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国内AI搜索鼻祖,天工AI搜索为何能赢在起跑线?
5014点击    2024-03-13 15:11

从表面上看,“天工AI搜索”是一款独立的搜索软件,但它与生俱来就被定位成一款新型、高阶“生产力助手”,甚至是企业级智能体。因为它重塑了用户、企业与信息交互的方式,在内容个性化创建、数据驱动决策、知识管理共享、企业智能助手、业务潜力挖掘、生产力提升等方面开辟新的途径和方案。


人对未知事物的求解,对未知世界的探索,使得“好奇心满足”成为互联网用户的核心人性需求之一。人们迫切需要一个便捷、高效获取信息的产品入口,去用“搜索”满足高频、刚性的求知欲望。


于是,互联网世界就诞生了像谷歌这样的搜索引擎巨头,深刻影响着现代生活的方方面面。


然而,传统搜索虽然能满足初期阶段的信息交付,但这种交付是不完美、不充分的。基于现有商业模式和搜索引擎技术的局限性,传统搜索引擎无法深度了解用户的搜索意图,用户在搜索结果中也难以找到全面而准确的答案。


此外,传统搜索答案常常出现的是文本、文件、网站、问答、在线文档等不同形式的混杂内容,充斥着垃圾信息与无效广告。用户不仅要耗费时间精力逐一阅读,还要对各种呈现方式的内容进行自行判断、筛选、整理,最终才能从繁杂的信息中获得有效的知识。


在这个过程中,用户耗费了大量时间、精力、以及决策成本。而随着互联网信息如滚雪球般增长,用户花在搜索上的成本更是呈指数爆增。麦肯锡的一项调查显示,典型的知识工作者超过四分之一的时间花在信息搜索上。


搜索引擎,亟待一场颠覆。


传统搜索迎来颠覆,巨头玩家大混战


搜索的下半场,是AI。


随着科技的不断创新以及信息的爆炸式增长,用户对搜索引擎的需求越来越多样化,“关键词匹配”这一传统搜索方案逐渐过时。


全网的内容搜索正在发生重大变革,人类接受和处理信息的模式被重构。


尤其在AI大模型与生成式AI(AIGC)持续火爆的当下,以ChatGPT为代表的生成式AI提供了搜索获取知识的另一种选项——AI搜索。


传统搜索只会提供海量信息,AI搜索更加智能和善解人意。作为用户获取信息的高频入口,搜索自然也就成为大模型落地的核心应用场景,在大模型加持下,使得AI搜索具备整合、提炼、串联信息的能力,极大优化了信息检索和知识获取的过程。识别和响应更加模糊或抽象的搜索,为用户提供个性、实时、互动、准确的答案,而用户获取知识的速度和全面性也将大大提高,甚至可以做到千人千面式的跨模态体验。


从模糊到精准,从信息罗列到知识整合。AI搜索不仅能够实现对传统搜索的降维打击,更能引发新一轮的商业革命。


当前,AI搜索已是全球互联网巨头的“兵家必争之地”。


2023年,沉寂多年的搜索市场热闹起来,各方势力疯狂涌入,不断解锁AI搜索的新场景,开发新应用,开启了群雄逐鹿的崭新阶段。


国外,谷歌、微软等科技巨头争相入局,Perplexity AI和Glean等明星初创风头无两。国内,昆仑万维、百度、360、甚至淘宝、抖音都纷纷加入战场。


2023年8月,昆仑万维官宣发布“天工AI搜索”,成为国内第一家推出AI搜索应用的先行者。它通过多轮对话的形式,为用户提供精准、有效、交互性强的信息,打破了传统搜索存在的信息泛化、冗余、广告多等痛点,对搜索效率进行大幅提升,能够成为用户在职场、科研、教育等场景下的新型、高阶“生产力助手”。


天工AI搜索网页版


2023年10月,百度将旗下的简单搜索升级为AI互动式搜索引擎,在搜索页面内置文心一言大模型技术,用户可以提出任何问题,实现Chat AI对话功能。


AI搜索不仅让搜索赛道的发展进入新阶段,也为短视频、电商等领域的玩家提供了一种新的解法。淘宝、抖音等也在发力AI搜索,各自根据平台生态的特点,完善平台上的关键词搜索、场景式搜索、提问式搜索等场景。


