精选
2024 年度十大 AI 搜索引擎推荐
将 Unite.AI 添加到您在 Google 上的首选来源
该类别现在包括通用答案引擎、注重隐私的搜索产品、研究代理、多语言发现工具和专门用于学术文献的平台。它们的有用性不仅取决于生成答案的流畅度，还取决于来源质量、引用准确性、信息新鲜度、搜索覆盖范围以及用户对信息检索方式的控制程度。
AI 生成的答案应该被视为起点，而不是不可质疑的事实。 引用 可以帮助用户验证声明，但链接的来源不能保证摘要准确反映完整的文章、研究论文或底层证据。
1. Perplexity
Perplexity 是一个 AI 驱动的搜索引擎，搜索实时网络并生成带有引用支持的对话式答案。它旨在处理从快速事实问题到产品比较、旅行规划、当前事件、学术研究和专业尽职调查等一切内容。
用户可以根据问题的复杂性在标准搜索、专业搜索和更广泛的研究模式之间切换。高级深度研究可以搜索更大的来源集合，交叉引用信息、分析上传的文档、执行计算并为更复杂的研究任务准备结构化报告。
优点和缺点
- 生成带有引用和原始来源链接的直接答案
- 处理快速搜索、复杂比较和长篇研究
- 支持后续问题而不丢失原始搜索上下文
- 可以分析上传的文件以及实时网络信息
- 提供访问多个领先的 AI 模型
- 生成的摘要可能省略原始来源中包含的限定语
- 引用仍需要打开和验证重要研究
- 高级模型和更高的研究限制需要付费订阅
2. ChatGPT 搜索
ChatGPT 搜索将对话式人工智能与访问当前网络信息相结合。它可以自动决定何时搜索问题，或者用户可以手动选择搜索以获取及时的事实、新闻、推荐、体育信息或其他可能不包含在模型现有知识中的材料。
搜索响应可以包括内联引用、来源面板、图像、地图和链接到相关网页。其主要优势在于搜索集成到更广泛的助手中，能够分析文件、解释图像、编写、编码和跨检索信息进行推理。
优点和缺点
- 将网络搜索与编写、分析、编码和多模式能力相结合
- 可以自动搜索当问题需要当前信息时
- 提供内联引用和专用来源面板
- 支持自然后续问题和复杂对话式研究
- 通过网络、桌面和移动应用程序提供
- 不总是提供传统的结果页面体验
- 来源选择和合成结论仍可能包含错误
- 搜索和研究使用限制取决于用户的计划
3. You.com
You.com 将对话式搜索与 AI 研究代理和来自多个主要提供商的模型访问相结合。其研究代理可以规划研究过程、重复搜索网络、打开相关页面、比较来源并生成引用的报告，而不是仅返回链接列表。
该平台还支持文件上传、自定义代理、长上下文研究和专业用户的专业工作流程。You.com 已经越来越多地扩展到开发人员的搜索和研究基础设施，提供 Web Search、Contents、News 和 Research 应用程序接口，以便在当前信息中接地外部 AI 代理。
优点和缺点
- 研究代理可以执行多步骤搜索并生成引用的报告
- 提供来自多个 AI 公司的模型访问
- 支持文件、自定义代理和专业研究工作流程
- 为开发人员提供搜索和研究 API
- 评估来源的相关性、新鲜度和多样性
- 代理和开发人员工具的不断增长可能使平台感觉复杂
- 其界面与传统搜索结果页面不太相似
- 最有能力的研究代理和模型需要订阅
4. Microsoft Copilot 搜索
Copilot 搜索是 Microsoft (MSFT ) 的答案专注搜索体验，位于 Bing 内部。它从多个网页中读取和组合信息以生成带有引用、相关主题、媒体和进一步探索建议的总结响应。
