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在这个信息爆炸的时代，我们每天都在与海量数据打交道。搜索引擎作为我们获取信息的重要工具，其效率和准确性直接影响着我们的工作与生活。然而，传统搜索引擎在处理复杂查询、动态内容和深层网络时显得力不从心。幸运的是，人工智能技术的飞速发展为搜索引擎的优化带来了革命性的进步。本文将探讨人工智能如何重塑搜索引擎，提升我们的信息检索体验。
概要
本文将从以下几个方面探讨人工智能在搜索引擎中的应用和优势：
1、传统搜索引擎的局限：
- 爬取效率： 传统搜索引擎在处理动态内容和深层网络时效率低下，导致信息覆盖不全。
- 索引技术： 依赖关键词和词频的索引方法缺乏对文本深层语义的理解，影响搜索结果的准确性。
- 查询处理： 对简短或模糊查询的处理能力有限，难以应对复杂的自然语言和长尾查询。
- 排序机制： 基于关键词密度和外部链接的排序机制易受SEO操纵，影响搜索结果的质量和相关性。
2、人工智能技术的革新：
- 智能爬虫： AI驱动的爬虫通过自然语言处理技术优化爬取策略，提升效率，并根据用户偏好定制化爬取内容。
- 跨语言检索： 利用大模型的跨语言理解能力，实现不同语言间的精准检索，扩展搜索的知识边界。
- 查询扩展与改写： AI通过大模型对用户查询进行智能改写和扩写，更准确地捕捉用户的真实意图。
- 向量语义检索： 采用DPR和向量检索技术，提高搜索结果的相关性和多样性，实现更高质量的匹配。
- 多模态搜索： 支持文本、图像、音频、视频等多种数据形式的统一检索，增强信息覆盖的全面性。
- 抗干扰与安全性： 强化搜索引擎的抗干扰能力，防止恶意攻击和虚假信息，保障搜索结果的安全性和准确性。
通过这些技术的融合与应用，人工智能不仅提升了搜索引擎的效率，更重要的是，它极大地增强了搜索引擎的智能性和用户体验，让我们在信息的海洋中更加自如地航行。
文章精选（2AGI.NET）
ChatGPT搜索引擎体验：太颠覆，新一轮搜索大战正式爆发？
1、ChatGPT Search正式上线，面向付费用户和候补名单用户开放，未来将逐步向所有用户开放，无需注册账号即可使用，直接挑战谷歌的海外搜索霸权。
2、ChatGPT Search提供颠覆式的搜索体验，通过AI汇总网页信息提供精准答案，相较于传统搜索引擎，它能够根据用户要求进行进一步的细化和操作，节省大量时间。
3、ChatGPT Search的上线可能对谷歌构成降维打击，促使谷歌降低营销收费，同时预示着未来几年内传统搜索和AI搜索之间的竞争将更加激烈，用户将受益于技术进步带来的更高效、智能的搜索体验。
原文链接：https://36kr.com/p/3021397695017860
拆解SearchGPT后，我们发现了AI搜索的壁垒、突破和未来
1、OpenAI推出的AI搜索引擎SearchGPT正式亮相，其结合自建部分索引库、接入Bing API和实时网络爬虫的技术路线，旨在提供准确和及时的搜索结果，挑战传统搜索引擎市场。
2、SearchGPT通过极低延迟、多轮问答交互和多模态结果呈现重构用户体验，其快速响应和多模态数据检索能力得益于OpenAI对实时分析数据库公司Rockset的收购，强化了数据提取、处理和分析的效率。
3、SearchGPT的推出可能与OpenAI面临的财务压力有关，旨在通过搜索功能提振流量和营收，并抓住推理成本下降的时间窗口期，拓展商业模式，提高AI生成内容的准确性和商业化能力。
原文链接：https://www.36kr.com/p/2895952320125831
AI搜索行业深度
1、AI搜索行业正在经历由大模型技术推动的变革，新兴的AI搜索产品如Perplexity、ChatGPT、Bard（现更名为Gemini）等，通过提供更高效、精准的搜索体验，解决了传统搜索引擎信息冗余和广告繁杂的痛点。
2、根据东吴证券的研究报告，AI搜索产品在基础功能和高级功能上相较于传统搜索引擎展现出优势，尤其是在处理科普类和常识类问题时，但本地化和多模态问题上仍有优化空间。
3、投资方面，看好AI搜索作为平台生态入口的潜力，其用户价值有望超过传统搜索，但AI搜索产品的商业模式仍在探索中，未来可能包括广告形态创新和其他变现模式。
原文链接：https://pdf.dfcfw.com/pdf/H3_AP202404171630397168_1.pdf?1713365364000.pdf
ChatGPT搜索搞不定勾股定理新证明，但国产AI可以！
