科研版AI搜索來了！知乎直答接入正版論文庫，一手實(shí)測(cè)在此

魚羊發(fā)自凹非寺
量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

人在知乎，正經(jīng)搞科研，這事兒越來越有譜了（doge）。

想了解下學(xué)術(shù)熱點(diǎn)，直接一搜，AI不僅一步到位給出總結(jié)，連參考文獻(xiàn)都列好了。

想要進(jìn)一步跟大模型探討論文內(nèi)容，也無需跳轉(zhuǎn)，將論文一鍵選入暫存區(qū)，就能愉快開聊。

最新消息，知乎版AI搜索知乎直答，已正式上線“專業(yè)搜索”功能。

并且，是國內(nèi)首家提供AI搜索與正版論文庫一站式解決方案的那種：

引入維普、知乎精選等超過5000萬篇中英文高質(zhì)量文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，同時(shí)提供資料查詢、上傳和專業(yè)解讀等一系列功能。

此前，就有不少知友推薦過知乎直答的學(xué)術(shù)用法，表示基于知乎的專業(yè)屬性和知識(shí)分享環(huán)境，用它來跟蹤熱點(diǎn)、尋找思路頗有優(yōu)勢(shì)。

現(xiàn)在，知乎進(jìn)一步接入國內(nèi)外正版論文庫，還加強(qiáng)了對(duì)論文的解析和問答能力，對(duì)科研黨來說，屬實(shí)是：

這不，已經(jīng)有第一波嘗鮮的網(wǎng)友發(fā)出感嘆：專業(yè)搜索終于讓知乎直答發(fā)揮出了獨(dú)特價(jià)值。

話不多說，我們第一時(shí)間，上手實(shí)測(cè)。

寫論文，真的可以先上知乎了

知乎直答的入口，就在首頁頂部，也可以從單獨(dú)的網(wǎng)址https://zhida.ai/進(jìn)入。

在原來通用搜索的基礎(chǔ)之上，新版本更新了“專業(yè)搜索”按鈕，在提問之前，可以勾選不同的公開知識(shí)庫，包括中文論文庫、英文論文庫和知乎精選。

比如把范圍限定在知乎精選，大模型就會(huì)根據(jù)答主們的高贊回答來總結(jié)生成內(nèi)容。

而把范圍限定在論文庫，則可以找到更多相關(guān)的原始論文鏈接。

值得一提的是，知乎直答專業(yè)搜索背靠5000萬+中英文高質(zhì)量文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，覆蓋的專業(yè)范圍很廣。像“深度學(xué)習(xí)如何提高地質(zhì)儲(chǔ)層屬性預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性”這樣的問題，也能回答得有理有據(jù)，并且同樣能溯源到原論文。

看樣子檢索這一步，知乎直答可以說是做到了全、專、精，并且充分利用了自身作為知識(shí)分享社區(qū)的高質(zhì)量?jī)?nèi)容積累。

那么接下來，讓我們進(jìn)入讀論文環(huán)節(jié)。

如果是維普收錄的中文論文，想要詳讀很方便：無需跳轉(zhuǎn)，點(diǎn)擊論文標(biāo)題下方的“預(yù)覽文件”即可。

實(shí)測(cè)中，我們發(fā)現(xiàn)更實(shí)用的功能是，對(duì)于所有參考來源，都可以點(diǎn)擊“暫存”將它們?cè)O(shè)置為暫存文件，在進(jìn)一步與大模型的問答交互中作為新的參考范圍。

也就是說，當(dāng)你想對(duì)某個(gè)研究方向、研究課題進(jìn)行更深入的了解時(shí)，不用費(fèi)勁下載論文、跳轉(zhuǎn)其他AI工具，直接就可以指定參考鏈接，跟知乎的大模型展開細(xì)節(jié)討論。

