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秘塔科技专访:AI搜索这件事,我们是怎么想的?
2764点击    2024-11-02 10:18

眼下,对于 AI 产品的创新,以往高 DAU 经验未必适合。这一行业内逐渐形成的潜在共识,被最近一则招聘启示直接指出——「不需要高 DAU 经验,那多半是大厂福利」。


这则招聘 AI 产品经理的 DJ 描述,出自秘塔科技 CEO 闵可锐之手。前不久,这则招聘文案在从业者中广为传播,有人评论「犀利」、「人间清醒」。闵可锐既是公司 CEO,也是产品一号位。作为一支只有 60 多人的创业团队,选择发布 AI 搜索类产品,就意味着进入了更复杂的竞争环境。他一直就埋头研发,几乎没有接受采访。


产品经理和算法工程师的招聘贴最后写道,「秘塔庙小,以上两个岗位都是 CEO 直带」。COO 王益为表示,自从秘塔 AI 搜索上线以来,从产品功能到工程优化、以及模型算法,闵可锐都一直深度参与。在竞争激烈的 AI 搜索赛道,秘塔一直保持高频的产品迭代和更新,也得益于 CEO 兼具技术与产品的综合能力。


在互联网黄金时代,产品DAU增长的背景是移动端用户的增长;而后期,以大厂的流量池为基础,做出高 DAU 则有系统本身的托举。



如今,对于秘塔 AI 搜索这样由创业团队打造的新产品,面临的是双重难题,一方面面对已经成熟的移动应用市场,一方面需要绕过大厂的流量阻力,来获取用户。


秘塔做搜索,是团队主动选择的难题。秘塔 COO 王益为总结目前团队的状态:「心态保持松弛,做事上紧张。」


01 

选择做搜索,

是因为法律领域遇到了天花板


做 AI 搜索,是 2023 年底的决定。对秘塔团队来说,推出这个产品,意味着将自己的主战场从原来法律等垂直领域,转移到了通用领域。


王益为说,在团队内部,这个选择很快就达成了共识。在通用搜索上线前,2023 年底公司推出了 MetaLaw,这是一款专供律师进行类案查询和分析的 AI 工具,这样切法律领域利基市场的产品,市场容量十分有限。举例而言,测算下来,类案分析这样的功能性产品,国内的市场整体大约是 2500 万元左右。法律市场分散,很难找到一个可以拥有更大市场空间的产品,而做 B 端业务,也不是团队所擅长的。



转到更通用的领域,用产品证明自己的能力,也是秘塔作为创业公司,在这一轮技术袭来之时,在思考之后必然会选择的命题。


回到公司成立的 2018 年,还没有以 ChatGPT 为代表的大模型,团队思考起点是,人工智能技术已经能提供准专业级的脑力劳动。


法律是专业脑力劳动的代表领域,团队从法律的专业翻译切入,19 年发布了第一个翻译产品。 从翻译衍生到文档工作的效率提升,团队又做了文档纠错,将此能力泛化,做了类似 Grammly 的「写作猫」。大模型出来之后,Grammly 和 Jasper 这样基于文档能力的智能产品,都需要重新证明自己。秘塔也需要推出「翻译」与「写作」之外的新产品。



于是在 2024 年 2 月,秘塔 AI 搜索上线了。产品一上线就受到了超乎预期的关注。那时候,市场上 360 搜索、天工 AI 等同类产品的相继出现,使得搜索类产品的热度提升。秘塔 AI 搜索也连续几月都取得了不错的用户数据。


在国内的搜索产品中,秘塔是唯一的小型创业团队,也常常被行业称为「国产 Perplexity」。


在与外界交流时,他常常面对的一个问题是,大厂也在这个赛道布局,创业团队如何面对竞争。他表示,这是一个很难回答的问题。资金、流量上,创业团队固然不占优势,但是秘塔团队最初在选择这个领域的时候,明白自己最擅长的是产品,只有在产品体验上领先,才有可能在后续发展中带来其它优势。


