产品经理资料检索神器：对话式AI搜索引擎-素知网

内容转载自：AI 实践干货

无论是强大的OpenAI在2024年推出的SearchGPT，2024年冉冉升起的新星Perplexity，还是Google即将在AI搜索上布局跟进。AI搜索引擎一次次的出现在了我们面前，那么AI搜索究竟和传统的Google搜索有什么区别？它能够给我们带来什么样的变化，作为一个基于大模型的搜索引擎，它能够如何助力产品经理的工作效率？

快来和笔者一起来看下吧~

一、重新定义搜索引擎：全球第一个对话式AI搜索引擎

1. 支持自然语言组合提问

当你有不理解的问题时，通常会有很多相关联的问题，在AI搜索中，你不需要一个个去提问，可以把所有想问的问题一次性丢给AI搜索

例如：基于成熟的大语言模型创建应用对于产品经理的能力有什么要求？为什么说设计基于大模型的AI应用产品时，产品经理撰写评估标准成为了核心竞争力？那么产品经理应该如何撰写评估标准？

当你有这些疑问的时候，你不需要像之前一条条搜索，只需要把这些问题丢给AI搜索，它可以自动拆分问题后对每个问题再处理。

2. 实时联网搜索，自动生成搜索关键词，同时确保文章的时效性

相比起传统搜索单一关键词，AI搜索会自动生成多组关键词进行搜索，同时，它阅读的文章都是比较新的文章，提升了搜索质量。

同样还是上面的例子，

基于成熟的大语言模型创建应用对于产品经理的能力有什么要求？为什么说设计基于大模型的AI应用产品时，产品经理撰写评估标准成为了核心竞争力？那么产品经理应该如何撰写评估标准？

我们可以看到Perplexity会针对每个拆分好的问题进行关键词搜索，并阅读相关的文章

3. 使用大模型整合答案，可验证信息源提升答案可靠性

最后，AI搜索会使用大模型把所有的问题做答案整合，并在每个答案后面标注了参考的信息来源，确保回答的可靠性。当然，如果有不确定的信息想要做二次确认，只需要点击信息来源就可以看到原文章，非常方便。

同样是上面的例子，我们可以看到AI搜索针对第一个问题整合了答案，并标注了每个答案的参考信息来源。

4. 多种类模式助力垂类信息的精细度

除了默认全网搜索，有些AI搜索还提供了精细化领域搜索，确保了信息搜索的精细度，如Academic：直接搜索学术论文，它们可以从从Semantic Scholar（学术论文），Arxiv（物理、数学、计算机科学，生物等）Pubmed ncbi（生物医学和生命科学相关论文）等直接搜索论文，比如我们刚接触AI产品研发时，大多数的学习都是从Arxiv中学习的，当时我们需要根据自己research不懂的问题再一个个去Arxiv去搜索，现在有了AI搜索，直击源头，大大提升我们学习一个新知识的效率~

5. 追加扩展问题主动扫盲

AI搜索大多会在结果后面提供相应的扩展问题，只需通过继续追问或点击的简单交互，就可以快速看到扩展问题的答案，尤其在新领域的知识学习下，可能有些问题你还不知道如何去问的时候，AI搜索已经帮你准备了相关问题。这极大了解决了传统搜索中的一大弊端：你永远不可能搜索你脑中没有的概念。

简单来说，AI搜索从收到问题到产出答案会经历以下步骤

自动拆解问题
根据关键词搜索问题（甚至根据不同的需求搜索不同领域，例如碰到学术相关的内容会自动搜索学术论文）
阅读搜索到的文章
选取合适的信息源并整合答案并在每个答案后面标注引用文章

这就是AI搜索的强大之处，可以想象，作为需要快速了解很多领域知识和前沿信息的产品经理来说，这将大大提升工作效率和工作质量。把信息搜索做到了又快（一次提出多个问题）又准（做了信息验证）。

简单来说，Perplexity的Pro Search从收到问题到产出答案会经历以下步骤

自动拆解问题
根据关键词搜索问题（甚至根据不同的需求搜索不同领域，例如碰到学术相关的内容会自动搜索学术论文）
阅读搜索到的文章
选取合适的信息源并整合答案并在每个答案后面标注引用文章

二、使用AI搜索的小技巧

1. 如果需要用到如垂类领域的专业搜索时，用纯英文提问

由于学术文章无论从数量级还是质量级上，英文资料都更胜一筹，所以当我们用类似Academic搜索学术相关答案的时候，使用英文提问通常更容易获得更新更高质量的答案。

2. 提好问题帮你“无中生有”，快速了解新领域知识

就像我们之前说的，传统搜索的一大弊端就是你永远不可能搜索你脑中没有的概念，但是AI搜索可以帮你做到“无中生有”，脑袋里没有概念？没关系，问就好啦。

例如：

我刚刚转型到供应链做产品经理，请帮我列出10个必须掌握的行业相关概念。每个概念出来之后就可以去一一学习。

Perplexity会生成10个相关概念，你要做的就是把这10个相关概念，通过对话式的交互方式继续学习，无论是生成答案，重写答案，继续追问等等，快速拓展自己的知识盲区。

再例如：

如果你要做SOWT分析或BRD时，需要查看某个具体行业相关的研究报告，往常你可能要去艾瑞咨询或各个咨询行业搜索关键词，下载报告，查看，很有可能看了几天，才能总结出相关结论。

现在你只需要告诉Perplexity，“请帮我找几份和培训行业竞争格局相关的研究报告。”，你会立马获得几份研究报告，如果想看具体的研究报告你只需要点击信息源即可。我试下来无论是PDF还是网页，都可以直接查看到信息源，大大节省了时间。

还有一些其他问法，例如

针对***，请告诉我最前沿的信息或者成果

给我一个和***相关的具体对标的案例研究

给我艾瑞咨询最近3年关于大健康行业研究报告的链接

我已经知道了和**相关的某些知识（举例列出），除了这些知识，还有哪些知识是我需要了解的？

AI搜索，让快速了解一个行业，学习一个新的领域将变成一件非常容易操作的事情，这对产品经理来说是个大大的好消息。

3. 限定输出字数

和ChatGPT一样，由于AI搜索的回答是用大语言模型整合生成的，所以根据自己的需要限定输出字数，也可以帮助你获得更符合期待的答案。

例如，

请告诉我测评和评鉴的差别是什么，不超过800个字。

4. 巧用中英翻译插件，让语言不再是阻碍

如果有些伙伴要想要用英文提问用获得更高质量的答案，但是对自己的英文没有信心怎么办？除了用复制黏贴用其他大语言模型或翻译应用翻译，有一个更简便的方法。

我们可以使用一些英文网页插件配合AI搜索使用，做到快速的中英文转换

三、总结

根据红杉资本的预测，下一个AI杀手级应用极有可能在AI搜索中产生，可以预知2025年在AI搜索市场会有更加激烈的市场

一起期待一下，AI搜索能再给我们带来什么巨大的变化吧~

本文地址：http://mip.sunnao.cn/archives/1411

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