比如從介紹Mamba的三篇文章中，總結(jié)出Mamba跟FlashAttention的關(guān)系：

對(duì)此，某不愿透露姓名的測(cè)評(píng)志愿者只想說：

另外，知乎直答專業(yè)搜索還支持上傳本地文件。不使用搜索功能，直接拿它當(dāng)個(gè)讀論文工具也是OK的。

當(dāng)然啦，作為一個(gè)以人類交流為核心的知識(shí)分享平臺(tái)，在這樣的AI產(chǎn)品中，我們發(fā)現(xiàn)知乎還是保留了一些傳統(tǒng)藝能。

比如，如不滿意，還可以一鍵向知友提問（doge）。

簡(jiǎn)單總結(jié)一下，知乎直答的這個(gè)專業(yè)搜索功能，相當(dāng)于能把科研黨們了解科研方向、收集相關(guān)文獻(xiàn)、撰寫文獻(xiàn)綜述這一套流程給一站式包辦了。

技術(shù)細(xì)節(jié)：主打“靠譜”

量子位還了解到，針對(duì)科研AI搜索最大的挑戰(zhàn)——幻覺問題，在技術(shù)方面，知乎直答采用了稀疏檢索（Sparse Retrieval）+稠密檢索（Dense Retrieval）的混合檢索方案，有效保障了召回過程的高效性和內(nèi)容的高相關(guān)性。

并且基于知乎在知識(shí)問答領(lǐng)域的深厚積累，系統(tǒng)在召回環(huán)節(jié)融入了大量?jī)?nèi)容質(zhì)量信號(hào)，如內(nèi)容可信度、答主專業(yè)度和回答完整性等，以進(jìn)一步提高生成結(jié)果的可靠性。

與此同時(shí)，在模型能力上，知乎直答專業(yè)搜索融合了多種前沿技術(shù)，來提升模型對(duì)復(fù)雜問題的分析、解決能力：

多智能體協(xié)同系統(tǒng)

基于定制大語言模型的函數(shù)調(diào)用能力，通過多智能體的協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)對(duì)信息查詢、內(nèi)容分析、數(shù)學(xué)計(jì)算等多種功能的支持。

簡(jiǎn)單來說，就是這些不同環(huán)節(jié)的功能是由一系列專用模型和工具分工負(fù)責(zé)的，好處是，能以較低的成本和延遲為用戶提供高質(zhì)量回答，同時(shí)能更靈活地滿足用戶的多樣化需求。

基于推理的意圖理解

能否深度理解用戶意圖，對(duì)于AI搜索的體驗(yàn)而言至關(guān)重要。

知乎直答融合知乎多年積累的自然語言理解技術(shù)，結(jié)合大語言模型強(qiáng)大的推理能力，對(duì)用戶的上下文和提問進(jìn)行深入分析，能多角度、多層次地召回多樣且高質(zhì)量的內(nèi)容。

思維鏈提示詞工程

為了提升模型在復(fù)雜問題上的表現(xiàn)能力，知乎直答采用了思維鏈和少樣本學(xué)習(xí)等提示方法。

通過在提示中加入思維過程示例，模型能夠更好地模擬人類的思考方式，提供更具邏輯性和解釋性的回答。

自適應(yīng)上下文重排

針對(duì)召回的文檔，知乎直答采用動(dòng)態(tài)文本切片算法進(jìn)行內(nèi)容分塊。

通過訓(xùn)練的重排序模型（Reranker）對(duì)分塊后的內(nèi)容進(jìn)行評(píng)分和排序，并采用智能組合策略將多個(gè)相關(guān)的文本塊有機(jī)組合在一起，為復(fù)雜問題提供更完整、更豐富的上下文。

自適應(yīng)的上下文重排機(jī)制能提升回答的連貫性和信息量，滿足用戶對(duì)內(nèi)容深度和廣度的需求。

除了可靠性，對(duì)于AI搜索產(chǎn)品的用戶體驗(yàn)而言，響應(yīng)速度同樣關(guān)鍵。

為此，知乎直答采用了基于前綴緩存（Prefix Cache）和分塊預(yù)填充（Chunk Prefill）等技術(shù)，來降低首個(gè)標(biāo)記和解碼的時(shí)延，提升服務(wù)吞吐量和響應(yīng)速度。

