AI Prompting for Everyone 课程笔记 - 04 联网搜索资源 Web Search Sources

文章目录

一、课程核心思想
二、重点知识点
- [2.1 什么是 Web Search Sources？](#2.1 什么是 Web Search Sources？)
- [2.2 Primary Sources vs. Secondary Sources](#2.2 Primary Sources vs. Secondary Sources)
- [2.3 如何判断 Source Reliability（来源可靠性）？](#2.3 如何判断 Source Reliability（来源可靠性）？)
- [2.4 老师的案例一：Gray Market Peptides（灰色市场肽类产品）](#2.4 老师的案例一：Gray Market Peptides（灰色市场肽类产品）)
- [2.5 Popular Sources vs. Reliable Sources](#2.5 Popular Sources vs. Reliable Sources)
- [2.6 老师的案例二：Henderson 的跑步地点](#2.6 老师的案例二：Henderson 的跑步地点)
[三、AI Web Search 的工作原理](#三、AI Web Search 的工作原理)
- [3.1 User-facing AI Model 与 Search Assistant](#3.1 User-facing AI Model 与 Search Assistant)
- [3.2 为什么 AI 可能错误引用网页？](#3.2 为什么 AI 可能错误引用网页？)
[四、AI Web Search vs. Traditional Search Engine](#四、AI Web Search vs. Traditional Search Engine)
- [4.1 什么时候使用传统搜索引擎？](#4.1 什么时候使用传统搜索引擎？)
- [4.2 什么时候使用 AI Web Search？](#4.2 什么时候使用 AI Web Search？)
- [4.3 两种方式的区别](#4.3 两种方式的区别)
[五、如何写出更好的 Web Search Sources Prompt？](#五、如何写出更好的 Web Search Sources Prompt？)
- [5.1 普通 Prompt](#5.1 普通 Prompt)
- [5.2 改进后的 Prompt](#5.2 改进后的 Prompt)
- [5.3 为什么第二个 Prompt 更好？](#5.3 为什么第二个 Prompt 更好？)
六、老师的案例总结
七、重要英文术语
八、实践练习
九、复习问题
[十、一页速记版（Quick Review）](#十、一页速记版（Quick Review）)
[课程 Slides](#课程 Slides)

一、课程核心思想

上一节 P3 介绍了 Web Search（联网搜索）。我们已经知道，AI 可以通过联网搜索获取预训练知识之外的信息，尤其适用于近期事件、地点相关信息和小众知识。

但是，联网搜索并不意味着 AI 找到的信息一定正确。

例如：

不同网站可能对同一事件给出不同解释。
某些网页可能包含过时或错误的信息。
搜索结果可能只提供部分事实，缺少重要背景。
AI 可能引用了某个来源，但该来源实际上并不能支持它的结论。

因此，本节需要理解一个重要概念：Web Search Sources（联网搜索的信息来源）。

核心结论：使用 AI 联网搜索时，不仅要关注 AI 给出的答案，还要关注答案来自哪里、来源是否可靠，以及来源是否真正支持相关结论。

二、重点知识点

2.1 什么是 Web Search Sources？

Web Search Sources（联网搜索的信息来源）是指 AI 在联网搜索过程中获取、参考或引用的外部资料。

常见来源包括：

Official Websites（官方网站）：政府机构、大学、企业等发布的信息。
Research Papers（学术论文）：研究人员发表的研究成果。
News Articles（新闻报道）：新闻机构发布的报道。
Documentation（技术文档）：软件、API 和工具的官方说明。
Forums and Communities（论坛与社区）：用户讨论、经验分享及技术问答。
Blogs（博客）：个人或机构发布的文章。

不同来源具有不同的特点和适用场景。

例如：当你想了解 Python 某个函数的使用方法时，可以优先参考 Python 官方文档。当你想了解一项最新科学研究时，可以优先查找原始论文。当你想了解某个软件的实际使用体验时，用户社区和论坛也可能提供有价值的信息。

知识点：信息来源没有一种适用于所有问题的绝对排名。应该根据任务类型选择合适的来源，并判断其可靠性。

2.2 Primary Sources vs. Secondary Sources

在评估搜索结果时，一个非常有用的区别是：

Primary Sources（一手来源）
Secondary Sources（二手来源）

方式一：Primary Sources（一手来源）

一手来源是直接提供原始信息、数据或证据的资料。

例如：

公司发布的官方产品公告。
研究人员发表的原始论文。
政府发布的政策文件。
机构公开的原始统计数据。
软件开发者发布的官方技术文档。

假设你想了解 OpenAI 新发布的模型，可以向 AI 提问：

复制代码

Search the web for the latest OpenAI model
announcements.

