今天小編分享的科學經驗:0元起步打造你的AI搜索!實測秘塔知識庫新功能,竟能指導我升職加薪了,歡迎閲讀。
要説最近大模型應用裏哪個賽道最火爆,AI 搜索當屬其一。
大廠初創紛紛下場不説,功能也越卷越深度:集成論文庫、引入多模态實現圖片分析……大有把知識獲取成本再打骨折的趨勢。
就在量子位近期收到的讀者反饋中,我們也實實在在感受到了大家夥兒對 AI 搜索的期待,還觀察到了一個呼聲很高的需求——AI 搜索 + 知識庫。
畢竟,通過搜索獲取信息只是第一步,真要讓知識沉澱下來,還得靠積累。這時候,知識庫的好處就體現出來了:信息經過篩選,更能符合需求,要用的時候往往能比 " 全網搜索 " 更精準更快速。
也就是説,AI 搜索跟知識庫如果能在同一個工具裏集成,就相當于定制了一個專屬版 AI 搜索。
be like:
于是乎,我們在一眾工具中淘了淘,發現現在還真有國產 AI 搜索集成了知識庫的功能。
秘塔 AI 搜索全新上線 " 專題 " 板塊,主打的就是一個用自定義知識庫進行 AI 搜索。
新功能一上線,第一波聽説消息的網友已經心動了:
△圖源:微信公眾号 " 畢導 "
具體能實現什麼樣的效果?話不多説,咱們實測走起 ~
知識梳理,效率 UP
剛好到年底了,量子位智庫又該寫年度前沿科技報告了。
過往量子位日更的技術追蹤文章雖然全面,但缺少體系化的梳理,要想從中抽絲剝繭把信息串聯起來,還是比較費工夫的一件事。
那麼第一輪測試,我們就試試把同一技術專題下的文章導入秘塔,看看自定義知識庫 +AI 搜索能不能給分析師們幫上忙。
比如,挑戰 Transformer 的新架構們。
文章導入完成後,在 "Transformer 挑戰者 " 這一專題下,秘塔 AI 搜索會自動為我們總結出一個梳理出重點概念和信息關聯(比如論文作者)的概念圖。
接下來,有什麼需求,直接在搜索框裏輸入問題就 OK 啦。
我們抛出以下題目試試效果:
Mamba 相較于其他 Transformer 挑戰者的優勢是什麼 ?
來看回答:
可以看到,AI 總結出的内容每一條都能在知識庫裏找到來源。由于本身知識庫的信息就經過篩選,相較于全網搜索,回答的質量會更符合用户需要,更具針對性。
秘塔 AI 搜索頗受好評的腦圖功能也在 " 專題 " 中得到了繼承,能夠幫助提問人快速地梳理信息。
如果覺得這個回答還不錯,還可以點擊問題旁邊的 "+" 号,将它收藏到這個專題裏。
再次打開專題,或者将這個專題分享給其他人使用時,就可以比較方便地查閲了。
順帶一提,收藏進專題的搜索結果是可以進行人工編輯的。
這樣看來,知識庫 +AI 搜索,在知識梳理方面确實能省不少事兒。
我們再稍微上點難度,比如,直接讓它幹分析師的活……
寫一份關于 Transformer 挑戰者的技術分析,配上關鍵圖表,1000 字左右。
還真别説,是有那麼點意思了。并且還能自動生成 PPT:
提前下班計劃,通!