做AI搜索，知乎場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)和專業(yè)性突出

有一說一，隨著大模型推理價(jià)格的下降，近來AI搜索的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，屬實(shí)有些激烈。

一方面作為目前最有可能盈利的AI應(yīng)用，AI搜索市場(chǎng)反饋良好，數(shù)據(jù)蹭蹭上漲——比如行業(yè)標(biāo)桿Perplexity，7月的月查詢量達(dá)到了約2.5億個(gè)問題，達(dá)到了2023年全年查詢量的一半。

另一方面，在創(chuàng)業(yè)公司摩拳擦掌的同時(shí)，Google、OpenAI等新老巨頭也紛紛下場(chǎng)，親身開卷AI搜索產(chǎn)品。

知乎做AI搜索，入局時(shí)間不算最早，體量也不算最大，但就成效而言，顯然已經(jīng)在國內(nèi)市場(chǎng)逐漸建立起了屬于自己的優(yōu)勢(shì)。

知乎直答今年6月底上線，7月就已經(jīng)在各大AI產(chǎn)品榜單上嶄露頭角了。

根據(jù)量子位智庫數(shù)據(jù)，其7月總訪問量增長(zhǎng)達(dá)到了430%。

SimilarWeb的最新數(shù)據(jù)顯示，其9月訪問量達(dá)到470萬，相較于8月份數(shù)據(jù)增長(zhǎng)超過180%。

從訪問量增長(zhǎng)的趨勢(shì)來看，知乎直答在一眾AI搜索產(chǎn)品中，頗具競(jìng)爭(zhēng)力。這實(shí)際上與知乎做AI搜索的天然優(yōu)勢(shì)不無關(guān)系：

知乎本身是國內(nèi)最大的在線知識(shí)分享社區(qū)，積累了大量問答形式的專業(yè)、深度內(nèi)容。無論是用戶的使用習(xí)慣，還是平臺(tái)的內(nèi)容質(zhì)量，都與AI搜索的產(chǎn)品形式相契合。

知乎CEO周源在與騰訊新聞的最新對(duì)話中也提到，知乎在成立初期就認(rèn)為，提問跟搜索非常接近：搜索是搜索已經(jīng)產(chǎn)生的信息，如果現(xiàn)有信息不能滿足，那么就可以提問，用提問去連接還沒產(chǎn)生的信息。

從這個(gè)角度來看，大模型技術(shù)的發(fā)展恰好進(jìn)一步打破了“搜索”和“提問”的邊界，使這種產(chǎn)品設(shè)計(jì)變得更為自然。

而正如不少知乎網(wǎng)友在專業(yè)搜索上線后的反饋中所提到的：

知乎直答的此番更新，有那么點(diǎn)進(jìn)一步突出核心競(jìng)爭(zhēng)力的意思。

在更好地滿足用戶在專業(yè)領(lǐng)域的信息搜索和查詢需求的同時(shí)，標(biāo)志著知乎在如今火熱的AI搜索賽道中，正在朝向更強(qiáng)調(diào)專業(yè)性、實(shí)用性的方向占據(jù)屬于自己的生態(tài)。

作為普通用戶，值得期待的是，隨著AI搜索產(chǎn)品的進(jìn)一步落地和競(jìng)爭(zhēng)，知乎直答專業(yè)搜索這樣的更新迭代，意味著深度搜索需求開始有市場(chǎng)化產(chǎn)品來滿足了。

從中可以觀察到的是，專業(yè)、深度知識(shí)獲取的成本正在大模型時(shí)代進(jìn)一步降低，而無論是對(duì)科研方法，還是對(duì)商業(yè)模式而言，新的可能性已開始在此中醞釀。

— 完 —

量子位 QbitAI · 頭條號(hào)

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