用户可以查看用于创建答案的来源、打开更广泛的相关链接列表并在保留原始搜索上下文的情况下提出后续问题。Bing 仍然可以与 Copilot 搜索一起使用，适合那些更喜欢传统网站、本地信息、购物、图像和快速事实查询的用户。
优点和缺点
- 将 AI 生成的答案与更广泛的 Bing 搜索体验相结合
- 显示引用的来源和与查询相关的其他链接
- 支持后续问题和建议的更深入探索领域
- 将图像和视频结果集成到搜索体验中
- 对于已经在 Microsoft 生态系统中工作的用户很有用
- Bing、Copilot 和 Copilot 搜索之间的划分可能会令人困惑
- 答案质量根据主题和可用来源而有所不同
- 体验可能比专用答案引擎更拥挤
5. Brave 搜索
Brave 搜索是一个专注于隐私的搜索引擎，建立在自己的独立搜索索引之上。它不为个性化广告而对用户进行个人资料设置，并将传统搜索结果与引用网络页面的 AI 生成答案相结合。
AI 答案提供简洁的摘要，而 Ask Brave 支持更长的对话式响应、后续问题、上下文媒体和深度研究模式。用户可以在传统结果页面、简短答案或更广泛的 AI 辅助研究体验之间进行选择。
优点和缺点
- 使用自己的独立搜索索引，而不是仅仅依赖其他主要引擎
- 不对用户进行个人资料设置或建立广告身份
- 将传统结果、简洁的 AI 答案和更长的 Ask Brave 响应相结合
- 提供支持生成答案的引用的可见链接
- 可以在不创建帐户的情况下通过大多数浏览器使用
- 某些本地、购物或专门查询的覆盖范围可能落后于更大的索引
- 深度对话式研究不如一些专用研究平台成熟
- 隐私保护可能会限制某些个性化搜索形式
6. Google AI 模式
Google AI 模式通过对话式响应、先进推理、多模式输入和后续问题扩展了 Google 搜索。其查询扇出系统将复杂请求分解为相关子主题、执行多个搜索并将结果合并为一个带有支持网络内容链接的响应。
AI 模式还利用 Google 的搜索索引和实时信息系统，用于产品、地点、金融、体育和其他结构化主题。最近的更新添加了重新设计的 AI 驱动搜索框、改进的对话式连续性、背景信息代理、文件和视频输入以及对原始发布者的更突出的链接。
优点和缺点
- 将生成答案与 Google 的广泛搜索基础设施相结合
- 对本地地点、产品、图像、当前事件和结构化数据有强大的覆盖范围
- 支持复杂问题、后续问题、文件、图像、视频和其他输入
- 查询扇出探索多个相关搜索以获得更广泛的覆盖范围
- 保持对网络页面和支持文章的直接链接
- 某些功能依赖于地区、语言、设备或帐户类型
- 个性化功能可能需要连接其他 Google 帐户数据
- AI 生成的摘要可能会在用户检查原始来源之前满足查询
7. Kagi
Kagi 是一个无广告、订阅支持的搜索引擎，旨在为用户提供更多对排名和隐私的控制。用户可以提高、降低、阻止或优先考虑特定的域名、应用专用搜索镜头以及在不受广告驱动搜索激励的影响下自定义结果。
Kagi 助手将 Kagi 搜索与领先的语言模型之一相结合。用户可以决定助手是否具有网络访问权限、在对话过程中切换模型、应用个性化结果和搜索镜头、上传文件以及创建多个自定义助手。AI 功能也可以完全禁用，当用户想要传统搜索体验时。
优点和缺点
- 无广告搜索模式减少了点击和跟踪的激励
- 允许用户自定义排名和优先考虑首选网站
- 搜索镜头提供特定主题或来源类型的专注结果
- 助手支持具有可选网络访问的多个 AI 模型
- 用户可以完全禁用基于 AI 的搜索功能
- 继续使用需要订阅，试用期限后
- 本地、地图、购物和小部件可能不如更大的搜索生态系统
