSeek-R1,仍然存在大语言模型的通病──幻觉,因此搜索结果有错误内容的概率依旧存在。
除了以上特点,秘塔 AI 搜索还具被这些功能:
总结一下,秘塔 AI 搜索功能丰富,搜索回答的内容丰富度和准确度都较高,能满足我的信息搜索需求,个人使用体验良好,强烈推荐给大家,尤其是学术工作者、咨询报告编写者。
本文作者:tsingk
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