联网检索的ai

是的，存在能联网检索的AI。这些AI通过连接互联网，实时搜索、筛选并整合所需数据，以提供给用户更精准和个性化的信息。例如，ChatGPT Plus用户现在可以开启web browsing功能，实现联网功能。Perplexity，它结合了ChatGPT式的问答和普通搜索引擎的功能，允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型。Bing Copilot，作为一个AI助手，旨在简化您的在线查询和浏览活动。还有如You.com和Neeva AI等搜索引擎，它们提供了基于人工智能的定制搜索体验，并保持用户数据的私密性。这些AI搜索工具的出现，标志着在信息检索领域的一个重要发展，它们通过结合AI技术和搜索引擎，大幅提升了数据集命中预期，并为实际应用带来了更多可能性。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

通过联网搜索向AI提供最新信息常见的AI助手采用通过联网搜索获取实时信息。当用户开启联网搜索时，助手先将用户的请求发送至搜索引擎，再将返回内容与用户输入一起提供给大模型，最终生成回答。搜索引擎在此作为实时信息源，为大语言模型提供额外的上下文。通过API向AI提供自有系统数据如果希望AI能提供行业内部信息、或者研发的自有系统内的信息，AI联网搜索的效果就很不好，甚至无法实现。用户可以自行搭建AI代理，将自有系统的数据通过API的形式接入AI助手，为大语言模型补充提供丰富的上下文信息。通过MCP服务器向AI提供上下文信息MCP协议解决了AI大模型与数据源集成碎片化的问题，提供统一标准，让开发者无需为每个数据源和AI助手单独开发连接器。通过MCP，数据源和AI工具可建立安全双向连接，使AI在不同工具和数据集间流畅协作，实现更可持续的架构。[heading2]2.2 Blender MCP[content]一句话提示，Claude自动化打开Blender将2D图片转为3D建模。而且还能只用一次提示词，再基于这个场景搭建可以互动的网页。还有直接通过口喷需求对话的方式快速去构建一个用blender渲染好的飞机...[ajIJcAQUofHxwmZ9(1).mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/WpI2b6NgAo9T0zxrLEZcpUbLnTb?allow_redirect=1)

在完成意图识别，确认需要联网检索之后。可以对用户的query进行改写（Rewrite）。Query Rewrite的目的，是为了得到更高的检索召回率。Query Rewrite可以通过设置提示词请求大模型完成。主要包括三个维度的改写：让提问有更精准/更专业的表达比如用户搜索：“ThinkAny”，改写后的query可以是：“ThinkAny是什么？”，再把问题翻译成英文：“What is ThinkAny”，同一个问题，双语分别检索一次，得到更多的参考信息。补全上下文，做指代消解比如用户搜索：“ThinkAny是什么？”，得到第一次回复后继续追问：“它有什么特点？”，用历史对话内容作为上下文，把第二次query改写成：“ThinkAny有什么特点？”，指代消解后再去检索，会有更高的召回率。名词提取比如用户搜索：“ThinkAny和Perplexity有什么区别？”，可以把“ThinkAny”和“Perplexity”两个名词提取出来，分别检索。1.多信息源聚合Multi Source提升AI搜索准确度，另一个关键措施就是做多信息源整合。结合上面提到的意图识别和问题改写，假设用户搜索：“ThinkAny和Perplexity的区别是什么？”，根据意图识别，判断需要联网，并且是信息查询类的搜索意图。在问题改写阶段，提取出来“ThinkAny”和“Perplexity”两个概念名词，除谷歌检索之外，还可以检索Wikipedia/Twitter等信息源，拿到百科词条内容和Twitter的用户反馈信息，可以更好的回答这个问题。AI搜索最大的壁垒在于数据。