0元起步打造你的AI搜索！實測秘塔知識庫新功能，竟能指導我升職加薪了

量子位 | 公眾號 QbitAI

要說最近大模型應用里哪個賽道最火爆，AI搜索當屬其一。

大廠初創紛紛下場不說，功能也越卷越深度：集成論文庫、引入多模態實現圖片分析……大有把知識獲取成本再打骨折的趨勢。

就在量子位近期收到的讀者反饋中，我們也實實在在感受到了大傢伙兒對AI搜索的期待，還觀察到了一個呼聲很高的需求——AI搜索+知識庫。

畢竟，通過搜索獲取信息只是第一步，真要讓知識沉澱下來，還得靠積累。這時候，知識庫的好處就體現出來了：信息經過篩選，更能符合需求，要用的時候往往能比「全網搜索」更精準更快速。

也就是說，AI搜索跟知識庫如果能在同一個工具里集成，就相當於定製了一個專屬版AI搜索。

be like：

於是乎，我們在一眾工具中淘了淘，發現現在還真有國產AI搜索集成了知識庫的功能。

秘塔AI搜索全新上線「專題」板塊，主打的就是一個用自定義知識庫進行AI搜索。

新功能一上線，第一波聽說消息的網民已經心動了：

具體能實現什麼樣的效果？話不多說，咱們實測走起~

知識梳理，效率UP

剛好到年底了，量子位智庫又該寫年度前沿科技報告了。

過往量子位日更的技術追蹤文章雖然全面，但缺少體系化的梳理，要想從中抽絲剝繭把信息串聯起來，還是比較費工夫的一件事。

那麼第一輪測試，我們就試試把同一技術專題下的文章導入秘塔，看看自定義知識庫+AI搜索能不能給分析師們幫上忙。

比如，挑戰Transformer的新架構們。

文章導入完成後，在「Transformer挑戰者」這一專題下，秘塔AI搜索會自動為我們總結出一個梳理出重點概念和信息關聯（比如論文作者）的概念圖。

接下來，有什麼需求，直接在搜索框里輸入問題就OK啦。

我們拋出以下題目試試效果：

Mamba相較於其他Transformer挑戰者的優勢是什麼?

來看回答：

可以看到，AI總結出的內容每一條都能在知識居里找到來源。由於本身知識庫的信息就經過篩選，相較於全網搜索，回答的質量會更符合用戶需要，更具針對性。

秘塔AI搜索頗受好評的腦圖功能也在「專題」中得到了繼承，能夠幫助提問人快速地梳理信息。

如果覺得這個回答還不錯，還可以點擊問題旁邊的「+」號，將它收藏到這個專題里。

再次打開專題，或者將這個專題分享給其他人使用時，就可以比較方便地查閱了。

順帶一提，收藏進專題的搜索結果是可以進行人工編輯的。

這樣看來，知識庫+AI搜索，在知識梳理方面確實能省不少事情。

我們再稍微上點難度，比如，直接讓它干分析師的活……

寫一份關於Transformer挑戰者的技術分析，配上關鍵圖表，1000字左右。

還真別說，是有那麼點意思了。並且還能自動生成PPT：

提前下班計劃，通！

需要說明的是，這波實測俺們準備得略有些倉促，這要是跟量子位智庫童鞋們似的在文件夾里早早準備好了一堆文獻，那不得……

企業內部搜索，當場包裝

這回，屬實是給量子位的分析師小夥伴們淘到可靠工具了。

值得一提的是，我們實測發現，AI搜索+知識庫這套組合拳，不僅僅是搞學術搞研究用得上。

舉個例子，最近量子位編輯部新入職的同學們總抱怨的一個問題是，內部培訓資料雖多，但屬實是有點亂，想找點什麼資料得紮進原來的知識居里淘半天，效率並不是很高。

於是我們也試著把培訓文檔們導進了秘塔AI搜索，搞了個「量子位小助手」專題。

這樣一來，不用費勁翻文檔，有什麼問題直接提問，「量子位小助手」就能直接把攻略整理出來。

可以看到，在回答「如何快速寫作」這個問題時，AI搜索實際上是對多篇培訓文檔進行了信息抽取和總結，比簡單的關鍵字匹配要快速、全面得多。

另外，問一些刁鑽的問題也不是不可以……

比如開頭我珍藏的「升職攻略」，就是秘塔AI搜索根據知識居里的信息總結出來的。

按關鍵詞搜索，這玩意兒在原本的知識居里還真搜不出來🤣。

很方便的一點是，每一個專題都是可以通過鏈接對外分享的。

甚至還能分分鐘套個殼忽悠老闆。

戳一下這裏的API按鈕：

就能一鍵複製API調用代碼，直接添加到自己程序中：

接入公司的聊天bot什麼的，分分鐘就能包裝出一個定製版「辦公小助手」。

值得一提的是，我們在測試時只在知識庫中上傳了比較少的文件，實際上，如果你已經積累了上百GB的企業內部資料，秘塔AI搜索一樣能提供支持。

5000點的免費額度相當於可以上傳500M文件，或進行500次API調用。如果需要擴充額度，最高折扣是每1000點（即上傳100M文件/進行100次API調用）2.6塊錢。

相當於可以用比較低的成本定製一個企業內部AI搜索 or 專業搜索。

年底KPI喜加一~

AI搜索，越來越實用了

看完這波實測，你給秘塔AI搜索的新功能打幾分？

有一說一，秘塔AI此番實用上新，還只是近來AI搜索火熱競爭中的一個縮影。

隨著大模型推理價格下降，AI搜索作為大模型應用最早的試驗田之一，商業價值越來越受到各方肯定。

甚至可以說，AI搜索已經成為當下最熱門的大模型應用賽道。

而秘塔AI搜索作為這條賽道上最早的國內出發者，也正在受到越來越多來自用戶、來自市場的關注。

一方面，背後團隊秘塔科技的技術背景過硬。

秘塔科技創始人閔可銳是複旦計算機系校友，本科畢業後在牛津大學數學系、美國UIUC電子與計算機工程攻讀碩士、博士學位。

2018年，閔可銳創辦秘塔科技。此後，秘塔寫作貓、秘塔翻譯等產品都在AI圈內獲得了不錯的口碑。

另一方面，在市場上大小玩家絞盡腦汁推出的各路奇招中，AI搜索卷的方向越來越明確：實用，實用，還是實用。

在這方面，秘塔AI搜索一直走在創新的前列：

3月正式發佈，自帶不少網民點讚的腦圖、大綱和PPT功能。

6月，搜索範圍從全網、學術、播客進一步拓展到文庫，可以搜索整合互聯網各個角落的文檔資料，還支持免費下載。

9月，圖片搜索上線，支持上傳圖片進行分析。

而「專題」功能的全新上線，可以說又一次把功能做到了用戶呼聲最高的地方。

根據量子位智庫數據，今年7月，秘塔AI搜索的Web端總訪問量位居國產AI搜索產品第一，市場認可度可見一斑。

熱潮之中，對於咱們普通用戶而言，好消息是AI搜索這樣的大模型應用，確實正在一步步更貼近工作和生活，變得越來越易用，越來越好用。而工具帶來的效率提升，正是這場大模型技術變革最直接的意義所在。

那麼，你是否也開發出了什麼AI搜索的獨家用法？歡迎在評論區與我們分享~

而如果你還是「觀望派」，或許也是時候，上手感受一下了。

p.s. 目前秘塔AI搜索的專題板塊只支持PC端使用，入口在這裏：

https://metaso.cn/