在互联网发展的浪潮中，搜索引擎的变革从未停歇。当传统搜索引擎还在为广告营收和信息过载的问题所困扰时，基于 RAG 技术的知料觅得横空出世，为搜索领域带来了新的曙光。
传统搜索引擎的局限性日益凸显。它们大多基于关键词匹配，用户输入关键词后，会得到大量网页链接，需要花费大量时间筛选有效信息。而且，传统搜索引擎的广告营收占比极高，这在一定程度上影响了搜索结果的客观性和准确性。比如，谷歌搜索引擎业务营收高达 1750 亿美元，占谷歌业务总营收的比重超过 50%；国内巨头百度的搜索业务长期占据核心业务营收 70% 以上。这种商业模式使得传统搜索引擎在向答案搜索转型时困难重重。
知料觅得则完全不同。它是基于大模型的 AI 生成式搜索，用户通过自然语言表达意图，就能获得经过有效组织和提炼后的答案，无需再为冗余信息浪费时间。2022 年 10 月，知料科技开启了自研 AIGC 全系列算法与模型之路，2023 年 3 月 3 日上线了自研知料 AI 大语言模型，并在次年初取得国家七部委联审备案。基于 “知料” 系列大语言模型的强大 AI 能力，知料觅得可以根据上下文语义与用户展开多轮次、深度的对话，从而实现对于复杂问题的深入研究。
RAG 技术是知料觅得的核心竞争力。RAG 即检索增强生成，它结合了检索和生成功能。检索组件从大型外部数据库中检索与输入问题相关的信息，生成组件则利用这些信息生成自然语言答案。这种技术提高了答案的准确性和可追溯性，减少了幻觉问题。例如，在医疗健康咨询领域，RAG 技术可以为用户提供基于最新医学文献和指南的个性化建议；在金融行业，RAG 技术可以帮助分析师快速找到所需的财务数据和市场分析，加速报告的撰写过程。
知料觅得在实际应用中也展现出了强大的优势。它加入了信源索引，保障 AI 生成的答案可追溯、可考证、可信赖。用户可将每轮次的搜索结果留存在觅得内，便于随时查阅回溯，也可一键分享给他人。此外，知料觅得还支持多轮对话，能更好地应对开放式问题，帮助用户激发求知欲、探求新知识。
与传统搜索引擎相比，知料觅得在技术架构和商业模式上都有很大的创新。它不再依赖大量的用户点击流数据来构建搜索索引和排名系统，而是比拼大模型的底层技术能力。从广告商业模式来看，知料觅得无需依赖广告，轻装上阵，而传统搜索引擎受制于广告收入，转型困难。
在未来，知料觅得有着广阔的发展空间。随着大模型技术的不断发展，知料觅得可以进一步优化搜索结果，提高搜索效率。同时，它还可以拓展更多的应用场景，如教育、法律等领域。相信在不久的将来，知料觅得将成为搜索引擎领域的新标杆，引领搜索行业的发展潮流。
总的来说，知料觅得凭借 RAG 技术，在结构化答案生成方面展现出了巨大的优势。它不仅解决了传统搜索引擎的信息过载问题，还为用户提供了更加精准、有效且个性化的答案。随着技术的不断进步，知料觅得有望在搜索领域掀起一场新的革命。
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