今天我们继续来聊一下人工智能（AI）生态领域相关的技术 – 生成式人工智能的搜索引擎 “Perplexity AI ” 。
Hello folks，我是 Luga，今天我们继续来聊一下人工智能（AI）生态领域相关的技术 – 生成式人工智能的搜索引擎 “Perplexity AI ” 。
在人工智能生态领域中，Perplexity AI 的出现为我们展示了生成式人工智能技术在搜索引擎领域的潜力。它不仅提供了更精准的搜索结果，还能创造出令人惊叹的图像和视频内容，为用户带来全新的搜索和创作体验。随着技术的不断发展，我们期待看到 Perplexity AI 在人工智能领域持续创新，为用户带来更多惊喜和启发。
一、什么是 搜索引擎 ？
“搜索引擎”是一种互联网工具或服务，旨在帮助用户在互联网上查找和获取特定信息，通过索引和组织互联网上的网页、文件、图像、视频和其他内容，并根据用户提供的关键词或查询条件，提供相关的搜索结果。
通常而言，搜索引擎通常提供一个用户界面，用户可以在其中输入关键词或查询条件，并在搜索按钮或回车键后触发搜索过程。搜索引擎会根据用户的查询，快速找到相关的网页和内容，并以列表或页面的形式显示搜索结果。用户可以点击搜索结果中的链接，访问他们感兴趣的网页或资源。
在當今主流的市場中，著名的搜索引擎包括 Google、Bing、Yahoo、Baidu 等多種不同的提供者。它们在不同的搜索算法、索引规模和用户界面方面有所不同，但它们的共同目标是提供准确、全面、相关和有用的搜索结果，以满足用户的信息需求。搜索引擎已成为互联网上最重要、最常用的工具之一，帮助人们快速获取所需的信息并探索互联网的无限世界。
二、传统搜索引擎开始跌落神坛 ？
随着科技的不断创新以及信息的爆炸式增长，用户对搜索引擎的需求越来越多样化，使得传统搜索引擎在当今日益变化的诉求中出现水土不服，很难准确理解用户的意图并提供准确的搜索结果，使得用户个性化体验出现困境，具体来说，主要体现在如下几点：
1、准确度
传统搜索引擎主要通过关键词匹配来进行搜索，因此关键词匹配的准确性直接影响了搜索结果的准确性。如果关键词匹配不准确，则搜索结果可能与用户的意愿有关不符。例如，用户搜索“如何基于 Golang 实现一个简单的 Hash 调用”，传统搜索引擎可能会返回包含“Hash”关键词的所有网页，但这些网页可能并不包含用户想要的内容。此外，传统引擎搜索的搜索算法也存在一定的局限性。例如，搜索算法往往只考虑关键词的相关性，而忽略了网页的内容质量和用户的兴趣爱好。
2、相关性
传统搜索引擎通常依赖于关键词的相关性匹配来返回搜索结果，但在考虑网页的内容质量和用户的兴趣爱好方面，传统搜索引擎可能存在一些局限。打个比方，当我们搜索“如何赚钱”时，传统搜索引擎可能会返回包含关键词“赚钱”的所有网页，但这些网页可能并不完全符合我们的个性化需求差异。
不过，这种限制正在逐渐得到改善。现代搜索引擎越来越注重用户体验和搜索结果的质量。它们不仅仅依赖于关键词匹配，还利用机器学习和自然语言处理等技术来理解用户的意图和上下文。
因此，为了能够迎合用户的期望，现代搜索引擎会综合考虑多个因素来提供更准确和个性化的搜索结果。除了关键词匹配外，也需要评估网页的内容质量、权威性和可信度。搜索引擎还会利用用户行为数据和个性化设置，了解用户的兴趣爱好，并根据用户的上下文和位置提供更相关的结果。
3、实时性
通常而言，传统搜索引擎需要定期更新索引库，以反映最新的信息。然而，随着互联网信息量的不断增长，数据量规模的庞杂化，传统搜索引擎面临着实时更新的挑战，因为，从某种角度来说，很难跟上高速增长的信息流。
毕竟，传统搜索引擎的索引更新过程需要时间和资源，包括爬取网页内容、处理和分析数据、建立索引等。这个过程的时间延迟导致搜索引擎无法立即获取和呈现最新的信息。此外，互联网上新的网页和内容不断涌现，使得搜索引擎需要不断更新索引库才能跟上信息的更新速度。
三、生成式 AI 搜索引擎-Perplexity AI 的重大突破
于 2022 年推出，Perplexity AI 刷新了我们与互联网海量知识库交互方式的范式认知。与传统搜索引擎不同，它并非简单地依赖于表面关键词，而是通过高级自然语言处理（NLP）和大型语言模型(LLM) 深入用户查询的上下文和语法分析了解。
从本质上来讲，作为一种使用生成式人工智能的搜索引擎，Perplexity AI 通常可以为用户提供自然语言的即时答案。Perplexity AI 的平台使用了内部开发和第三方开发的各种 GenAI 模型，包括 OpenAI 和 Meta 的开源模型 Llama 其主要特点是其类似聊天机器人的界面，允许用户用自然语言提问，人工智能则以包含来源引用的摘要答案。这与我们习惯于在谷歌上搜索的方式不同，传统的搜索引擎只是简单地向我们提供一系列相关页面，但并没有提供此内容更多的上下文信息。