 去年9月,淘宝对电商搜索导购方式进行迭代,启动“淘宝问问”的内测;去年12月,抖音则在APP内测试“AI搜”的智能搜索功能,与商品、团购、用户、视频等并列。近期,360集团全新升级的大模型搜索产品“360AI搜索”正式上线安卓应用商店。


而在海外,AI搜索初创公司Perplexity AI和Glean分别切入C端和B端市场,在短期内迅速成长为估值超10亿美元的独角兽。Perplexity AI利用先进的AI模型为搜索查询提供直接答案,而不是提供网站链接列表。Glean是一款AI驱动的企业搜索引擎,专门为解决企业内部信息检索效率低下的问题而设计。


天工AI搜索的崛起之路


从时间上来看,昆仑万维的“天工AI搜索”是国内第一款AI搜索落地的产品,奠定了该领域的鼻祖地位。国内第一款AI搜索产品由昆仑万维推出,这是令很多人没有想到的,其实这也是在意料之中的。


早在2020年,昆仑万维就开启了AIGC的布局。先发优势与三年多的工程经验积累,让昆仑万维积累了行业领先的预训练数据深度处理能力。2023年4月,昆仑万维发布自研“天工1.0”大语言模型,成为国内最早一批推出大语言模型的企业。8月23日,昆仑万维更是官宣发布了国内第一款AI搜索引擎——“天工AI搜索”,打响了国内AI搜索领域的第一枪。


天工1.0大模型是国内首个对标 ChatGPT 的双千亿级大语言模型,其部署在国内领先的GPU集群上,整合了千亿级预训练基座模型与千亿 RLHF模型。


2024年2月,昆仑万维发布新版MoE大语言模型天工2.0与新版“天工AI智能助手”APP,这是国内首个搭载MoE架构并面向全体C端用户免费开放的千亿级参数大语言模型AI应用。天工2.0采用业内顶尖的MoE专家混合模型架构,应对复杂任务能力更强、模型响应速度更快、训练及推理效率更高、可扩展性更强。


“天工AI搜索”深度融合天工大模型能力,通过人性化、智能化的方式全面提升用户的搜索体验,为用户提供快速、可靠的交互式搜索服务。此外,天工AI搜索引入了检索增强生成(RAG)技术,将信息检索与语言生成相结合,通过高效的检索和集成,它可以更好地理解用户查询的问题,提供准确的响应,并且适应不断变化的上下文和内容,全面重塑中文搜索体验。


目前,检索增强生成(RAG)技术成为微软Copilot落地的关键,它在很大程度上改变了同类常规产品存在的诸多缺陷和短板。用户可以很容易地了解一个新的或者复杂的话题,快速找出针对具体问题的一些技巧,及时发现需要考虑的事项,保证时效性、可靠性、兼顾效率和深入。


同时,“天工AI搜索”具备“打破砂锅问到底”的能力,它用整个网络作为资料库保证输出的实时性,可以围绕一个问题展开无限次的深度交互,延伸信息呈现的深度和广度。不仅能轻松分析、得到用户的真实意图,还能捕捉到问题中的上下文关系,使搜索结果更精确、更相关,并且回答引用信息源的参考,保证回答可追溯和值得信任。


天工AI搜索的智能整合、信息溯源、及追问等功能


另外,它还拥有更强的语义理解能力、多模态搜索能力,实现个性化和自适应搜索、跨语言和跨文化搜索,真正做到了从搜索“信息”到呈现“知识”,这是相关竞品所无法比拟的功能优势。


从表面上看,“天工AI搜索”是一款独立的搜索软件,但它与生俱来就被定位成一款新型、高阶“生产力助手”,甚至是企业级智能体。因为它重塑了用户、企业与信息交互的方式,在内容个性化创建、数据驱动决策、知识管理共享、企业智能助手、业务潜力挖掘、生产力提升等方面开辟新的途径和方案。


“天工AI搜索”还扮演一个过滤和增强工具的角色,海量的信息和数据经过它的技术处理、优化和呈现,转化为数字经济时代的新质生产力,变成一种可视化的资产,被用户直观感知的具象化财富。它还能与大数据、云计算、物联网等技术更加紧密地融合为数字基建的底座,确保AI搜索能更好的开发利用各种信息和数据,为用户提供更加全面和深入服务的同时,完成自主学习与进化。


从2023年2月8日,国际上微软发布由OpenAI的GPT技术提供支持的搜索引擎新版Bing,开启AI搜索的新纪元,再到8月,昆仑万维推出国内第一款AI搜索产品“天工AI搜索”,紧接着百度、阿里、抖音、360在此之后才开始纷纷发布相关产品。


