发布日期: 7/16/2025 3:33:43 PM 　点击量: 30

AI搜索的核心在于通过自然语言处理(NLP)、深度学习模型、知识图谱等技术，实现从“机械匹配”到“语义理解”的突破。
自然语言意图识别
AI搜索不再依赖关键词填充，而是使用预先训练好的语言模型(如GPT-4、BERT)来分析上下文，破译用户问题的核心需求。例如，当用户询问“适合敏感皮肤的防晒霜”时，系统需要识别“敏感皮肤”、“防晒霜”和“推荐”三个关键要素，并排除干扰信息。
多模态处理能力
AI搜索支持文本、图像、语音、视频等多模态输入，通过原生多模态大模型(如致远研究院Emu3)生成综合答案，进行统一处理。例如，如果用户上传了一张皮肤病的照片，AI可以将图像与医学文本库结合起来，提供诊断建议。
知识图集成
知识图结构化实体、属性、关系，构建“疾病症状治疗方案”或“产品参数用户评价”等相关网络，提供精准决策支持。比如在医疗领域，知识图谱可以辅助诊断；在电商领域，可以优化产品推荐逻辑。
实时动态优化
AI搜索通过API接口提供对最新数据源(如新闻、社交媒体)的实时访问，保证了答案的时效性。比如元索AISEO的动态问题库，可以快速响应AI对话中的新需求场景。