11月31号，OpenAI正式推出了自己搜索功能，并且后续可以在包括网页端、APP端进行使用。
一、产品介绍
从官方的X上，提到，这个是比以前更好的方式搜索网络，可以通过检索相关网络链接，获取更快速、及时的答案。
先从官网展示的效果，以及之前发布的SearchGPT的演示视频来看，ChatGPT可以根据我们的问题，主动的选择去搜索网络，也可以通过手动点击这个search的图标进行搜索。
官方公布了几个参考实例，一个是在对话中可以触发网络检索的场景，然后每次对话都可以结合上下文去提供更好的回答。
另外，针对某一些特定的网站，比如天气、股票、体育、新闻、地图，OpenAI通过深度的合作定制了更个性化的界面展示和最新的信息获取。
从上面的介绍不难看出，本质上是一个搜索+LLM的过程，这个功能已经不算是太新奇的事情了，很多国内的大模型产品，甚至是独立的搜索产品都有类似的效果。
二、商业前景分析
毫无疑问，这项搜索功能的商业化前景是十分广泛的，在很多地方都可以用到。人们单纯的依靠搜索引擎，很难获取到有价值的信息。而LLM的整合汇总能力，会让我们更方便的阅读和使用相关信息。
不仅是国内的秘塔搜索、天工搜索，还是kimi、智谱这种大模型，以及国外的Perplexity还是Felo 这些本质的工作都是 search + LLM，整体的范式大概还是基于RAG的模式，不确定有没有加上微调的部分。
而这些最关键的，其实不是大模型的能力，而是如何根据用户的输入去检索到更相关的网站信息，这个问题就是制约最终效果的关键问题。
举个例子，一个技术类问题，你检索CSDN的内容就要比检索博客园、stackoverflow或者github要差很多。而且数据孤岛也限制了有一些自媒体网站，你是检索不到的，比如公众号。这就导致了，谁拥有了高质量的信息源，谁可以对数据做更好的清洗，优化用户的输入，才能做到更好的效果。
毕竟，有一些问题，大家可能60、70分就满足了，有的问题，你至少要90分以上才能使用。
现在AI搜索产品，没有大规模商业化的原因也在这里，很多问题的效果，还是远达不到大家的心里预期。至于后续如何，就看OpenAI怎么操作和优化了。当然好处就是，国外的网站质量天生会比国内的要高一些，也减少了很多工程上的实现难度。
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