生成式人工智能是这几年AI界最热门的话题，大模型能力的升级，为大家获取知识开辟了新的领域，甚至有人还提出，未来AI可能会取代搜索引擎！但于此同时，生成式搜索引擎也诞生了！！！

这篇文章，我想结合着秘塔AI搜索的使用体验来聊一下为什么我们需要AI搜索？

什么是秘塔AI搜索

秘塔AI搜索(metaso.cn)是在2024年初上线的一款生成式AI搜索引擎。

访问网址：metaso.cn

他看上去和普通的搜索引擎网页没有什么区别，一个大大的搜索框，自然语言输入问题就可以展开搜索。

那么我们为什么需要AI搜索呢？

原因1：实时信息搜索

众所周知，大模型的知识更新具有滞后性，大模型的训练数据是基于其训练时获取的互联网数据。这意味着：

• 时间滞后：

  大模型的知识库停止更新于其训练数据所覆盖的时间点。

  这意味着大模型在处理信息时，无法涵盖截止日期之后发生的事件、科技进步、政策变化等最新内容。

  由于训练数据的固定性，模型无法自适应地更新信息。

• 缺乏实时性：

  由于大模型知识库的静态性质，它们无法提供实时更新的信息。

  在我们日常生活的使用过程中，我们常常需要实时性信息的获取，比如新闻，最新的政策，股票行情等。

生成式AI搜索就完美的解决了大模型的知识具有滞后性和静态性质的问题，AI搜索将大模型的分析理解能力和传统搜索引擎带来的实时信息能力结合起来，可以智能的为你提供实时性的信息。

就比如刚刚发布的苹果WWDC 24，我们就可以让秘塔AI搜索为我们提供实时的咨询更新：

可以看到秘塔AI搜索结合了最新的信息，对我们的关键词进行了信息检索和总结，并提供了延伸阅读的链接！

更绝的是，它甚至还为我们总结了一份大纲，可以更有层次的了解信息的内容。

不仅如此，还有相关事件，组织和人物的梳理，如果搜索的是一个具有复杂人物关系的新闻事件，那么这种表格化的梳理可以说是非常清晰的！

原因2：使用简单

在使用大模型的过程中，想要大模型达到我们预期的效果，往往需要一些prompt（提示词）技巧，如果想要使用联网功能，还必须在提示词中特别说明。

这意味着，使用大模型时，需要花费时间和精力去构建和优化提示词。而生成式AI搜索则不同，只需输入一个任意问题，就能快速获得所需的内容。

相比之下生成式搜索，就显得更加的友好！

选择不同的模式，对应不同的长度和内容的丰富程度，还可以选择搜索范围和输出语言

如果我们使用研究模式，秘塔AI搜索输出的内容堪比一篇小报告，引用的文章数量更是达到了80篇！（这大大加强了我们搜索信息的能力

原因3：需要更加权威的信息

尽管大模型具有强大的生成能力，但它们也存在一些固有的问题。例如，大模型可能会产生 “幻觉”，（即生成看似合理但实际上错误或不准确的信息） 。

在工作或学术写作过程中，这种情况尤其令人担忧，因为我们需要确保信息的准确性。

而秘塔AI搜索就可以借助其搜索的特性显著降低大模型“幻觉”，它引用的都是更加权威和严谨的信息资料，如学术论文、官方报告和经过同行评审的研究成果，并且在每条结果后都做了标注，方便我们跳转原文，溯源查证！

以学术搜索为例，甚至还可以选择文献的语言

在学术搜索模式下，秘塔AI搜索回答的内容，就更加的严谨和学术。

涵盖的范围也非常全面，并且都是根据期刊、论文的内容整理总结而成的，同时还为我们罗列了所有引用的参考文献，而且可以看到，秘塔AI搜索引用的也有非常新的文献！

除此之外，秘塔AI搜索还支持播客搜索

对于有听播客习惯的小伙伴来说，可以说是非常的实用了！

写在最后

生成式AI搜索作为大模型出现后的一项创新，不仅解决了传统搜索引擎不够智能的问题，还克服了搜索结果受广告投放影响的缺点。

更重要的是，它解决了大模型信息滞后性和幻觉的问题，提供了更准确和实时的信息。生成式AI搜索引擎正在成为新的搜索趋势，感兴趣的小伙伴可以尝试我认为国内做的很好的秘塔AI搜索，感受生成式搜索引擎的魔力！