当AI搜索完全免费后,
我们的工作流、交互方式、信息记录方式都会有什么变化?
距离 Google 用AI摧毁自己的最赚钱业务,传统搜索,已经过去了72小时。
大洋彼岸的百度,也做了相似的决定,
百度AI免费了 Deep Search(深度搜索),还在传统搜索里留了点击入口
这种独立于传统搜索、不受限于纯对话框的AI搜索的形态,我目前叫它融合搜索。
就像是 OpenAI o3、Qwen3、Claude4 给自己安上快慢思考一样,
融合搜索让我保留了自己的选择权,在同一个页面里切换两种搜索方式:
简单的事实性问题用传统搜索
复杂的操作问题用AI搜索
那如何用AI搜索帮我整理笔记?成为我的第二个外脑?
我还找到了一种全新的玩法,
通过AI搜索,可以将我一周的笔记压缩到一张纸,一个月的笔记压缩到单个文件,
能保持实时更新,还不需要用到云端知识库。
实现的方法很简单,
将你要记录的信息主句,像是Anthropic举办的codewithclaude发布会的内容要点写到备忘录,
需要回顾的时候,将句子跟前缀组合起来
模版:
chat.baidu.Com/search?word={信息主句}
实例:
chat.baidu.Com/search?word=Anthropic举办的codewithclaude发布会的内容要点
这样就可以保证你每次回顾的时候都可以了解到这件事的最新情况,
虽然我也想按照同样的方式,把 Google 的AI Mode也加上,可惜目前因为区域、语言受限,还不能直接拼接。
再来说说这套从Andrej Karpathy大神脱胎出来的笔记记录方法吧。
非项目的日常笔记只用一个备忘录文件,这样可以在单个文件里搜索所有内容。也就不会出现我存了收藏了,但就是不会再阅读的情况。
哪怕过了一段时间后能想起来,信息也有点过时了。
有些网页存了三个月还没从待读清单出来,自动保存的记录很难吸引注意力
还有一种情况是知识迁移,也是不同的笔记体系转移的最大痛点。因为我之前的笔记或者论文是以本地的知识库存在的。百度AI同样是支持了知识库功能,在左侧栏点击知识库+号,一共可以上传25G文件。这样让笔记附加上了联网能力,就能发挥更大一层的作用。
有任何想法或待办事项出现时,都会简单地以纯文本形式将它添加到笔记的顶部。不重要或者旧的信息就自然沉淀。
作为一个滴答清单、flomo、Notion、Obsidian 都重度使用过的用户来说,坚持上一段时间,这种笔记方法可以很大程度减轻我的待办焦虑。
但很多时候因为新建任务的时候时间很短,任务切割得不够细,就会导致累计,我一年来一周的待办的数量基本都在400-500以上。
这就会让新建待办成为一个非常有压力的选项。要想保留轻便,手动记录的文本就不能太长,所在在AI搜索免费前,我还会将每一件事做成文件夹。然而这又会陷入手动打包好的知识会过期的窘况,
所以当我看到ai搜索可以直接以拼接的形成存储我想要记的信息,我立刻就把这套笔记方法重新用起来了。这套方法依赖的就是速度和质量:
在视频里我测试了两个不同难度的问题,
快是挺快,质量怎么样呢?
百度智能模式下的深度搜索在思考的过程里,会先重新表述问题,确定一次查询里需要覆盖的信息,将一次查询拆解多个。
在一次搜索中,会至少运行两次反思:
反思的思路集中在是否满足需求、是否需要追问、是否需要多个提问角度、有没有更可靠的信息来源等等。
最终输出的结果有可以追溯来源、也会将数据等做成表格形式。在一众AI搜索里面的质量位于中上。在同一个对话里,我追问了一个更难的问题,
可以看到思考的时间会随着难度提升弹性增加,而且有了追问功能,感兴趣的话题也可以选择保留下来。
优点就是免费,没有压力,
问多少次都行。
当然这套笔记方法还有一条把重要的信息捞回来的方法,
回顾或者二次搜索笔记的时候,
因为存储的文本很短,如果发现任何值得持续关注的内容,可以简单剪切粘贴将它"救回"到顶部。
所以我将链接前缀放到了这个文件的第一行,当我需要把信息捞回来的时候,拼接在一起就会自动变成链接形式,cmd+左键就可以自动跳转。
我把这个方法分享给了一些读书搭子后,
他们给出的反馈是,
知识没有消失,而是我把知识存网络上了,
需要的时候再用ai搜索拿回来。
AI正在一次次重构我们的大脑,
创造出更适合人类学习和总结的新方式。
我们开始习惯用问题和AI对话,
而不是用关键词砸网页。
我们希望看到的是一段段总结,
而不是十条蓝色链接。
我们想看到图片、图表、结构,
而不只是文字。
搜索应该是我们和信息之间的桥梁,而不是一个信息超市。
从已知的市场报告里,AI搜索里网页点击率都还高于传统搜索,也说明了一个事实:
我们不是不想点击链接,而是不知道点哪个。
这不是内容失去了机会,
而是内容终于找到了更优的出口。
搜索从“AI VS 传统”变成了“AI IN 传统”。
Google 没死,它变成了一个会总结的 Google。
百度没死,它成了一个会对话的百度。
我们不再“搜索内容”,我们搜索的是:
更好地理解一件事,
更快地找到方向,
更准确地完成任务。
那么,
欢迎来到 AI 搜索的新时代。
你再也回不去了。
文章来自于“卡尔的AI沃茨”,作者“卡尔 & 阿汤”。
【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。
项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n
在线使用:https://n8n.io/(付费)
【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。
项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file
【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。
项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file
在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)
【开源免费】FASTGPT是基于LLM的知识库开源项目,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。整体功能和“Dify”“RAGFlow”项目类似。很多接入微信,飞书的AI项目都基于该项目二次开发。
项目地址:https://github.com/labring/FastGPT
【开源免费】MindSearch是一个模仿人类思考方式的AI搜索引擎框架,其性能可与 Perplexity和ChatGPT-Web相媲美。
项目地址:https://github.com/InternLM/MindSearch
在线使用:https://mindsearch.openxlab.org.cn/
【开源免费】Morphic是一个由AI驱动的搜索引擎。该项目开源免费,搜索结果包含文本,图片,视频等各种AI搜索所需要的必备功能。相对于其他开源AI搜索项目,测试搜索结果最好。
项目地址:https://github.com/miurla/morphic/tree/main
在线使用:https://www.morphic.sh/