
在信息爆炸的时代,我们面对的最大困境是噪音太多。答案无穷无尽,但真正有价值的回答却依然难以找到。
AI 搜索的兴起,似乎理清了杂乱无章的线索,为每个问题捋出一条清晰的信息脉络。大厂也纷纷入局,陆续推出主打产品。而另一边,初创公司却在寻找一条更细致,更灵活的出路,新一代 AI 搜索引擎 Miku 就是其中之一,率先尝试将 AI 搜索与知识库相结合。
Miku 认为,大模型能够学习大量文本数据,理解不同事物背后和含义和关联,因此相比传统搜索只能基于关键词反馈几十页链接,AI 搜索能够直接提供最终答案,为用户节约大量时间。不仅如此,Miku 采用了自研的 Agent 引擎,能够将搜索结果自动整理成个性化知识库,帮助用户将碎片化的信息转化为清晰的结构化知识,形成独属于自己的知识网络图谱。
Miku 联合创始人范国斌是一位 00 后连续创业者。在他看来,新一代AI搜索的定位是充当用户的信息官,而要返回精准答案的前提,就是大模型必须能够充分理解用户上下文信息、精准识别用户意图。在同类语言大模型的横向评测中,阶跃星辰“Step-2 模型的上下文理解能力突出,在颗粒度方面的理解和捕捉比较细致,不会丢失关键信息”,因而成为了 Miku 的选择。
什么样的 AI 搜索才算是一位好的信息官?未来的 AI 搜索到底能做到多精准?初创团队如何在搜索赛道中找到自己的破局点?带着这些疑问,我们采访了繁星计划的合作伙伴国斌。
【本期嘉宾】
范国斌,00后连续创业者,AI搜索MIku开发负责人,累计开发多个AI原生应用项目。深入了解Agent和RAG技术,在基于llm应用开发方面积累了丰富的实战经验。
【本期主播】
Bianca,即刻@KK_77
孙然,即刻@Megan_Ran
【节目策划制作】
雅琦,阶跃星辰开放平台运营,即刻@Yaqi_DIY
泡泡鱼,后期剪辑
【时间轴】
01:36 什么是 AI 搜索?
02:27 相比传统搜索,AI搜索带来了哪些提效效果?
03:47 有哪些场景是AI搜索还不能替代传统搜索的?
04:42 现在做AI搜索的开发者很多,你认为大家在方向上有哪些差异吗?行业格局是什么样?
07:06 大厂纷纷入局,初创团队如何寻找破局点?
09:39 Miku是一款怎样的产品?
00:00 Miku的定位是你的首个信息官,那么一个好的信息官应该是什么样
12:24 怎么理解Miku是一个Agent-based 的AI搜索?
13:38 Agent-manager怎么更好的理解用户意图?
15:40 从AI搜索过渡到Agent是一个什么样的过程?
17:01 AI搜索中,用户与搜索引擎的互动方式发生了哪些变化?
20:15 用户在哪些场景下经常用到AI搜索?
21:30 怎么让搜索结果变得精准的?挑选信源的标准是什么?
22:52 针对用户搜索的不同场景,设计了哪些有亮点的产品功能?
24:00 对目前市面上大模型效果的感受和评价?
24:55 为什么选择和阶跃的模型合作?
28:10 产品侧上最核心的数据指标是什么?
30:07 通过什么方式获取用户?
31:15 最想拓展哪一类用户群体?
33:27 国内国外市场的业务打法和发展阶段有何不同?
34:00 探索海外商业化的可能性
36:10 第一阶段商业化的目标
36:51 很多优质的内容是被锁在单一的私域生态里面的,搜索引擎是无法触达跟抓取,这个问题 AI 搜索可以突破吗?
38:06 未来的盈利模式会是什么样?
39:29 Miku的下一步发展规划
40:52 Miku发展过程中的关键性里程碑事件
43:12 Miku搜索里面最有创新的一个产品功能是什么?
45:12 做 AI 应用现在最重要的是什么?怎么找到这个 AI 应用PMF?
46:44 今年最喜欢的一款AI原生应用
51:02 未来一年AI搜索给出的结果会发生什么样的变化?
54:37 如果大家都在垂类领域深耕,你们所采取的更有效的手段是什么?
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