需要説明的是,這波實測俺們準備得略有些倉促,這要是跟量子位智庫童鞋們似的在檔案夾裏早早準備好了一堆文獻,那不得……
企業内部搜索,當場包裝
這回,屬實是給量子位的分析師小夥伴們淘到靠譜工具了。
值得一提的是,我們實測發現,AI 搜索 + 知識庫這套組合拳,不僅僅是搞學術搞研究用得上。
舉個例子,最近量子位編輯部新入職的同學們總抱怨的一個問題是,内部培訓資料雖多,但屬實是有點亂,想找點什麼資料得扎進原來的知識庫裏淘半天,效率并不是很高。
于是我們也試着把培訓文檔們導進了秘塔 AI 搜索,搞了個 " 量子位小助手 " 專題。
這樣一來,不用費勁翻文檔,有什麼問題直接提問," 量子位小助手 " 就能直接把攻略整理出來。
可以看到,在回答 " 如何快速寫作 " 這個問題時,AI 搜索實際上是對多篇培訓文檔進行了信息抽取和總結,比簡單的關鍵字匹配要快速、全面得多。
另外,問一些刁鑽的問題也不是不可以……
比如開頭我珍藏的 " 升職攻略 ",就是秘塔 AI 搜索根據知識庫裏的信息總結出來的。
按關鍵詞搜索,這玩意兒在原本的知識庫裏還真搜不出來。
很方便的一點是,每一個專題都是可以通過鏈接對外分享的。
甚至還能分分鍾套個殼忽悠老板。
戳一下這裏的 API 按鈕:
就能一鍵復制 API 調用代碼,直接添加到自己程式中:
接入公司的聊天 bot 什麼的,分分鍾就能包裝出一個定制版 " 辦公小助手 "。
值得一提的是,我們在測試時只在知識庫中上傳了比較少的檔案,實際上,如果你已經積累了上百 GB的企業内部資料,秘塔 AI 搜索一樣能提供支持。
5000 點的免費額度相當于可以上傳 500M 檔案,或進行 500 次 API 調用。如果需要擴充額度,最高折扣是每 1000 點(即上傳 100M 檔案 / 進行 100 次 API 調用)2.6 塊錢。
相當于可以用比較低的成本定制一個企業内部 AI 搜索 or 專業搜索。
年底 KPI 喜加一 ~
AI 搜索,越來越實用了
看完這波實測,你給秘塔 AI 搜索的新功能打幾分?
有一説一,秘塔 AI 此番實用上新,還只是近來 AI 搜索火熱競争中的一個縮影。
随着大模型推理價格下降,AI 搜索作為大模型應用最早的試驗田之一,商業價值越來越受到各方肯定。
甚至可以説,AI 搜索已經成為當下最熱門的大模型應用賽道。
而秘塔 AI 搜索作為這條賽道上最早的國内出發者,也正在受到越來越多來自用户、來自市場的關注。
一方面,背後團隊秘塔科技的技術背景過硬。
秘塔科技創始人闵可鋭是復旦計算機系校友,本科畢業後在牛津大學數學系、美國 UIUC 電子與計算機工程攻讀碩士、博士學位。
2018 年,闵可鋭創辦秘塔科技。此後,秘塔寫作貓、秘塔翻譯等產品都在 AI 圈内獲得了不錯的口碑。
另一方面,在市場上大小玩家絞盡腦汁推出的各路奇招中,AI 搜索卷的方向越來越明确:實用,實用,還是實用。
在這方面,秘塔 AI 搜索一直走在創新的前列:
3 月正式發布,自帶不少網友點贊的腦圖、大綱和 PPT 功能。
9 月,圖片搜索上線,支持上傳圖片進行分析。
而 " 專題 " 功能的全新上線,可以説又一次把功能做到了用户呼聲最高的地方。
根據量子位智庫數據,今年 7 月,秘塔 AI 搜索的 Web 端總訪問量位居國產 AI 搜索產品第一,市場認可度可見一斑。
熱潮之中,對于咱們普通用户而言,好消息是 AI 搜索這樣的大模型應用,确實正在一步步更貼近工作和生活,變得越來越易用,越來越好用。而工具帶來的效率提升,正是這場大模型技術變革最直接的意義所在。
那麼,你是否也開發出了什麼 AI 搜索的獨家用法?歡迎在評論區與我們分享 ~
而如果你還是 " 觀望派 ",或許也是時候,上手感受一下了。
p.s. 目前秘塔 AI 搜索的專題板塊只支持 PC 端使用,入口在這裏:
https://metaso.cn/
— 完 —
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科技前沿進展日日相見 ~
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