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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


AI交互式知识搜索工具
发布日期:2024-07-03 07:49:27 浏览次数: 2130 来源:人机交互与智能设计研究中心




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



01

AI搜索

案例机构 秘塔科技

案例介绍

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。

设计亮点

01 多种搜索模式

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。

图1 秘塔AI搜索主界面(秘塔AI,2024)


02 AI实时总结生成答案

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)


03 智能生成大纲、脑图、演示文稿

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。

图3 生成大纲、脑图(秘塔AI,2024)

图4 生成演示文稿(秘塔AI,2024)


案例来源

https://metaso.cn



02

Perplexity AI搜索引擎

案例机构 Perplexity AI

案例介绍

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。

设计亮点

01 对话式交互

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)


02 Source Edit 信源编辑

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)


03 Focus Search 专注模式

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



03

Flowith基于节点式交互的AI工具

案例机构 Flowith AI

案例介绍

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。

设计亮点

01 节点式交互

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)


02 适于不同场景的交互模式

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。

图4 联网超级搜索模式(爱范儿公众号,2024)


03 丰富的模型和插件能力

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)

学习与收获

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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