AI搜索新纪元:秘塔AI如何通过结构化数据改变信息获取

2025-01-01| 2439 阅读

🔍 秘塔 AI 如何用结构化数据改写信息获取规则


在信息过载的时代,传统搜索工具面临着效率瓶颈。秘塔 AI 推出的深度研究功能,通过结构化数据技术,重新定义了信息获取的方式。

🛠️ 技术架构:小模型与大模型的协同作战


秘塔 AI 采用了独特的 “小模型 + 大模型” 协同架构。需要深度推理的框架搭建和步骤拆解,由 DeepSeek R1 模型负责;信息检索和资料整合则由秘塔自研模型完成。这种分工让秘塔 AI 能在 2-3 分钟内处理数百个网页,效率远超传统搜索工具。

具体来说,分段强化学习技术是其核心。将复杂问题拆解为子任务,逐层推理,既降低算力消耗,又提升准确性。在 BrowseComp 评测中,秘塔 AI 的准确率超过了通义 WebSailor 等主流模型。

📊 功能亮点:可视化与结构化的双重突破


秘塔 AI 的深度研究功能有三大亮点。首先是 “问题链” 可视化,用户可实时追踪 AI 的拆解路径,每个节点都有信源标注,点击即可跳转。其次是互动式报告,支持完整报告与可视化模式切换,还能一键生成可分享的网页版报告。最后是信源偏好设置,用户可自定义优先站点或屏蔽特定来源,提升研究质量。

以 “娃哈哈 150 亿遗产之争” 为例,秘塔 AI 不仅梳理了事件脉络,还结合法律和企业治理背景,预测了诉讼结果。整个过程耗时 8.8 分钟,消耗 24 万 Tokens,生成的报告逻辑闭环,可直接用于汇报。

🌐 应用场景:从学术研究到商业分析


在学术领域,秘塔 AI 支持文献翻译、课程生成等功能。上传论文后,它能自动生成 PPT、语音讲解和课程结构,还提供分屏模式方便对照原文。例如,分析古生物学论文时,它能抓住核心思路,用可视化方式呈现复杂知识。

商业场景中,秘塔 AI 的深度研究功能同样出色。分析 “外卖大战” 时,它不仅对比基础数据,还补充了竞争趋势和用户行为洞察等深度内容。在芯片行业研究中,它通过台积电的封装技术和晶圆分配数据,预测了英伟达和 AMD 的市场竞争力。

📈 市场表现:用户增长与行业认可


秘塔 AI 的用户增长迅速。2024 年 3 月,其 MAU 达到 721 万,位列国内 AI 产品第三名。在技术评测中,它在 BrowseComp 和 xbench-DeepSearch 两项评测中均位列榜首,成绩优于 GPT-4.1 等模型。

与 Google Gemini 相比,秘塔 AI 在可视化链路和交互体验上更具优势,虽然文本体量稍逊,但更适合 “查重点、看脉络” 的需求。在中文场景下,其表现明显优于通义 WebSailor。

💡 用户体验:效率提升与痛点改进


用户反馈显示,秘塔 AI 的深度研究功能显著提升了工作效率。法律从业者用它分析信托资产争议,学生用它整理学术资料,打工人用它快速获取行业报告。一键生成的互动报告,甚至可以直接用于 PPT 制作。

不过,秘塔 AI 仍有改进空间。例如,语音交互功能有待优化,文件摘要能力目前不如 Kimi。未来,若能增加自动整合资料生成课程的选项,以及优化小语种处理,将进一步提升用户体验。

🚀 未来展望:结构化数据的无限可能


秘塔 AI 的深度研究功能,标志着 AI 搜索从 “信息聚合” 向 “知识生产” 的转变。其结构化数据技术,不仅提升了信息获取的效率和准确性,还为学术研究、商业分析等领域提供了新的工具。

随着技术的不断迭代,秘塔 AI 有望在更多场景中发挥作用。例如,结合代码执行和数值分析能力,拓展至编程和数据分析领域。而其免费开放的策略,也让更多用户能够享受到 AI 技术的红利。

在信息爆炸的时代,秘塔 AI 通过结构化数据技术,为我们打开了高效获取知识的新大门。无论是学术研究还是商业决策,它都能成为我们的得力助手。未来,随着技术的进一步发展,我们有理由期待秘塔 AI 带来更多的惊喜。

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