1、国产AI搜索工具天工AI成功帮助用户理解了陶哲轩推荐的关于勾股定理新证明的论文，通过提供背景知识、清晰的证明步骤和拓展信息，展现了其在解析复杂学术内容方面的优势。
2、天工AI在金融财经领域也表现出色，能够提供权威信源、关键财务数据的图文并茂展示，并能处理跨文档的复杂问题，相较于其他AI搜索工具如ChatGPT search和Perplexity，天工AI提供了更深入和详细的答案。
3、天工AI的技术实力体现在其分钟级实时内容检索、深度推理与复杂问题分析能力，以及高权威信息的信源保障，标志着AI搜索竞速进入了高端局，其中天工AI以其全面性和深度解析能力成为佼佼者。
原文链接：https://www.aixinzhijie.com/article/6847154
一文深度解读多模态大模型视频检索技术的实现与使用
1、多模态大模型视频检索技术通过结合文本、图片、音频和视频内容，使用户能够通过自然语言描述来精准检索视频内容，满足个人用户、专业创作者和视频平台的高效查找和定位目标内容需求。
2、阿里云视频云利用达摩院的多模态表征大模型，实现了自然语言视频检索技术，支持大规模视频内容的快速召回和高准确率的片段识别，提供了包括AI标签检索、人脸检索和图像相似度检索在内的多模检索解决方案。
3、视频检索技术的未来发展将聚焦于算法提升、成本与性能平衡以及工程与体验优化，包括提高召回准确率、融合新的模态、多表征融合、特征压缩、基于片段的表征以及增强LLM的检索能力。
原文链接：https://km.sankuai.com/collabpage/2564846705
基于大模型的多意图增强搜索
1、基于大模型的多意图增强搜索利用了Claude等大模型的语义分析能力，优化了传统业务系统中的数据匹配检索问题，降低了用户使用门槛，并提高了搜索性能。
2、该解决方案分为意图识别和意图识别后的匹配处理两部分，通过自然语言检索和匹配，减少了业务数据变更的复杂度，并显著提升了匹配能力。
3、利用AWS云原生服务的解决方案架构提供了高可用性，节省了构建和运营成本，同时提高了系统的可靠性和安全性，支持了多意图识别和增强召回等智能搜索功能。
原文链接：https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/multi-intent-enhanced-search-based-on-llm/
中文分词详解：从词典匹配到深度学习方法
1、本文深入探讨了中文分词（CWS）的重要性和方法，指出分词对于解决一字多义问题、降低模型学习难度以及引入预训练模型信息的重要性，并分析了中文分词面临的歧义、新词识别和分词规范不统一等挑战。
2、文章详细介绍了多种中文分词算法，包括基于词典匹配的方法（如正向最长匹配、逆向最长匹配和双向最长匹配）、结合词典和词频信息的动态规划方法，以及序列标注方法（如BMES标注集和HMM、MEMM模型）。
3、作者还讨论了分词算法的工程实践，包括处理中英混合文本的技巧、分词算法的并行化方案，以及如何评估分词算法的性能，最后提出了在没有词典和标注数据情况下进行无监督分词的可能性和未来研究方向。
原文链接：https://allenwind.github.io/blog/8269/
LLM生态下爬虫程序的现状与未来
1、近期出现了两类与LLM（大型语言模型）相关的新型爬虫框架：一类如Jina Reader和FireCrawl，专注于为LLM提供内容抓取和解析，将网页内容解析为对LLM更友好的格式，如Markdown；另一类如Skyvern和Scrapegraph-ai，通过LLM和agent工作流构建下一代爬虫程序。
2、Jina Reader作为一个开源的LLM解析工具，通过Puppeteer进行网页渲染抓取，并使用Readability.js库进行正文抽取，最后将内容格式化为Markdown等格式返回；而Scrapegraph-ai则利用LLM和工作流为网站、文档和XML文件创建抓取管道，通过定义graph（图）和node（节点）来实现定制化的抓取和解析流程。
3、这些新型爬虫框架的出现标志着LLM技术正在推动爬虫程序的发展，提供了新的解决方案，并且预示着未来LLM与爬虫结合的发展方向可能会更加多样化和智能化。
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/696916846
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