在用时间换空间的科技创新上,竞争单元以“秒”为计算标准,技术研发与商业落地上的时间差,每一刻都在加速拉开企业科技竞争的距离,昆仑万维“争分夺秒”抢占了创新的制高点,并且稳坐AI搜索赛道第一梯队的头把交椅,其行业价值和产业意义非同一般。


解锁新场景与新应用,启动新一轮商业变革


小小的搜索框,凝聚了半部互联网发展史。


对于互联网用户而言,搜索技术的演进与人类探索互联网世界、获取信息与知识的方式嘻嘻相关。


而对于互联网行业而言,“搜索”赛道意味着一种横跨消费者、企业和开发者生态系统的上万亿美元机会,也是互联网巨头的必争之地。


未来作为互联网基础设施和超级流量入口的AI搜索,将成为新形态生产力工具的入口、门户,拥有链接一切的边界能力。


在应用端,AI搜索快速处理和分析海量数据,为用户提供精准的搜索结果,这种高效率和高准确性的信息检索大大减少了人力资源的投入,降低运营成本,提高了决策质量。通过分析跨领域的数据,可以激发新的创意和解决方案,并帮助企业建立统一的知识库,方便企业内部知识的存储、检索和共享,这有利于打破信息孤岛,促进团队协作,提高整体组织效能。


AI搜索的出现,正颠覆着旧有的产业格局。


比如,在大笔投资了OpenAI之后,微软率先向老牌搜索引擎巨头谷歌发起挑战。微软推出由OpenAI的GPT技术提供支持的新版Bing搜索引擎,直接向用户给出答案,而非展示链接。随后,微软又宣布将Bing Chat及其企业版Bing Chat for Enterprise更名为Copilot,并将其定位为“AI助手”,使复杂的任务更易于管理,从而促进协作环境并增强用户体验。


在国内,以昆仑万维为代表的玩家也不断拓展着AI的能力边界,让用户更加方便地感受到大模型技术带来的搜索体验变革。比如,除了AI搜索功能外,昆仑万维“天工AI智能助手”APP中还集成了AI对话、画画、写作、识图、速读、数据分析等多项新兴功能,逐渐成为每个人日常生活中的全能AI小助手。


天工AI智能助手APP


作为超级流量入口,以及将会诞生超级应用的搜索领域,注定会成为兵家必争之地,而生成式AI还有更加丰富的商业想象空间。大潮将起,落地为王,相信“天工AI”还能拓展更多应用场景,满足生活、办公的多样化需要,解锁更多功能性角色转变,让我们拭目以待。


文章来自于36氪 “昆仑万维”


AITNT资源拓展
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1
AI数据分析

【开源免费】DeepBI是一款AI原生的数据分析平台。DeepBI充分利用大语言模型的能力来探索、查询、可视化和共享来自任何数据源的数据。用户可以使用DeepBI洞察数据并做出数据驱动的决策。

项目地址:https://github.com/DeepInsight-AI/DeepBI?tab=readme-ov-file

本地安装:https://www.deepbi.com/

【开源免费airda(Air Data Agent)是面向数据分析的AI智能体,能够理解数据开发和数据分析需求、根据用户需要让数据可视化。

项目地址:https://github.com/hitsz-ids/airda

2
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

3
知识库

【开源免费】FASTGPT是基于LLM的知识库开源项目,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。整体功能和“Dify”“RAGFlow”项目类似。很多接入微信,飞书的AI项目都基于该项目二次开发。

项目地址:https://github.com/labring/FastGPT

4
RAG

【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。

项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag

【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。

项目地址:https://github.com/langgenius/dify


【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。

项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main


【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目

项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata


【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。

项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI

5
AI搜索

【开源免费】MindSearch是一个模仿人类思考方式的AI搜索引擎框架,其性能可与 Perplexity和ChatGPT-Web相媲美。

项目地址:https://github.com/InternLM/MindSearch

在线使用:https://mindsearch.openxlab.org.cn/


【开源免费】Morphic是一个由AI驱动的搜索引擎。该项目开源免费,搜索结果包含文本,图片,视频等各种AI搜索所需要的必备功能。相对于其他开源AI搜索项目,测试搜索结果最好。

项目地址:https://github.com/miurla/morphic/tree/main

在线使用:https://www.morphic.sh/