Prioritize official OpenAI announcements
and technical documentation.

Include the release dates and source links.

这样可以明确要求 AI 优先使用官方资料。

方式二：Secondary Sources（二手来源）

二手来源是对原始信息进行报道、解释、评论或总结的资料。

例如：

科技媒体对新模型的报道。
博客对研究论文的解读。
新闻机构对政府政策的分析。
用户对某个产品的评测。

二手来源的优势是可能更容易理解，也能提供不同观点。但它可能存在：

信息转述错误。
忽略原始资料中的限制条件。
过度简化复杂结论。
加入作者自己的判断。

两种来源的区别

对比维度	Primary Sources	Secondary Sources
中文	一手来源	二手来源
信息特点	原始信息与直接证据	解释、分析和转述
常见形式	原始论文、官方公告	新闻报道、博客解读
主要优势	更接近原始事实	更容易理解，提供背景
主要局限	可能复杂或存在发布方立场	可能产生转述偏差
使用建议	优先核实关键事实	用于补充解释与不同视角

学习启示：重要事实应尽可能追溯到原始来源，但一手来源也需要评估，不能因为它是官方发布就自动认定完全客观。

2.3 如何判断 Source Reliability（来源可靠性）？

这是根据本节主题补充的实用评价框架。

判断一个来源是否可靠，可以考虑五个维度。

Authority（权威性）
信息由谁发布？

例如：

政府机构
大学和研究机构
专业组织
新闻机构
个人博客

需要注意，权威性应与具体领域相匹配。某个机构在一个领域具有专业性，不代表它在所有领域都同样权威。

Accuracy（准确性）
来源是否提供能够核实的证据？

例如：

是否引用原始研究？
是否公开数据来源？
是否说明研究方法？
是否能够与其他独立来源相互印证？

Currency（时效性）
信息是什么时候发布或更新的？

例如：某篇关于 AI 模型能力的文章发表于 2023 年。即使文章当时准确，也不一定适合用于比较 2026 年的最新模型。

Relevance（相关性）
来源是否真正回答了当前问题？

例如：用户询问某款 AI 模型的 API 价格。AI 找到的网页却只介绍了该模型的功能。虽然网页与模型有关，但并不能直接支持价格结论。

Bias（偏向性）
来源是否存在可能影响其表述的立场或利益关系？

例如：

企业介绍自己的产品。
竞争对手评价另一家企业。
博客作者推广付费服务。
研究机构宣传自己的研究成果。

这些资料不一定错误，但需要理解其立场。

知识点：可靠的信息来源通常需要综合判断，而不能只看网站名称或搜索排名。

2.4 老师的案例一：Gray Market Peptides（灰色市场肽类产品）

老师提出的问题是：How safe are gray market peptides?

这里的 Gray Market（灰色市场）指通过非正规或未经相应授权的销售渠道流通的产品。为什么这个问题容易得到不可靠的答案？

AI 在联网搜索时，可能找到：

Reddit 等论坛上的个人讨论。
社交媒体用户的经验分享。
销售相关产品的商业网站。
未经过严格验证的健康信息。

这些来源可能存在不同的问题。

例如，销售产品的网站可能有商业利益，因此倾向于强调产品的安全性。而论坛上的个人经验也不能直接代替科学研究。

如何改善 Prompt？老师建议引导 AI 使用更加可靠的来源，例如：

WHO（World Health Organization）：世界卫生组织。
FDA（U.S. Food and Drug Administration）：美国食品药品监督管理局。
EMA（European Medicines Agency）：欧洲药品管理局。
经过严格科学研究支持的资料。

可以将 Prompt 改写为：

复制代码

Search the web for scientific evidence
about the safety of gray market peptides.

