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不用關鍵詞也能精準搜索,新AI搜索引擎火了,網(wǎng)友:剛用5分鐘就設為默認

商界觀察
2022-11-16

總是搜不到想要的資料?試試直接給AI描述你要查的內(nèi)容!

 

這可不是什么“智能推薦”功能,而是一個新出爐的AI搜索引擎Metaphor。

 

與谷歌百度等搜索引擎不同,Metaphor搜東西靠的是提示(prompt),就像引導AI作畫一樣。

 

 

如果提示合適,AI就能準確理解你想要的意思,迅速從無數(shù)鏈接中抽出你想要的網(wǎng)站,按匹配度由上至下列給你,在模糊搜索上甚至比單純靠關鍵詞搜索更加精確。

 

 

Metaphor在網(wǎng)上公開測試版后大火,有網(wǎng)友用了不到5分鐘,就把它換成Chrome默認搜索引擎了:

 

 

所以它究竟是個怎樣的搜索引擎,實際使用效果又如何?

 

如何使用這個搜索引擎網(wǎng)站?

 

據(jù)作者介紹,Metaphor的原理是基于自監(jiān)督學習模型,通過輸入的文本來預測網(wǎng)址。

 

原理上,有點像是GPT-3基于輸入文本預測下一個單詞,以及Stable Diffusion基于文本生成圖像等操作。

 

使用Metaphor主要有三種方法。

 

第一種方法,就是直接列提示,讓Metaphor來解讀它。

 

這里有幾種列提示(prompt)的方法,全都是基于自動補全的原理,如句子末加冒號(:)、只說半句話、以及給對話等,總之目的是讓AI理解你要找的內(nèi)容。

 

例如要是想找DALL-E的教程,可以直接說“這里有個很棒的DALL-E教程:”,加個冒號后Metaphor就知道你要找的是什么網(wǎng)站了:

 

 

除此之外,也可以“把話說一半”,例如“我認為最適合學Python的方法是……”

 

 

這樣Metaphor就會自動給你搜出各種相似的網(wǎng)站了。

 

當然,畢竟是prompt,所以即使是用對話的方式來搜索也可以:

 

 

愛因斯坦:你好!我:嗨,愛因斯坦!天啊,時隔這么久還能和你這樣聊天真是太棒了!愛因斯坦:我也很高興。我:愛因斯坦,我想知道你最喜歡的書是什么。愛因斯坦:??!好問題。目前來看我最喜歡的書是……

 

第二種方法,就是直接給A搜B了。

 

也就是給出具體網(wǎng)站名稱,告訴Metaphor想找相似的博客,像這樣:

 

 

Metaphor就會給出它認為與SlateStarCodex最相似的網(wǎng)站:

 

 

如果搜博客名稱效果不好(例如有重名博客),還有一種更直接的方式。

 

第三種方法,就是給Metaphor一個網(wǎng)站,讓它去找相似的,這里我們用麥當勞官網(wǎng)試試:

 

 

嗯,不僅給出了麥當勞的其他網(wǎng)站,還給出了漢堡王官網(wǎng)(手動狗頭)。

 

不過,或許是準備收費或出于一些特殊原因,作者并沒有公開背后的詳細模型架構(gòu),也沒有說模型多久會更新一次。

 

 

那么相比其他搜索引擎,用prompt搜索是否會有什么優(yōu)勢?

 

搜人更好用,但中文不行

 

我們簡單試用了一下,發(fā)現(xiàn)它在“找人”以及一些模糊搜索上效果特別好。

 

例如找航天領域、或是AI領域的一些專家:

 

 

模型很快就會給出特別明確的、而且在當前領域有一定影響力的人物主頁,例如SpaceX、或是OpenAI等公司的主管:

 

 

不過,模型自身也還有一些局限性,例如英文輸入表現(xiàn)雖然不錯,但目前中文搜索準確率不太行,往往與想要的答案相距甚遠。

 

像“馬斯克喜歡吃什么”,英文搜索的結(jié)果就非常貼切,甚至有“模仿他一周的飲食”這樣的帖子:

 

 

換成中文后,馬斯克頓時就變成了中國人(doge),喜歡吃的東西從熱狗、橙子、意面變成了硬菜、咕嚕肉和飯……

 

 

此外,輸入足球明星并以“貝克漢姆”為例,輸出的卻是羽毛球運動員,再往下甚至還能看見網(wǎng)球運動員的介紹,但就是沒有足球的……

 

 

不過無論如何,這對于搜索引擎而言都是一個新思路,想做中文搜索引擎的也可以考慮一下了~

 

你還有見過類似好玩的AI搜索引擎嗎?

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