随着生成式AI技术的快速发展，搜索引擎正经历一场深刻的变革，逐步进化为智能生产工具。生成式AI搜索的兴起，为搜索引擎行业带来新的增长空间。传统的搜索引擎主要依赖关键词匹配，向用户展示一系列相关链接，而生成式AI搜索正在颠覆这一模式。它不仅具备对语义和上下文的深刻理解能力，更能直接生成精确的答案，为用户提供前所未有的高效、便捷的搜索体验。本文将介绍生成式AI搜索的产品形态、技术原理、市场竞争格局，并浅析其未来发展趋势和面临的挑战。

一、生成式AI搜索产品概述

在搜索引擎的演进历程中，用户从PC端搜索向移动端App内搜索迁移，而当前大模型技术的应用更是将搜索转变为一种开放式、生成式的智能问答和多轮交互过程，显著增强了交互性和智能性。传统搜索引擎在结果准确性、用户语境理解、实时更新及生成式AI技术应用等方面存在局限。进入生成式AI搜索阶段，搜索以用户为中心，注重准确理解搜索意图，力求实现无缝衔接的端到端任务处理，具备语义理解、个性化推荐、跨模态及跨语言检索、内容生成等功能。

生成式AI搜索产品主要包括以下类型：

互联网搜索。互联网搜索是当前生成式AI搜索引擎的一种重要形式，它主要面向互联网上的海量公开信息进行搜索。这类搜索引擎包括传统搜索引擎的升级版本，如百度（百度搜索AI探索版）、微软（NewBing）、谷歌（Bard），同时也涵盖了一些基于对话式的创新AI搜索应用，如PerplexityAI、秘塔AI，这些平台通过技术与用户体验深度融合，不断以创新功能吸引用户，并试图挑战传统搜索引擎的地位。

平台内嵌搜索。平台内嵌搜索是另一种常见的生成式AI搜索引擎类型。它通常作为平台的一个功能模块存在，专门用于搜索平台内的私有数据。这类搜索引擎的核心优势在于能够利用平台积累的大量用户行为数据、偏好、历史搜索记录等信息，为用户提供定制化的搜索结果。如小红书的“达芬奇”，通过AI技术分析用户的偏好和需求，优化搜索结果，提供精准的内容推荐。

企业内部搜索。企业内部搜索是生成式AI搜索引擎在企业级应用中的体现。它主要处理企业的内部数据，如文档、邮件、报告等非结构化数据。这些数据通常对于企业的运营和决策至关重要，但由于数量庞大且格式多样，传统的搜索方法往往难以有效地提取和利用这些信息。AI搜索通过对这些数据的深入理解和处理，能够帮助企业员工更高效地从海量的企业内部数据中提取所需信息，从而提升工作效率和决策质量。

二、核心技术原理

生成式AI搜索引擎的核心技术包括自然语言处理（NLP）、深度学习和知识图谱等。这些技术使得AI能够理解查询的语义，跨越关键词匹配的局限，通过上下文关联为用户提供更为精准的答案。其主要通过以下步骤实现功能：

1.理解查询意图：利用自然语言处理技术，准确理解用户查询的意图，突破传统关键词匹配局限。

2.检索并处理数据：通过访问大量数据源，结合知识图谱或数据库，快速从中筛选出相关信息。

3.生成回答：结合基于大模型的生成式AI技术，对查询结果进行总结，生成自然语言的回答，而非简单的链接列表。

4.个性化推荐：根据用户的历史行为、偏好和上下文，定制个性化的搜索结果。

生成式AI搜索引擎通过深度整合传统搜索引擎与AI语义理解技术，结合特定领域数据源与索引库，借助大模型生成能力，提供高效精准的搜索解决方案，尤其在处理复杂查询时展现出超越传统搜索的优势。其核心竞争力在于数据质量与数量，而自建索引库对于确保内容准确性与时效性至关重要，是提升生成式AI搜索准确性的关键。（来源：泰安市科协）