关于搜索产品的门槛,他认为外界也容易存在误解。因为实现一个搜索产品看起来并不难。LeptonAI 创始人贾扬清用不到 500 行代码实现了 AI 搜索,仿佛让人觉得,做 AI 搜索这件事没有壁垒。然而,将产品的体验从 60 分提升到 80 分,再从 80 分持续提升,其实是一件很有门槛的事情。「里面有很多需要踩的小坑,需要解决一个个问题」。比如,结果的呈现上怎样提升准确性?呈现的方式怎样更符合发现知识的习惯?秘塔也是国内第一个上线文库功能的 AI 搜索,这就是考虑到文库的内容比互联网的新闻有更高的信息质量。


在用户体验的顺滑度上,将给出搜索结果第一个字的等待时间从 3 秒缩短到 2 秒。这一秒的提升,就会有很大不同,同时还需要考虑推理成本,在技术上就需要解决许多的工程细节。


02 

AI搜索,

要从专业场景转向生活场景


王益为表示:如果大家从产品能力和体验上将秘塔搜索与「perplexity」类比,秘塔当然很开心。只是国内知道 Perplexity 的也是小众人群,AI 搜索作为产品,还远没有达到被普遍认知的程度。而作为面向国内市场的 AI 搜索产品,在产品的功能设计、市场策略上,还需要做许多探索。


虽然 Perplexity 已经推出的 Pro 的收费功能,面对国内市场推出收费功能上,他表示暂不考虑 C 端的收费,并且会一直探索 C 端应用上有趣的玩法。而在 B 端的商业化上,会探索企业内部的知识库功能,可以应用AI搜索,将企业内部的知识库和外部的信息打通,提供完整的搜索体验。


或许由于此前做专业工具的经验,秘塔 AI 搜索的产品总体上很符合知识/研究工作者的使用习惯。秘塔 AI 搜索内容呈现上的鲜明特点是结构化和要点梳理(这也逐渐成为大多数 AI 搜索产品内容呈现的特点);而在内容索引上,文库、播客搜索也是其特色。


这既是其产品优势,也是局限。如果 AI 搜索类产品的使用场景局限于专业场景,使用人群很难扩大。


从功能更新上而言,秘塔 AI 搜索此前上线的「文库搜索」、「计算」功能,都更指向专业场景的需求。而最近上线了搜图、读图功能,是满足更多生活场景需求的尝试。官方推文甚至展示了 AI 分析早餐卡路里、分析股票 K 线图这样的生活化用例。


另外值得关注的一个现象是,AI 搜索与智能助手之间的场景越来越重叠。智能助手 Kimi 上线了探索版,这一功能对标「深度搜索」,帮用户通过搜索互联网,回答更复杂的提问。


而像新出现的 Genspark、felo.AI 在产品设计上,就考虑到了生活场景的需求,将「行程规划」作为主要功能之一来引导用户的使用方式。


跳出对于产品的定义,无论是 AI 搜索、还是智能助手,在用户体验侧追求上都力求实现:在一个提问之下,搜集相关信息,整理后以更容易接收的方式呈现。


从目前产品的发展阶段来看,AI 搜索、智能助手,并非颠覆式产品。Perplexity 表示他们并不是要挑战谷歌,而是承接住谷歌处理不好的部分需求,来提供更好的服务。


王益为表示,也许随着时间推移,「AI 搜索」和「智能助手」之间会变得更加接近,只是从目前的产品设计上而言,给用户一个搜索框,用户会天然地知道要做什么。


AI 产品处于发轫阶段,甚至「AI 搜索」作为产品形态是一个过渡阶段。而作为创业团队,秘塔首先要在留牌桌上、活得足够长。


秘塔的产品已经给用户带来了惊喜,但这注定是一条挑战重重的路。招聘启示里,闵可锐用了一个很少见成语的「见猎心喜」,他希望产品经理能够有这样的心态:见到别人在做自己喜欢的事情,感到心痒,也想尝试一下。


文章来自于微信公众号“Founder Park”,作者“Founder Park”


关键词: AI , AI搜索 , 秘塔AI , 人工智能
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1
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

2
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/