Prioritize information from:
- World Health Organization (WHO)
- U.S. Food and Drug Administration (FDA)
- European Medicines Agency (EMA)
- Peer-reviewed scientific studies

Explain the known risks and uncertainties.

Distinguish scientific evidence from
anecdotal claims and commercial promotion.

Include links to the original sources.

知识点：相同的问题，如果使用不同的信息来源，AI 可能生成明显不同的回答。因此，用户可以通过 Prompt 主动影响 AI 的搜索方向。

学习启示：对于健康、安全、科学等重要问题，应优先要求 AI 使用专业机构和科学证据，而不是主要依赖社交媒体或商业宣传。

2.5 Popular Sources vs. Reliable Sources

老师进一步指出，搜索系统可能倾向于使用网络上较为常见或容易获取的信息来源。

公开转写稿中提到了：

Reddit
Wikipedia
YouTube
Google
Yelp

老师引用了一份关于 AI 引用网站情况的报告，用来说明常见来源不一定是最可靠的来源。但该报告的具体统计方法和适用范围尚未独立核实，因此不应将其排名视为所有 AI 系统的普遍规律。

为什么会出现这个问题？互联网上有大量：

社交媒体内容
个人博客
论坛讨论
商业网站
用户生成内容

相比之下，经过严格科学验证的资料在数量上可能更少，也可能不容易被搜索工具获取。

因此：Popular ≠ Reliable。即：受欢迎的信息来源不等于可靠的信息来源。

例如：某个健康观点在 Reddit 上被大量讨论，不代表它已经得到科学研究支持。

如何解决？可以在 Prompt 中明确要求：

复制代码

Prioritize authoritative and scientifically
reliable sources over popular online discussions.

Use primary sources whenever possible.

Do not rely solely on social media posts,
forums, or commercial websites.

核心知识点：AI 不一定会自动选择最可靠的来源。用户应该根据任务的重要性，明确提出来源要求。

2.6 老师的案例二：Henderson 的跑步地点

老师还讲了一个自己遇到的真实问题。他的一位朋友使用 AI 寻找美国内华达州 Henderson 附近适合跑步的地点。AI 通过联网搜索，推荐了几个地方。但其中一个推荐存在问题：AI 使用了一份二十多年前的网页资料。网页中推荐的某所学校过去允许公众进入跑步，但后来已经不再对公众开放。因此，虽然 AI 成功找到了网页，却给出了不符合当前情况的建议。

为什么这个案例重要？它说明：Web Search 不等于 Real-time Information。联网搜索只是获取外部资料，而这些资料本身可能已经过时。

例如：

复制代码

User Question
（寻找跑步地点）
       ↓
AI Web Search
（AI 联网搜索）
       ↓
Find an Old Web Page
（找到旧网页）
       ↓
Generate Recommendation
（生成推荐）
       ↓
Outdated Information
（推荐信息已经过时）

如何改善 Prompt？

复制代码

Find public running locations in
Henderson, Nevada.

Prioritize recently updated information.

Verify whether each location is currently
open and accessible to the public.

Check official park or facility websites
when available.

Include the source and its last known
update date.

知识点：对于营业时间、公共设施开放状态、价格等动态信息，需要检查资料是否足够新。

学习启示：不仅要检查来源是否可靠，还要检查来源是否仍然适用于当前情况。

三、AI Web Search 的工作原理

老师通过一个客服团队的类比，解释 AI 联网搜索背后的多步骤过程。

3.1 User-facing AI Model 与 Search Assistant

老师让我们想象一个由两个人组成的客服团队。第一个人负责直接与用户交流。第二个人负责帮助第一个人查找资料。对应到 AI 系统，可以理解为：

User-facing AI Model（面向用户的 AI 模型）
Search Assistant（搜索助手）

第一步：用户提出问题。用户向主 AI 提问。例如：What should I know before hiking Machu Picchu?

