搜索的演变以及生成式搜索引擎 Perplexity搜索的演变是一个漫长而复杂的过程，它伴随着人们对信息需求的不断增长和技术的不断进步。从最早的目录和索引，到关键词匹配的搜索引擎，再到如今的生成式搜索引擎，搜索技术经历了翻天覆地的变化。一、搜索的演变早期目录和索引搜索的概念最早可以追溯到印刷术的出现，当时人们开始使用目录和索引来帮助他们查找书籍和文献。这种方式虽然简单，但已经具备了搜索的基本功能，即根据一定的规则或标准，从大量的信息中筛选出用户需要的内容。关键词匹配的搜索引擎1990年代中期，Yahoo!等早期搜索引擎开始出现，它们使用关键词匹配的方式帮助用户查找网页。然而，由于当时的搜索引擎技术还不够成熟，搜索结果并不总是准确或完整，用户往往需要花费大量的时间和精力来筛选和过滤信息。PageRank算法与SEO1998年，谷歌成立，并引入了PageRank算法，通过评估网页之间的链接数量和质量，将给定网页的权重和重要性进行排名。这一算法的引入极大地提高了搜索引擎的准确性和相关性，使得用户能够更容易地找到他们需要的信息。同时，这也催生了搜索引擎优化（SEO）这一行业，网站所有者需要了解PageRank算法以及其他搜索引擎的排序因素，以便优化网站以提高其在搜索引擎中的排名。生成式搜索引擎的兴起近年来，随着人工智能技术的不断发展，生成式搜索引擎开始崭露头角。这类搜索引擎不仅能够理解用户的查询意图，还能够从大量的信息中生成出符合用户需求的回答或摘要。生成式搜索引擎的出现，进一步降低了用户获取信息的门槛，提高了搜索效率和准确性。二、生成式搜索引擎 PerplexityPerplexity AI是一款几乎最早推出的生成式搜索引擎（或称为回答引擎），它利用大模型的力量，为用户提供准确、直接的答案，并同时提供来源参考。产品特点理解用户问题的能力：Perplexity能够准确理解用户的查询意图，并生成出符合用户需求的回答。总结搜索结果的能力：Perplexity能够从大量的信息中筛选出最相关、最有价值的内容，并生成出简洁明了的答案。保留搜索结果索引的能力：与传统的搜索引擎类似，Perplexity也保留了搜索结果的索引，方便用户进一步查看和筛选。扩展用户问题的能力：Perplexity能够根据用户的查询意图，生成出相关的问题和建议，帮助用户更深入地了解他们感兴趣的主题。创新功能Source Edit（信源编辑）：允许用户编辑参考信源并重新搜索，有效减少无关信源对结果的干扰。Focus Search（专注模式）：在开始新搜索前限定搜索范围，提升搜索效果。该功能在学术搜索、数学计算、YouTube视频和Reddit论坛搜索等方面进行了特别优化。Perplexity Copilot：作为用户的搜索助手，Copilot提供更细致、深入和个性化的回答。它不仅能够深入理解用户意图，还能根据用户的个人情况提供定制化内容。市场表现尽管在访问量上Perplexity仍远不及主流搜索引擎，但自推出以来，它一直保持稳定增长，并在同类产品中保持最高访问时间。在a16z发布的月访问量前50的GenAI产品中，Perplexity AI排名第十。从3月到10月的半年时间内，Perplexity AI每天处理的搜索请求量增长了6～7倍，目前每天要处理数百万个搜索请求。评估与认可Stanford的Nelson F. Liu在论文《Evaluating Verifiability in Generative Search Engines》中，对Bing Chat、Perplexity、YouChat和Neeva等几大搜索引擎进行了评估。综合来看，Perplexity在这项评估中表现最为出色。三、总结搜索的演变是一个不断发展和完善的过程，从早期的目录和索引，到关键词匹配的搜索引擎，再到如今的生成式搜索引擎，每一次变革都极大地提高了用户获取信息的效率和准确性。Perplexity AI作为生成式搜索引擎的代表之一，凭借其强大的理解用户问题的能力、总结搜索结果的能力、保留搜索结果索引的能力以及扩展用户问题的能力，在市场上获得了广泛的认可和好评。未来，随着技术的不断进步和用户需求的不断变化，搜索技术还将继续发展和完善，为用户提供更加便捷、高效、准确的搜索服务。