国产AI搜索横空出世，革了传统搜索引擎的命！无限追问，告别广告

【新时代的搜索：AI技术的革命】人类接受和处理信息的模式正在被AI技术彻底重构，大模型时代的搜索范式革命已经开启。

在这个时代，我们需要更懂人心的搜索工具，更真实、更实用、更可靠的信息来源。

传统搜索引擎所提供的简单搜索结果已经无法满足我们的需求，我们需要的是经过组织和提炼后的知识。

而现在，这个工具已经不再是幻想，国内第一款融入大语言模型的搜索引擎——天工AI搜索已经推出。

【AI搜索：人性化的智能检索】在传统搜索引擎中，我们输入关键词后会得到海量的信息，需要耗费大量时间去探索并找到有用的结果。

而大模型能力的AI搜索则是一种生成式搜索，用户可以通过自然语言清晰表达自己的意图，搜索引擎提供的是经过组织和提炼后的答案，而不仅仅是简单的链接。

这种AI搜索在处理知识类和创意类搜索时表现出色，能更好地应对开放式问题。

天工AI搜索以链接、回答和追问的方式呈现结果，基于上下文语意的理解，它能够通过多轮对话帮助用户发掘自己的真正搜索意图，并解决用户的实际问题和困难。

与传统搜索引擎相比，天工AI搜索将链接放在上下文之中，有机地梳理和呈现，让用户更快地理解信息。

【无限追问，环环相扣】天工AI搜索具备无限追问的能力，用户可以通过20多轮交互展开深度探索，一步步逼近终极答案。

这种无限追问的体验让人联想到古希腊哲学中的纵深追问与精密逻辑，让人们对宇宙本源展开探索。

天工AI搜索的追问系统采用意图识别、用户反馈接收和上下文感知等技术，能够辅助我们打开思路、展开推理。

这一功能让我们能够更加深入地学习和了解某个话题，而不需要从头开始一轮新的搜索。【追根溯源，回答可靠】在追问的过程中，天工AI搜索帮助我们解惑。

与传统搜索引擎不同，天工AI搜索在每个回答下方列出了信源索引，供我们验证信息的准确性。这种方式能够保证答案的可追溯、可考证和可信赖。

无论是对某个观点的准确性还是对某个论题的理解，我们都可以根据所列出的来源进一步了解和考证。

【量身定做，千人千面】天工AI搜索能够给我们更精准、更个性化的答案，它能够根据用户提供的细节定制化搜索结果和回复。

这种量身定做和千人千面的定制化搜索体验依赖于天工AI搜索在追问系统中采用的意图识别、用户反馈接收和上下文感知等技术。

这种体验与仅仅依赖关键词匹配的传统搜索完全不同，更加符合时代的需求。

【实时信息，避免幻觉】天工AI搜索相比传统大语言模型具有更强的信息实时性，它能够及时跟进事件的最新进展并给出完备的回答。

与传统大语言模型相比，天工AI搜索具有更强的时效性和更好的信息准确性。此外，天工AI搜索通过链接进行信息溯源，能够避免产生幻觉。

这一功能让用户能够更加准确地了解信息的来源和背景。【大模型的赋能】天工AI搜索的能力来源于大模型的赋能。

天工AI搜索部署在国内领先的GPU集群上，整合了千亿预训练基座模型和千亿RLHF模型。

这些大模型在多个领域展现出非凡的能力，如文案创作、知识问答、代码生成、逻辑推断和数学计算等。经过多次技术迭代，天工AI搜索已经达到了甚至超越了业界标准。

【AI+搜索的构架】AI+搜索的构架能够有效解决大模型出现的幻觉问题。天工AI搜索通过链接溯源和实时信息的更新，保证了搜索结果的准确性和时效性。

而传统大语言模型则无法做到这一点。通过将AI技术与搜索引擎相结合，我们能够获得更准确、更实用的搜索结果，满足我们在信息爆炸时代的需求。

【总结】AI技术正在彻底改变搜索体验，大模型时代的搜索范式革命已经开启。

天工AI搜索作为国内第一款融入大语言模型的搜索引擎，给我们带来了人性化的智能检索体验。

它能够通过无限追问帮助我们深入了解某个话题，通过追根溯源保证回答的可靠性。

