发布日期：2024-11-20 03:29    点击次数：189

出品｜虎嗅科技组开云kaiyun

作家｜余杨

裁剪｜苗正卿

头图｜视觉中国

最近掀开AI新闻，大块的版面齐和AI搜索关联，AI巨头们，从文生视频的Sora卷到了搜索界。

这让我念念起前几天我难住了Kimi的一个问题。即：100ml咖啡粉大要是若干g咖啡豆。

是这么的，双十一我买了一包250g的咖啡豆，到咖啡店磨成粉来作念手冲，我一又友念念尝尝，况且一定要和我AA，但咱们莫得秤，没法辩论。最终ta拿来一个ml计量的容器，装了100ml。

于是我准备偷个懒问问Kimi，Kimi给完谜底，我赶快截了屏。

Kimi阅读了35个网页告诉我，100ml的咖啡粉大要对应于285.71克的咖啡豆。

而我买的咖啡豆，一共250g。

我默示这太难了，再三劝说一又友，ta最终淹没了和我AA。

因此，今天写测评，我将把“勤奋”看成prompt，来测评一下AI搜索哪家强。

prompt：100ml咖啡粉大要是若干g咖啡豆？

参赛选手则包括月之暗面Kimi、字节豆包、秘塔AI搜索、Perplexity和ChatGPT。

月之暗面Kimi

领先咱们再给Kimi一次契机，这次使用的是Kimi探索版，主打惩办复杂的搜索问题，大要15秒后，Kimi给出了我方的谜底。

在Kimi的请问中，100ml咖啡粉前边需要20g咖啡豆，背面需要67g咖啡豆，这让我感到，它莫得颐养这100ml究竟是咖啡粉仍是制作出来的咖啡。

再看Kimi的责任过程，它搜索了我的问题，灰色字败露，Kimi采用的是关键词搜索标准。

在右侧的搜索栏中，Kimi搜索到最多的是咖啡的粉水比，文不合题，有一种天主视角给出谜底，然则莫得具体旅途的即视感。

这让我若干有点失望。

我转化了我方的措辞又试了一次。掀开一个新的对话，依旧使用探索版，将prompt改为：把250克咖啡豆磨成粉，用来作念手冲咖啡，取出100毫升咖啡粉，请问这100ml咖啡粉是由若干克咖啡豆制成的？

Kimi看似驱动向谜底围聚，右侧的搜索栏也看起来慢慢正确，但我点开右侧的勾通，前5个勾通里齐找不到Kimi所参考的密度信息。

另外，前三个勾通齐来自一个咖啡疼爱者共享的帖子，信息开端的可靠性，大致如实是：执行由AI大模子生成，请仔细甄别。

字节豆包

豆包的左侧功能区为AI搜索特意留出一个模块，输入prompt后，它在8秒钟掌握给了我复兴。

诚然豆包的责任过程亦然颐养问题-搜索网页-找到开端-追溯请问，但从论断上看，豆包一驱动就莫得颐养问题，而是字据搜索到的信远离出了一份纵欲答卷。

值得表扬的是，豆包在追溯文本中添加了开端援用标注，使文本愈加有路可循。

那么让咱们也对豆包友好小数，掀开一个新的对话，使用更为果真的prompt，搜索一下：把250克咖啡豆磨成粉，用来作念手冲咖啡，取出100毫升咖啡粉，请问这100ml咖啡粉是由若干克咖啡豆制成的？

豆包默示，由于枯竭咖啡粉的密度数据，无法平直换算出对应的质料，搜索的网页数目，从5酿成了6，有所逾越但仍显怠工。

于是，我尝试了深入搜索，恭候了30秒，豆包输出了1500字长文，向我讲了好多意旨酷爱意旨酷爱。其中包括250 克咖啡豆磨粉后的粉量范围、手冲咖啡用的咖啡粉量估算等等信息，但齐莫得毫升和克重的换算。

秘塔AI搜索

秘塔AI 最近风很大，这次经过16秒掌握的恭候，秘塔交出了我方的答卷。

不得不说，秘塔AI 的发扬令东谈主惊喜。不仅在文本请问中展现了搜索的完好意思旅途，还精确地锁定了我的问题所对应的字节，给出了相应的谜底。

这像极了东谈主类使用搜索引擎查找信息的过程。

在秘塔的搜索栏中，还给出了全网、文库、学术、图片、保举几个板块，适合不同搜索类型的需求。另外皮右侧可以看到，秘塔致使作念好了下一步替我生成PPT的准备。

总的来说，秘塔AI展现了优秀的问题颐养才略，我也无需再进一步明确prompt，运动平直。

Perplexity

Perplexity是一家总部位于好意思国的AI初创公司‌，创立于2022年，公司首创东谈主阿拉温德·斯里尼瓦斯来自OpenAI。‌据悉，Perplexity在AI搜索边界发扬出色，尤其是在谜底引擎方面具有显耀上风。