Perplexity AI 的创新之处在于它能够理解用户查询的语义，并根据上下文提供最相关的答案。例如，如果用户询问“如何在 Golang 中调用一个简单的 Hash 函数”，Perplexity AI 会理解用户的查询含义，返回一个包含 Hash 函数相关语法或功能的答案。此外，Perplexity AI 还能够提供来源引文，让用户可以验证答案的准确性。
因此，从某种意义上而言，Perplexity AI 的推出，使得引人注目的搜索引擎技术实现了重大进步。为用户提供了一种更自然、更具洞察力的搜索体验，并有可能彻底改变我们与互联网交互的方式。
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基于 AI 技术的创新驱动，与传统的搜索引擎相对比，Perplexity AI 在如下获得重大突破，具体如下所示：
1、信息的公正性
在当今的数字时代，获取公正的信息至关重要。传统搜索引擎，如谷歌，通过算法来分析用户的搜索查询，并查找与查询相关的网页。然而，由于个性化和广告等各种因素，这些算法可能会导致搜索结果中存在偏差。例如，如果用户的搜索历史表明他们偏向于某种政治观点，那么搜索结果中可能会更加偏向于该观点。
而 Perplexity AI 是一个新兴的搜索引擎，致力于解决这个问题。Perplexity AI 通过使用多种算法来分析搜索查询，并提供更全面和公正的搜索结果。例如，Perplexity AI 会考虑搜索查询的上下文，并来自多个来源的搜索信息。此外，Perplexity AI 将使用算法来识别并消除搜索结果中的偏差。
2、情景理解性
与传统搜索引擎不同的是，Perplexity AI 的核心优势在于其能够理解搜索查询语句的“上 下文”。基于大型语言模型和语言自然处理技术，Perplexity AI 通常能够分析搜索查询的语义，并理解查询者的需求。这使得 Perplexity AI 能够提供更准确、更高效的服务。协调和更相关的搜索结果，尤其是对于复杂或专业的问题。
例如，如果用户搜索“小李子”，Perplexity AI 会考虑用户的搜索意愿，并提供更全面的信息。Perplexity AI 会从多个来源搜索信息，包括新闻、学术文章、政府网站等。此外，Perplexity AI 还将提供图像和视频等多种形式的信息，以帮助用户更好地理解搜索结果。
3、多模式检索
作为一款功能强大的搜索引擎，Perplexity AI 不仅提供准确、全面的文本搜索结果，还具备令人惊叹的图像和视频生成功能。Perplexity AI 的图像生成功能借助先进的人工智能技术，能够根据用户的特定提示生成高质量、生动活泼的图像。举个例子，用户只需输入类似于“小李子正在抽着雪茄，享受着邮轮的欢乐”的描述，Perplexity AI 就能生成一张符合该场景描述的图像，让用户沉浸其中。
Perplexity AI 的图像生成功能基于深度学习和生成对抗网络（GAN）等先进技术。这种技术使得 Perplexity AI 能够学习并理解大量的图像数据，从而生成逼真、细致的图像内容。无论是自然景观、人物形象还是抽象概念，Perplexity AI 都能根据用户的提示产生令人满意的图像结果。
除了图像生成，Perplexity AI 还具备视频生成功能，可以根据用户的需求和提示，生成精彩纷呈的视频片段。用户只需提供相关的场景描述或要素，Perplexity AI 就能创作出令人惊艳的视频内容，满足用户的创作和娱乐需求。
4、信息实时性
Perplexity AI 还具备实时更新搜索结果的能力，为用户提供最新的信息。这一特性使 Perplexity AI 成为保持领先地位的关键工具。借助 Perplexity AI，用户可以快速了解最新的新闻、趋势和事件，始终保持与时俱进。
基于先进的数据收集和处理技术，Perplexity AI 能够实时监测和分析互联网上的信息流。同时，能够及时更新索引库，捕捉新发布的网页、文章和多媒体内容，确保用户获取的搜索结果是最新的、与时俱进的。
随着互联网信息的快速增长和不断变化，实时更新搜索结果对于用户来说显得尤为重要。Perplexity AI 的实时更新功能使得用户能够及时了解最新的新闻、热门趋势和重要事件，无论是在全球范围内还是特定领域内。无论是追踪时事动态、研究市场趋势还是获取最新的技术发展，Perplexity AI 提供了强大而及时的搜索工具。
众所周知，基于 Perplexity AI 如此之类的新兴搜索引擎，正在挑战我们传统上互联网上搜索信息的方式。Perplexity AI 的优势在于其优先公正的信息、提供透明度和朗读的观点。此外，基于模态搜索和透明来源引用等高级功能，使得 Perplexity AI 未来有可能成为一个有前景广阔的替代品，打破了传统搜索引擎的模式，让用户能够个性化和透明地浏览非法的在线知识领域。
Reference ：[1] https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/01/
责任编辑：赵宁宁
来源： 架构驿站
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