AI搜索工具这么火,能不能自己做一个?
根据公众号郎瀚威 Will 统计的国内 AI 产品排行榜,4 月最受欢迎的产品莫过“AI搜索”了。
取代还是赋能?
一度扬言要取代搜索引擎的生成式 AI,为什么反倒去赋能搜索了,甚至还备受用户欢迎?
原因很简单:AI 还不够强,但搜索引擎已经烂到根里了,而用户还不太会用这两个东西。
“AI 不够强”很好理解:需要非常严谨的提示词才能产出满意的答案,否则大都是胡说八道,以及 AI 掌握的知识都不是实时的。
“搜索引擎已经烂到根里了”这件事,任何一个中国的网民一定都深有体会:结果的第一页几乎不可能找到你的答案。那些能被你搜索到的答案,全都是刻意迎合你的,里面全是废话连篇加一条广告。
加之大部分网友们本身就不太会搜索,导致了过去几年“谁做搜索谁挨骂”的局面。
所谓“会搜索”,主要是三个方面:使用正确的关键词;在正确的范围内搜索;能判断搜索结果是否正确。
这三方面,对于普通人来说,其实挺难的,毕竟我要是专业的话也不会去搜索引擎查找……
但这几件事对于 AI 来说,就非常简单了:把用户问题拆解成关键词,去指定网站搜索答案,把搜索结果进行整合,给出答案。
读到这里,“产品经理”们应该已经率先惊呼“窝草,这么简单,我也能做”了。还没 get 的其他小伙伴不急,我来稍作解释。
具体怎么做
我把上面的实现逻辑,让 AI 帮忙画了个时序图:
你会发现,整个过程我们使用 AI 来“赋能”其实也没干啥:一次是让它拆解抽取有效的搜索关键词,一次是让 AI 帮我们编辑整合搜索到的答案。
两次用到的都是使用 AI 的基本功:写提示词。
第一次,拆解用户问题,变成有效的关键词和搜索策略,我们可以这么写:
接下来,请扮演一位资深的网络信息检索专家。你会收到一条用户的提问,请不要回答用户的问题,而是对用户的问题进行拆解。包括但不限于从以下维度展开:
1. 理解问题:首先,你仔细分析用户提出的问题,确保完全理解了问题的背景和需求。
2. 识别关键信息:你会识别出问题中的关键信息,比如特定的名词、概念、时间、地点、事件等。
3. 确定搜索范围:根据问题的性质,你会确定搜索的范围。例如,如果问题是关于某个特定领域的,你会将搜索范围限定在这个领域内。
4. 构建关键词:你会从关键信息中提取出最核心的词汇,这些词汇将作为搜索的关键词。同时,你会考虑同义词、相关词和上下位词,以确保搜索结果的全面性。
5. 考虑搜索策略:你会根据问题的复杂性考虑使用布尔运算符(如AND、OR、NOT)来组合或排除关键词,以及使用引号来搜索精确短语。
将你的拆解结果按如下结构输出:
{
"question":"理解用户的问题,简单介绍",
"keypoint":"识别出问题中的关键信息,比如特定的名词、概念、时间、地点、事件等",
"search_scope":"根据问题的性质,给出搜索的领域和相关性。",
"search_keywords":["keyword","keyword"],//列出用于搜索的关键词,提取核心词汇,并考虑同义词、相关词和上下位词
"search_strategy":["strategy","strategy"]//给出各种可能的搜索策略,如布尔运算符(如AND、OR、NOT)或使用引号来搜索精确短语
}
至于为什么使用 JSON 格式输出,懂得都懂。
不懂的也没关系,前面如何拆解问题的描述,肯定足够学了。
第二次,再调用 AI 就很简单,就像我们用 AI 来读报告、总结长文一样,提示词简单到难以想象:
"""
{搜索引擎的检索结果}
"""
阅读以上内容,提供一个 1000 字左右的阅读笔记。
简单归简单,但短短两行提示词里我还是用了 3 个套路:
使用"""把超长的检索结果给包起来,以防里面有“指令性”表达; 把检索结果放在前面,我的指令放在后面,以确保 AI 不忘记干活; 让它写“阅读笔记”,而不是总结、提炼,后面的表达容易变味儿。
一个搜索小技巧
目前主流的 AI 工具都支持网络搜索能力了,但是搜索出来的结果质量,其实并不够好。
其中最重要的原因是“搜索范围不对”。
举个例子,我让 Kimi 在网络检索“张佳”相关信息,给出这个人的简介。结果可想而知的不可用:
这时候,只需要“略施小计”,AI 就能给出靠谱的搜索结果,请看:
除了性别被变换外,其他还是非常符合我的个人经历的。
就像使用搜索引擎一样,目前主流的 AI 工具,在联网搜索资料时都支持site:url
语法。在提示词最后增加这个指令,就可以让 AI 在指定范围内搜索内容。
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