天工AI搜索还通过量身定做和千人千面的定制化搜索体验，给我们提供更精准、更个性化的答案。它的实时信息和信息溯源功能使得搜索结果更加准确和可靠。

这一切都得益于大模型的赋能和AI+搜索的构架。AI技术的革命正在让搜索变得更加智能、人性化和实用，满足我们在信息爆炸时代的需求。

通过引入蒙特卡洛搜索树算法，天工AI搜索使得输出内容更加人性化，类似于AlphaGo。

天工团队通过从数十万亿的数据中筛选出了3万亿个单词数据用于大模型的训练，使得大模型具备出色的中文语境、词汇和语法处理能力。

这一技术突破和独特优势使得天工AI搜索能够大大拓展其能力边界。

在天工AI搜索中，大模型会对用户的问题进行Query改写，以深入挖掘用户真实意图并捕捉上下文关系。

相比传统搜索，天工AI搜索能够提供更加精准的搜索结果，并简化操作。对于Query改写，大模型会通过重组、调整或替换查询以使其更准确、简洁、易于理解。

而意图识别的任务是识别用户查询背后的意图或目的，以更好地理解用户需求并提供准确的回答或建议。追问技术是天工AI搜索中最有特点和人性化的设计。

它的目的是为了准确捕获用户意图并提供最相关的搜索结果。核心原理是对用户的查询进行理解，在需要更多信息时向用户提出追问。

实现这一技术需要意图识别、信息完备性检测、问题生成、用户反馈接收、动态调整与学习以及上下文感知。

为了实现无限追问，需要大量的训练数据以及不断的迭代和优化。

为了应对开放式问题回答的挑战，天工AI搜索采用了Dense Passage Retrieval（DPR）技术。

DPR在处理长篇文档和复杂问题上具有天然的优势，并能提供优秀的检索结果。DPR有两种核心实现方式：单一向量编码和多向量编码。

单一向量编码具有简洁的存储和检索能力，但在某些场景下检索效果可能稍差。与之相比，多向量编码通常具有更出色的检索准确性，但需要更大的存储空间。

天工AI搜索还利用向量语义检索构建了一套大规模实时向量检索系统，用于精准内容定位、增强内容多样性和智能上下文连贯性。

通过跨语言信息检索技术（CLIR），天工AI搜索能够深入英文知识库和学术文献进行检索，即使用户使用中文提问。

这一技术利用天工大模型出色的跨语言理解能力，拓展了搜索知识边界，让用户能够第一时间了解全球资讯和研究成果。

实现跨语言检索和信息整合需要查询翻译、检索与排序、文档翻译、信息整合、反馈与优化以及深度学习与表征学习等多项AI能力。

从国外的例子来看，一些科技公司已经将大模型应用于搜索，提供了更好的搜索体验。微软将GPT-4模型整合到New Bing中，大大升级了必应搜索的能力。

谷歌通过全新AI搜索引擎驱动的搜索生成体验（SGE）改变了搜索底层逻辑。在国内，包括百度、360等公司也在搜索中应用了大模型能力。

昆仑万维作为一家全球领先的互联网公司，也在AI和大模型领域进行布局，并将大模型能力应用到天工AI搜索中。

天工AI搜索将重塑搜索形态和体验，成为每个人的生产力助手。

通过大模型重塑搜索，AI搜索将成为大模型落地的核心应用场景，释放出大模型所蕴含的巨大生产力。

天工AI搜索作为国内第一款落地应用的AI搜索产品，是昆仑万维在AI领域深耕的重要里程碑。未来已经来临，天工AI搜索将为每个人提供更好的搜索体验。

【免责声明】如涉及作品内容、版权和其它问题，请在30日内与本站联系，我们将在第一时间删除内容！部分文章为转载，并不用于任何商业目的，我们已经尽可能的对作者和来源进行了通告，但是能力有限或疏忽，造成漏登，请及时联系我们，我们将根据著作权人的要求，立即更正或者删除有关内容。本站拥有对此声明的最终解释权。 -END-感谢大家的阅读，你的阅读是对小编的鼓励，如果觉得文章还不错的话，小手轻移点一下右下角，点“ 在 看 ”，谢谢对小编的支持，小编一定每天给你们带来更多资讯。