AI搜索引擎ThinkAny的介绍和相关优化

1 人工智能引擎的功能与应用

主要介绍了引擎的新功能和原理，包括AI引擎、多模型、多模式、多维度等方面。

首先，AI引擎是一个输入框，将问题输入后进行谷歌API检索，再组装请求大模型回复。

其次，多模型支持多种对话形式，如聊天机器人、摘要模式等，提升阅读效率。

最后，多维度主要是在收基本IG检索链接的基础上，还可以搜索图片和视频等多模态内容。

2 多模态信息处理与创新应用

这段内容主要讲述了多模态的五个功能：

1. 对话的维度，将问题结构化呈现；

2. 大纲形式，用中文进行回答；

3. 思维导图，用于结构化展示检索内容；

4. 时间线，直观地呈现步骤；

5. 多信源，解决信息源挂载问题，如指定信息源，如推特等。

此外，还介绍了多模态的一些应用场景，如搜索特定内容、了解用户反馈等。

3 搜索引擎的功能优化与挑战

主要讨论了垂直搜索和通用搜索引擎的问题。

首先，垂直搜索是为了某个特定的场景，挂载特定的一些数据源来让它的检索范围更窄，然后返回的信息密度更高。

其次，通用搜索引擎在技术上也是可行的，可以挂载多个细分领域的信息源。

此外，还讨论了用户意图识别和一级内容源过滤的问题，以及如何优化准确度。

最后，提到了在推特上检索信息的方法，以及如何解决精准度问题。

4 AI模型优化与准确度提升

主要讨论了如何提高AI模型的准确度。

首先，要选择一个好的模型，其智能程度决定了最终的回复准确度。

其次，挂载的信息密度也很重要，要确保有足够的内容被挂载进去。

此外，还需要保证信息的相似度匹配和过滤，避免用户因为接收到的信息过多而产生幻觉。

最后，提高准确度和用户粘性是关键，只有这样才能吸引用户使用，形成良好的用户习惯。

5 第三方智能服务的优劣与选择

这段内容主要讲述了在第三方做智能服务时，

可以考虑在工程层面进行内容优化，以提升智能程度。

同时，在保证模型准确度的前提下，可以牺牲一定的速度，以提高响应速度。

在选择快和准时，需要权衡利弊，优先考虑快速响应，但也要确保准确度。

在实际操作中，可以根据用户需求和实际情况进行取舍。

6 AI搜索引擎的意图识别与稳定性问题

这段内容主要讲述了意图识别的取舍问题。

首先，对于一些简单的意图识别，如用户问你是谁或涉及某个名词的问题，可以直接用大模型回答，不需要检索。

其次，对于复杂的意图识别，如判断用户是否需要走在线搜索模式，需要加一个意图识别，但准确度和速度都不够好。

最后，提到了稳定性问题，即高可用性，可以通过部署Kubernetes集群进行灾备和可用性建设来解决。

7 差异化创新与AI搜索引擎优化

主要讲述了如何做好差异化创新，包括思维导图、大纲和时间线等。

同时，提到了AI搜索引擎要做好，需要持续雕花，如提示词工程、问题改写和意图识别等。

此外，还强调了重排的重要性，通过相似度匹配和重排，

可以过滤掉不相关的内容，提高检索效果。

最后，提到了API的步骤，如指定最小匹配分数和top数量，以提高搜索结果的准确性。

8 意图识别与垂直搜索引擎的优劣分析

主要讨论了意图识别准确度的问题，以及垂直搜索引擎的优缺点。

首先，意图识别准确度较低，用functioning去做意图识别准确度效率较低，

需要换一种本地模型去计算相似度匹配。

其次，垂直搜索引擎在特定领域有优势，但在广泛搜索需求下，

通用搜索引擎能提供更准确的答案。

最后，讨论了Agent和workflow技术方案，认为它们更适合解决场景较多的通用搜索需求。

9 智能体应用与AI搜索引擎的竞争与互补

会议讨论了AI搜索引擎在市场中的地位和趋势。

虽然AI搜索引擎在市场上具有巨大优势，但传统搜索引擎仍然有其存在价值。

传统搜索引擎作为基础设施，可以为AI搜索引擎提供数据和内容，

使其更准确地爬取和索引各种信息。

因此，AI和传统搜索引擎之间并非竞争关系，而是互补或依存的关系。

10 个人开发者的成本优化与项目探索

主要讨论了个人开发中的成本优化问题，包括白嫖token、开源项目部署和收费等方面。

同时，也提到了图片搜索、多模态搜索和query rewrite等技术。

讲者认为，这些技术在个人开发中具有较高的可玩性，可以提高工作效率。

此外，讲者还分享了一些开源项目的实践经验，鼓励大家尝试优化这些技术。

11 大模型在问题解答中的应用与挑战

会议讨论了意图识别、问题标题改写、查询和分词等技术。

大模型在理解意图方面有很大优势，但准确度和响应速度较慢。

本地分词技术在准确度和响应速度上有所欠缺，但可以快速提取概念。

此外，会议还讨论了不同产品的定位和功能差异，以及是否支持语音搜索等问题。

最后，会议提到了后续产品迭代和开发计划。

12 AI技术与产品开发的探索

主要讨论了以下几个方面的内容：

1. 适应用户需求，让用户看到好看的衣服，并对接电商场景，如浏览器插件等。

2. 在海外版上添加阅读功能，如摘要功能。

3. 在浏览器插件上加入工作流，如agent等。

4. 分享AI视角，让更多人了解基于AI的产品。