平时做技术实践时，很多问题不是概念不会，而是细节没串起来。拿“ch@tGPT与传统搜索结合创建新一代搜索引擎”来说，它看着像小点，放到项目里常会牵出环境、配置、兼容性和维护成本。下面按实际使用顺序，把思路、关键写法和容易踩坑的地方讲清楚，方便你直接对照操作。

正文

在这个场景下，不到40天，ChatGPT的日活量已突破千万！而当年同样引起轰动的In@stagram达到这一成就足足花了355天。

落到代码里，这代表着我们正在广泛且更快地接受被ch@tGPT重新定义的知识查询与拿到的方式。

在这个场景下，而这个需求在过去的20年中，是由类似google，baidu这样的搜索引擎所定义和满足的。现在，范式革 命正在出现。这也是为什么google对于ch@tGPT与微软走得很近，如此紧张的原因。

理解这一步时，因为ch@tGPT与必应的结合，必然会带来一场新的革 命，甚至可能是颠覆式的在这个场景下，。本文将尝试讨论如何构建基于人工智能语言理解和AIGC的搜索引擎的可能，来提前一窥未来。

为什么我们会更接受ch@tGPT的模式

我们可以先从传统搜索引擎来看，我们是怎么进行交互的。

我们在搜索框中输入我们想要查询或者感兴趣的关键字，或者描述。

而后搜索引擎在搜索时的工作步骤大致如下所示:

• 接收用户的查询请求
• 借助索引(Index)来更快定位包含关键字的网页
• 落到代码里，排序和排名(Ranking)，采用各种因素（如网页内容、链接等）来决定搜索结果的排列顺序
• 得到排名最高的搜索结果给用户

需筛选的列表

在没有ch@tGPT之前，我们大多数时候是很满足这种一次性的交互的。我们能够借助多次独立的搜索最后拿到我们需的答案。

但ch@tGPT出现之后，游戏的方式被改变了。它解决的主要问题在于：

• 自然语言处理能力强：ch@tGPT可以理解自然语言查询，同时回答相关问题，而搜索引擎通常只能处理轻松的关键词查询。
• 上下文认知能力：ch@tGPT可以根据用户提供的上下文信息来理解查询同时回答问题，搜索引擎通常只针对单次查询进行回答。
• 交互性强：ch@tGPT可以进行更加深度的交互和延展交互，而搜索引擎通常只得到一组搜索结果。
• 更好的用户体验：ch@tGPT可以生成易于理解的结果，而搜索引擎得到的结果通常是一些网页链接，需用户自己去浏览。

理解这一步时，这样，无论是从知识拿到的效率，还是深度交互和延展上，我们都获得了极大的满足和提升。

更接近人类交互的方式：明确、直接

在这个场景下，我们不再需筛选结果，不需点击网页等待跳转，不再需分割多次查询，可以直接延伸交互，甚至是可以纠错。形象点的描述，在这个场景下，搜索引擎更像是一本高效实时的字典，而ch@tGPT更像是一个知识渊博的老师实际处理时，，能跟你交流，告诉你想要知道的知识，虽然它可能犯错。但一样的，搜索引擎也可能犯错，毕竟有邪恶的SEO的存在，或者本身就是包含了错误内容的答案。

ch@tGPT相对于搜索引擎的不足之处

从实现思路看，我们提到的可能的范式革 命的出现，同时不是用ch@tGPT这样的聊天机器人直接取代搜索引擎。因为ch@tGPT并不能取代搜索引擎，ChatGPT是一个大型语言模型，它相对于搜索引擎有以下不足之处：

• 准确性：尽管ChatGPT已经被训练了大量的数据，具有很高的回答率，但它仍然存在错误和误导信息的可能。（但搜索引擎同样存在错误和误导）
• 数据更新：ChatGPT在训练时截止到2021年
• 知识范围：ChatGPT的知识是有限的，没有搜索引擎的知识库那么丰富
• 生成速度：与搜索引擎相比，生成结果的速度可能更慢，因为需计算和生成结果
• 推理能力：搜索引擎可以根据查询词进行关键字匹配，但ChatGPT不具备这样的推理能力

从实现思路看，但正如最开始提到的，ChatGPT的模式正在被广泛且更快的接受，因为它弥补了传统搜索引擎在理解和交互上的不足，一旦我们适应了新的事物，陈旧与低效的方式总会被替代，就如电子相机替代机械相机，因为我们可以美图，可以交互。

ch@tGPT与传统搜索引擎结合

正如Keras之父所说，“搜索与生成根本就是两个问题，原理上就决定了两者无法相互取代。”我们要做不是用ch@tGPT

取代搜索引擎，Keras之父没有说完的是：生成式AI和搜索引擎是互补关系，我们需的是结合两者优势的新一代工具。

在这个场景下，这种新型搜索引擎将借助ch@tGPT等生成式AI负责交互的部分：借助ch@tGPT的语言理解能力来更好地理解用户的查询，也将借助ch@tGPT的生成能力，给我们组织更明确和直接的内容，同时记录上下文，开展更有深度和延展性的交互。

落到代码里，而搜索引擎将隐藏在交互接口的背后，同时采用传统搜索引擎的索引和排名算法来为AI提供补充和校准。

这种结合将帮助提高搜索体验和满足用户的查询需求。

其具体工作原理可以如下所示：

• 查询解释：采用ch@tGPT或类似的语言模型来解释查询的意图（包括是否是包含上下文的互动式交互），判断是否是ch@tGPT无法回答的问题或是否是最新信息的检索。
• 搜索结果拿到：当查询是ch@tGPT无法回答的问题时，采用传统搜索引擎来拿到最相关的网页。
• 搜索结果理解：采用ch@tGPT或类似的语言模型来理解搜索结果同时生成易于理解的结果。
• 结果生成模块：将语言理解和排名的结果结合生成最后的搜索结果，同时记录上下文

从实现思路看，这种方式能够更好地理解用户的查询意图，同时为用户提供更准确的搜索结果，提高搜索体验。

实际处理时，同时，可以在界面上明确的告知结果生成的过程，同时包含搜索引擎介入时的相关网页链接。当用户认为结果并不准确，或并非最新的结果时，可以反馈，以帮助AI增强学习。

架构示意图如下所示：

架构示意图

结合项目来看，因此，交互会看起来像这样，当交互搜索引擎无法直接回答时，将给客户提供网页链接，同时根据预处理模型的理解，以及客户反馈，借助增强学习来强化AI模型的能力，学习新的知识。

期望中的交互搜索

总结

在这个场景下，以前，科学家的研究成果到应用来大众生活，这条路很远很长。但AI领域，一个算法的研究，可能第二天就能影响我们的生活。这种现象是因为AI技术的发展速度很快，新算法的研究成果可以在短时间内迅速被应用到各个领域，同时产生实际影响。与传统科学研究相比，AI研究成果的落地速度要快得多；AI在改变我们生活方式和工作方式方面发挥的作用，会以我们想象不到的方式到来。

不要觉得这很遥远，可能在不远的几个月内，你将体验到这种新的搜索引擎。

在这个场景下，对于我们普通人来说，AI技术将带来一场内在的社会变革，我们无需深入掌握人工智能的奥秘，但如果能将它应用到日常生活和工作中，你的效率和生活质量将比那些不采用AI的ren大大提高。只需将其作为日常生活和工作的一个工具，就能够发挥其强大的威力，使你超越从未采用AI的人！

理解这一步时，总的来说，ch@tGPT新一代搜索引擎这部分内容适合结合实际项目边做边理解。先抓住核心思路，再逐步补上细节和边界处理，最后效果会更稳定，也更容易复用。