使用必应的人工智能搜索功能可以参考以下内容：
最佳免费选项：[必应](https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx)付费选项：通常必应是最好的。对于儿童，来自可汗学院的[Khanmigo](https://www.khanacademy.org/khan-labs)提供由GPT-4驱动的良好的人工智能驱动辅导。如果您打算使用人工智能作为搜索引擎，可能不要这样做。幻觉的风险很高，无论如何，大多数人工智能都没有连接到互联网（这就是为什么我建议你使用必应。Bard，谷歌的人工智能，产生了更多的幻觉）。然而，[根据最近的一项试点研究](https://arxiv.org/abs/2307.01135)，有一些证据表明，如果仔细使用，人工智能通常可以提供比搜索更有用的答案。特别是在搜索引擎不是很好的情况下，[如技术支持、决定在哪里吃饭或获得建议](https://twitter.com/emollick/status/1643718474668097538?s=20)，必应通常比谷歌更好。这是一个正在迅速发展的领域，但您现在应该小心这些用途。[你不想惹麻烦。](https://www.nytimes.com/2023/06/08/nyregion/lawyer-chatgpt-sanctions.html)
上面讲到了，AI搜索的第一要义是准确度。影响搜索准确度的两个关键因素是：挂载的上下文信息密度+基座模型的智能程度。对于一个AI应用层产品，项目前期不太需要关心模型层面的事情，我们也没有太多精力去从模型层面进行突破。在基座模型的选择上，如果不考虑成本的问题，优先使用gpt-4-turbo / claude-3-opus等模型，暴力传输所有的检索内容，也能有比较好的效果。然而，有时候也会有比较大的幻觉问题。如果支持追问，对话轮数多了之后，会面临context长度的瓶颈问题。提升AI搜索引擎的准确度，另一个方向是优化检索得到的上下文信息密度。主要包括以下几个措施：1.意图识别Intent Detection在联网检索之前，先对用户的query进行意图识别（Intent Detection）。意图识别的目的是对用户的搜索意图进行分类，路由到合适的信息源，召回更精准的参考信息。首先，可以判断用户query，是否需要联网。比如，用户输入：“你好”，“你是谁”，“10的9次方等于多少”之类的问题时，可以不联网检索参考信息，直接用大模型训练好的知识库进行回答。一些数学问题/编程问题/生活常识问题，有标准答案的，就不需要再联网检索。判断是否联网，可以节省一次搜索成本，也能更快速的响应用户提问，提升搜索效率。主要实现方案有两种：第一种是内置问题库，把无需联网的常见问题缓存起来，再跟用户提问做相似度匹配，如果用户提问命中关键词库，就直接大模型回复，不联网检索。第二种是设置提示词，请求大模型判断是否需要联网。
明确了文章的主题之后，接下来的步骤是收集相关的资讯。这一过程也是可以借助AI来高效完成。以Perplexity.AI为例，我们可以利用其强大的搜索功能来获取信息。首先，访问该网站并使用其搜索功能。为了获得更专业和深入的搜索结果，可以启用Pro功能（搜索框右边的开关），该功能每天都会提供一定次数的免费使用。如果您经常使用，可以考虑开通会员服务以享受更多便利。在搜索框中，我们可以输入具体的Prompt，例如：“查找关于OpenAI对马斯克言论回应的博客文章”。这样的搜索指令将帮助我们快速定位到相关的资讯。我们通过AI工具如Perplexity.AI获取到搜索结果后，结果中包含了大量引用和来源链接，我们可以点击回答内容下方的拷贝按钮。这样能一并获取到相关的引用网站链接。同理，其他具备联网搜索功能的AI工具，比如微软的Bing搜索引擎，也提供了类似的功能。通过这些工具，我们可以快速地搜集到大量的相关资料。我们可以更加高效地进行信息搜集和整理，从而提升文章的专业度和说服力。整理资料收集完资料后，紧接着的任务是对这些资料进行整理。我通常会使用月之暗面开发的Kimi这个AI会话助手。Kimi具备读取网页内容的能力，并且能够在此基础上生成一定的内容。当Kimi读取完毕时，会显示绿色标点作为提示。需要注意的是，Kimi的阅读能力有一定的限制，它可能无法一次性处理大量的资讯，或者某些网站的内容可能无法被读取。为了克服这些限制，我们可以分批次地将资料提供给Kimi，确保它能有效地读取并理解所有可用的网站内容。这样我们资料都读取了，就让他整理下资讯内容。它做的还不错，我挺满意的。接下来就是让它转化成一篇吸引人的公众号文章了。