第二步：主 AI 请求搜索。主 AI 判断这个问题需要外部资料。于是，它调用搜索系统获取相关信息。

第三步：搜索助手执行检索。搜索助手可能查询：

复制代码

Machu Picchu hiking permits

Machu Picchu weather

Machu Picchu local customs

然后：

搜索相关网页。
筛选搜索结果。
获取部分网页内容。
阅读并总结相关信息。

第四步：返回搜索结果摘要。搜索助手将整理后的信息交给主 AI。

第五步：主 AI 生成最终答案。主 AI 综合搜索摘要，回答用户的问题。

复制代码

User（用户）
       ↓
User-facing AI Model
（面向用户的主模型）
       ↓
Search Assistant
（搜索助手）
       ↓
Web Search Engine
（网络搜索引擎）
       ↓
Retrieve and Filter Results
（获取并筛选结果）
       ↓
Read and Summarize Web Pages
（阅读并总结网页）
       ↓
Return Summaries
（返回摘要）
       ↓
User-facing AI Model
（主模型整合信息）
       ↓
Final Answer
（最终回答）

需要注意：这是老师用来帮助理解的简化模型。不同 AI 产品的实际搜索架构不一定完全相同。

3.2 为什么 AI 可能错误引用网页？

老师指出了一个容易被忽略的问题：面向用户的主 AI 模型，不一定完整阅读了它最终引用的每一个网页。在某些搜索架构中，主模型可能只接收到搜索助手生成的摘要。

因此：

原始网页包含完整信息。
搜索助手提取并总结部分内容。
主模型根据摘要生成回答。
摘要可能遗漏某些重要细节。
最终回答可能错误理解原始资料。

例如：原始网页可能写道：

复制代码

The results suggest a possible association,
but further research is needed.

AI 却可能总结成：

复制代码

The study proves that the two factors
are directly related.

这就将 Possible Association（可能的关联）错误地表达成了 Proven Relationship（已证实的关系）。

核心知识点：Citation（引用）不等于 Evidence（证据）。

即使 AI 提供了引用链接，也需要检查：

链接是否能够正常打开？
网页是否真正包含相关信息？
引用是否支持 AI 的结论？
AI 是否遗漏了重要限制条件？
是否存在断章取义？

学习启示：对于重要结论，应该打开原始来源进行核实，而不能仅凭 AI 提供了引用就直接相信。

四、AI Web Search vs. Traditional Search Engine

老师还比较了 AI 联网搜索与传统搜索引擎。

例如：

Google
Bing
ChatGPT 等支持联网搜索的 AI 工具

4.1 什么时候使用传统搜索引擎？

传统搜索引擎适合以下任务：

快速浏览多个网页。
寻找特定网站。
查看原始网页内容。
查找具体产品或商品页面。

老师的案例：Honda Civic 空气滤芯

假设用户想购买：2013 Honda Civic Air Filter（2013 款本田思域空气滤芯），传统搜索引擎可以帮助用户直接找到相关商品页面。在这种情况下，用户可能不需要 AI 生成长篇解释，而是希望快速打开网页查看商品。

4.2 什么时候使用 AI Web Search？

AI 联网搜索更加适合：

综合多个网页的信息。
比较不同方案。
分析优缺点。
解释复杂问题。
根据多个来源形成总结。

例如：

复制代码

Compare the advantages and disadvantages
of three popular air filter brands
for a 2013 Honda Civic.

Consider:
1. Compatibility
2. Filtration performance
3. Price
4. Maintenance requirements

Use reliable sources and provide links.

这个问题不仅要求找到商品，还需要比较多个因素。因此，AI 联网搜索可能更加高效。

4.3 两种方式的区别

对比维度	Traditional Search Engine	AI Web Search
主要输出	网页链接和摘要	综合整理后的回答
浏览原始资料	更直接	通常需要打开引用
查找具体网站	非常适合	可以完成
多来源综合	用户自行完成较多工作	AI 可以辅助综合
比较优缺点	用户自行分析	AI 可以辅助分析
主要风险	用户可能选择不可靠网页	AI 可能错误总结或引用
典型用途	查找网站、商品和原始资料	综合分析、比较与解释

学习启示：传统搜索引擎与 AI 联网搜索并不是完全替代的关系，而是适用于不同任务的工具。

五、如何写出更好的 Web Search Sources Prompt？

5.1 普通 Prompt

Is this product safe?

这个问题过于宽泛。AI 不一定知道应该使用什么类型的信息来源。

5.2 改进后的 Prompt

复制代码

Search the web to evaluate the safety
of [PRODUCT].