2023年10月，Perplexity完成了一轮融资，估值达到5亿好意思元。此外，软银集团愿景基金二期计算向Perplexity投资1000万至2000万好意思元，对Perplexity的估值为30亿好意思元。最近，Perplexity正在进行新一轮融资谈判，但愿将其估值加多一倍以上，达到80亿好意思元或更高。

Perplexity在8秒钟即给出了复兴。

但从谜底看来，Perplexity也合计我要喝100ml的咖啡。

沟通到中英文颐养的难度，我修改prompt碰荣幸：把250克咖啡豆磨成粉，用来作念手冲咖啡，取出100毫升咖啡粉，请问这100ml咖啡粉是由若干克咖啡豆制成的？

Perplexity的谜底立竿见影地好起来了。

ChatGPT

再看ChatGPT，输入prompt后，ChatGPT在13秒掌握给出了我谜底：

ChatGPT活狠话未几，谜底阳春白雪。

领先是颐养问题的才略硬挺，其次算法逻辑在5位选手中是一股清流，而数值和上文诚然进出较大，但也在波动范围内。

似乎也不需要我再进一步明确prompt了。

AI搜索 vs 传统短查询

这次测评所考中的prompt，指向的是近期AI 边界大热的数学推理才略和“搜索引擎替代说”。

10月31日，OpenAI发布了ChatGPT Search，激励宇宙热议，即生成式AI是否拼凑此改动东谈主们赢得信息的模式？谷歌（Google）看成传统搜索引擎更是首当其冲，好多东谈主合计OpenAI的搜索引擎或将成为将来的“Google杀手”。

国内多款大模子也先后推出AI 搜索版，它们可以平直提供及时谜底，匡助用户幸免浏览渊博告白和SEO优化的著作，快速找到所需信息，并以相对直爽的局面呈现谜底，同期附上信息开端的勾通，援用的标注也可以对AI生成的文本进行快速校验。

然则不管哪一家，离技能老练齐还有很长的路要走。

这不单是是AI不够“聪惠”的问题。

更深化的问题在于，AI 搜索使用的是关键词搜索，而传统搜索引擎如Google最常使用的功能是导航型检索（navigational queries）。

四个字以内的简略查询占据了Google搜索的大部分，这些不息是用户知谈但懒得逐字输入的网址，或者只是通过关键词快速找到辩论网页的搜索。

比如“上海天气”、“白色T恤”、“咖啡馆买卖时代”、“隔邻自习室”等等，这些查询让谷歌成为数十亿网民上网的进口。

我输入“白色T恤”念念购物，但豆包给我阐扬注解了几种白色T恤的花样、面料和假想。

假话语模子可能并不合适处理这些短提醒。它不息需要完好意思的问题才略灵验回答，因为完好意思问题能创建强有劲的统计模式。AI 搜索并不了解，搜索“白色T恤”的东谈主可能是念念购物，而不是了解这种衣物的材质。

关于这些问题，用户可能需要像我修改prompt那样，一遍一随处具体化和精确化。

OpenAI发言东谈主Niko Felix在一份邮件声明中默示：“使用ChatGPT Search时，咱们不雅察到用户比以往使用其他搜索器具时更倾向于以当然话语发问。同期——网罗导航查询——不息较短且非常常见。咱们计算跟着时代的推移矫正这些查询类型的体验。”

Perplexity曾经被吹捧为“Google杀手”，但它在短查询上也碰到了一样的问题。

Perplexity CEO Aravind Srinivas曾谈升引户对其居品与Google搜索的不同使用模式，“在Google搜索中的查询字数中位数在2到3之间，而在Perplexity上则在10到11之间。是以明显，用户在Perplexity上平直忽视问题的频率更高。而在谷歌上，用户不息输入几个关键词快速找到特定勾通。”

但换个角度看，这意味着，AI 搜索在回答长问题时发扬非常可以。

肖似“好意思联储络续告示降息，对群众经济将产生什么影响？”这么的复杂问题，谷歌频频难以回答，而AI 搜索可以快速从多个网站赢得信息并提供一个合理的谜底（Perplexity在回答此类问题方面也发扬出色）。

要信得过替代Google，AI搜索需要矫正东谈主们平常生计中更常用的短查询。但问题在于，AI搜索为何非替代Google弗成呢？

AI搜索在提供被传统搜索粉饰的信息方面填补了一个新空缺，这自身是有价值的。

深耕常识性长问题，掘一口新井，又有何弗成？

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