AI 搜索指的并不是在搜索算法里加入 AI 的成分。其实传统的搜索里，算法的含量已然很高了，也有 AI 的影子。
而这里的 AI 搜索，特指能够借由大模型的理解、推理和生成能力，实现自然语言交互基础上的信息查询。在查询之后，结果清晰明了，还有配套的脑图和大纲。
这里提到的可查询的信息，也很全面，几乎钉钉里涉及到的各类信息，都是可查询的对象：私聊、群聊、文档、日程、待办、会议等等，还有知识库、日志。这些信息，也并不是散乱组织的，而是有结构的，相关的人员、聊天、文档等也都有关联性。这样互相之间的逻辑就更清楚了。
2 具体的应用场景具体的应用方面，第一个就是提问，就发生了变化。对于工作场景下的很多问题，可以用自然语言去提问了。官方给出的案例，能够看得出来，是可以帮我大大减轻搜集这些信息的工作量的：
第二个，就是回答问题，是围绕具体钉钉内信息的结构化输出，直接得到答案，并不是把相关的聊天记录和文档信息给罗列在下面，还得自己翻找。
像这个，针对某个讨论的课题，能够直接搜集两份资料，得到结论。
第三点，在结果之后，还有脑图和提纲作为参考。同时，还有推荐的追问问题。比如就刚刚的结果，我们想了解团队的成员有哪些，可以看到这种效果：
在我看到的案例中，比较惊艳的是这种，通过各种信息判断当下任务状态的，比如，提问一个任务的处理情况，能够看到任务的进展，以及相关的负责人：
这样的信息整理，会大大提升了解任务情况时的效率。也防止自己漏掉一些待处理的任务。
由于这些信息都有出处，也可以追溯到原始信息里去做更进一步的了解。
3 AI 搜索之于钉钉话说回来，想聊聊 AI 搜索对于钉钉来说意味着什么。
在大模型领域，开放性是原生的，谁的应用层都可以调用，在独有的数据和信息上做训练，以及做调试。所以应用层的独特性和价值，都会沉淀在场景和数据上。
钉钉在这两方面有自己的独特性。场景是垂直的办公场景，覆盖的企业数和用户量很多，能深入很多企业的具体业务流程中，这是独特性之一。
另外，前文提到的钉钉的各种信息和数据，从聊天记录，到会议记录，到日程和组织关系，都让这些信息更加结构化。这是一批特别的数据，在别的应用层训练时还苦恼的如何平衡数据的关系与权重时，钉钉天然就能拿到工作流中的这些结构和关联。
AI 搜索会是钉钉围绕自己独特性出现的差异化功能。
我之前也介绍过通用型的 AI 搜索，它们解决的问题是信息的获取，需求相对分散和长尾。而 AI 搜索解决的，实际上是信息的聚合与再整理，需求比较集中和刚需。
很多企业并没有很好地组建起结构化的知识库，而 AI 搜索能帮助完成很重要的一步：识别工作意图。高频的 AI 搜索之后，理论上可以建立起一套围绕用户工作场景的结构化信息库，理想情况下，这就是企业自己的知识库。这是 AI 能起到作用的很重要的场景，要人去做，往往吃力不讨好。
另外比较有意思的是，这次钉钉 7.6 版本升级后，AI 助理除了默认接入通义大模型，也支持自选 6 家大模型，包括：MiniMax、月之暗面、智谱AI、猎户星空、零一万物、百川智能。其中多家我之前都做过介绍。
这种开放性，将应用层完全跟大模型剥离开来，不只是做做噱头。大模型可能会呈现不同的优势点，有的适合做总结，有的适合做推理。对比过之后，用户可以自由选择最有利于自己的底层模型。钉钉也不用再受制于单个模型的瓶颈。这点很有意思，也会让 AI 搜索有更多可能性。
4 解决实际问题的才是AI 产品我自己不厌其烦地聊这个观点，就是解决实际问题才是产品。AI 的算法再惊叹，技术再惊人，如果解决不了用户需求，就不是 AI 产品。
坦白说，现在 AI 在应用场景上的进展，跟 2023 年初相比，大家都要悲观许多。就像我在聊苹果 AI 的时候提到的，场景+AI，比 AI+场景要更落地，更有效。
我们缺的不是 AI的技术，而是 AI 能让人直观感受到体验差的场景。
像AI 的确是能够进行内容创作的，但今天我日常看到的内容里，几乎没有 AI 的影子。播客、小红书和视频的文案，是很难直接产出的。对于内容创作者来说，更多还是辅助工具，协助做转录语音、整理信息的工作。
最多使用 AI 做文本创作的，反而是 SEO 这样的领域，用大量低成本不讲究品质（也不需要讲究品质）的网页来蛊惑搜索引擎，提升排序。
在许多行业，也都是如此，原本寄予很高期待的游戏行业，AI 的渗透率也并不理想。
我的感受是，这几年，也许依然是大模型在各个行业内，垂直落地的阶段。像在硅谷，AI 创业者们做的往往都是 toB 的项目，反而不是 toC。跟用户场景也有关系。
说到钉钉的 AI 搜索，我当然不是在说一定就是非常出色的、了不起的 AI 产品，但钉钉天然有这种使用场景的土壤，作为一家大组织，能转身这么快地提出一些解决方案，已然很值得点赞了。这是我持续看到 AI 在钉钉落地的原因。
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