Prioritize:
1. Official regulatory agencies
2. Peer-reviewed scientific studies
3. Primary research sources

For each important claim:
- Provide the original source
- Include the publication date
- Explain the supporting evidence
- Identify uncertainties or limitations

Avoid relying primarily on promotional
websites or unverified online discussions.

Clearly distinguish verified facts
from opinions and speculation.

5.3 为什么第二个 Prompt 更好？

因为它明确规定了：

Prompt 要素	具体内容
Task	评估产品安全性
Source Type	官方机构、科学研究
Evidence	提供支持结论的证据
Currency	标注发布时间
Limitations	说明不确定性
Output Requirements	区分事实、观点和推测

这种方式不仅要求 AI 找到答案，还要求它解释答案的证据基础。

六、老师的案例总结

老师的案例	主要问题	核心知识点
Gray Market Peptides	搜索可能使用不可靠来源	主动指定高质量来源
Reddit、Wikipedia 等网站	常见来源不一定最可靠	Popular ≠ Reliable
Henderson 跑步地点	搜索使用了二十多年前的网页	检查来源时效性
Machu Picchu 徒步	AI 如何搜索和综合网页	理解搜索的多步骤流程
Honda Civic 空气滤芯	传统搜索与 AI 搜索的区别	根据任务选择合适工具

可以用四个问题判断搜索结果是否值得信任：

Who published it? ------ 谁发布了这条信息？
When was it published? ------ 信息是什么时候发布的？
Does it support the claim? ------ 来源是否真正支持结论？
Is it the right source for this task? ------ 这个来源是否适合当前任务？

七、重要英文术语

English	中文	解释
Web Search Sources	联网搜索的信息来源	AI 搜索时参考的外部资料
Source Reliability	来源可靠性	信息来源是否值得信任
Primary Source	一手来源	直接提供原始信息或证据的资料
Secondary Source	二手来源	对原始资料进行解释或转述的资料
Authoritative Sources	权威来源	在相关领域具有专业性或公信力的来源
Popular Sources	热门来源	被广泛访问或引用的来源
Scientific Evidence	科学证据	通过科学研究获得的证据
Peer-reviewed Studies	同行评审研究	经过相关领域专家评审的研究
Outdated Information	过时信息	已不符合当前情况的资料
Citation	引用	指向信息来源的引用标记或链接
Evidence	证据	支持某项事实或结论的材料
User-facing AI Model	面向用户的 AI 模型	直接接收用户问题并生成回答的模型
Search Assistant	搜索助手	辅助检索、筛选和总结资料的系统
Search Engine	搜索引擎	检索网络信息的工具
Information Synthesis	信息综合	整合多个来源形成结论
Source Verification	来源核实	检查信息来源及其证据
Gray Market	灰色市场	非正规或未经相应授权的流通渠道

八、实践练习

Exercise 1：比较不同来源对 AI 回答的影响

首先提问：

复制代码

Search the web for information about
the safety of a popular dietary supplement.

Summarize the findings.

记录 AI 使用的信息来源。

然后提问：

复制代码

Research the same question again.

This time, prioritize official health
organizations and peer-reviewed studies.

Explain how the evidence differs
from popular online discussions.

Include source links.

比较两次回答：

使用了哪些不同来源？
结论是否发生变化？
哪个回答的证据更加充分？
是否存在缺少证据支持的判断？

练习目标：理解 Source Selection（来源选择）如何影响 AI 的回答。

Exercise 2：检查信息是否过时

选择一个经常变化的问题，例如：

某个公共设施的开放时间。
某个软件的最新版本。
某个产品的价格。
某个大学项目的申请截止日期。

使用以下 Prompt：

复制代码

Search the web for the current information
about [TOPIC].

Check the publication or update date
of each relevant source.

Prioritize official and recently updated
information.

If the available sources are outdated,
clearly explain the uncertainty.

练习目标：学会区分 Search Date（搜索日期）与 Publication Date（发布日期）。

Exercise 3：验证 AI 的引用

向 AI 提问：

复制代码

Find three recent research papers
about the use of AI in education.

For each paper, provide:
1. Title
2. Authors
3. Publication year
4. Main findings
5. Original source link

Explain which part of the source
supports each main finding.

然后手动打开其中一篇论文。检查：