- 广泛的个性化需要一些初始配置
8. Felo
Felo 是一个多语言 AI 搜索引擎，解释自然语言问题、搜索当前网络并生成带有编号引用的对话式答案。其跨语言检索可以在搜索之前翻译查询，允许用户发现他们可能不懂的语言中发布的信息。
该平台还包括用于更广泛报告的研究模式、学术搜索、文件和文档分析、可编辑的视觉化、思维导图以及将研究转化为文档或演示文稿的工具。这使 Felo 对于多语言研究和希望将搜索结果转化为其他格式的用户特别有用。
优点和缺点
- 强大的多语言和跨语言搜索能力
- 提供带有引用的对话式答案
- 研究模式支持更长、更结构化的调查
- 可以将研究转化为思维导图、文档、网页和演示文稿
- 支持学术、社交媒体、视频和一般网络搜索
- 不断增长的创建工具可能会分散对核心搜索体验的注意力
- 翻译可能会从原始材料中去除细微差别
- 用户仍必须验证检索来源的质量和权威性
9. Andi
Andi 是一个答案优先的 AI 搜索引擎，围绕一个干净、对话式的界面设计。它尝试提供直接答案、视觉摘要和有助于用户快速理解主题的相关网页，而不是呈现一个由排名链接主导的页面。
隐私是该服务的核心部分。匿名搜索不需要帐户，Andi 声称它不跟踪匿名搜索、保存浏览行为、出售个人信息或依赖广告。最近的更新重点关注更快的响应、改进的意图识别、更好的主题分类和复杂查询的更有效重写。
优点和缺点
- 干净、易于访问的答案优先搜索界面
- 不需要帐户即可进行匿名搜索
- 无广告模式减少视觉杂乱和商业干扰
- 强调隐私，避免出售个人搜索数据
- 快速响应适用于日常信息搜索
- 提供的高级研究和文件分析工具比大型平台少
- 对于一些小众或高度技术主题，覆盖范围可能较少
- 其较小的生态系统提供的集成和专用搜索体验较少
10. Consensus
Consensus 是一个为科学和学术研究而构建的 AI 驱动学术搜索引擎。它搜索一个包含超过 2.2 亿研究论文的数据库，并将生成的答案连接到真实研究而不是使用网络作为其主要信息来源。
其研究代理可以执行多步骤文献搜索、应用学术过滤器、识别类似论文、跟踪引用、比较研究并调查研究差距。其他工具包括全文论文分析、研究快照、共识计量、高级过滤器、专用文档上传、引用管理集成以及与单个论文或保存的集合进行对话。
优点和缺点
- 答案基于真实的学术论文，而不是一般的网络内容
- 研究代理支持复杂的文献综述工作流程
- 高级过滤器可以通过方法、样本大小、新鲜度和期刊质量来细化结果
- 全文分析可以超出摘要检查方法、结果和讨论
- 共识计量有助于可视化跨相关研究的一致性
- 不适用于一般网络、本地、购物或突发新闻搜索
- 学术论文可能过时、相互矛盾或方法论上存在缺陷
- AI 摘要不能取代阅读完整研究以做出重要决定
未来影响
AI 搜索正在超越简单的问答，转向可以规划搜索、调查多个子主题、比较相互冲突的证据、监控主题随时间变化以及将发现转化为报告或其他可用输出的研究代理。
这种转变使来源透明度更加重要。流畅的答案会产生虚假的确定性，尤其是当系统从具有不同发布日期、方法论、激励和权威级别的来源中组合信息时。引用应该使验证更容易，但用户仍需要检查来源是否支持所做的特定声明。
最好的搜索体验可能最终会结合多种模式，而不是用一种模式取代另一种。直接答案对于定位很有用，后续对话式问题有助于完善问题，传统链接对于查看完整来源和发现 AI 摘要可能排除的观点仍然至关重要。
随着这些系统变得更加强大，用户应该根据搜索覆盖范围、引用质量、隐私、来源多样性以及生成声明可以被独立验证的容易程度来评估它们。
