SearchGPT 解释：有关 OpenAI 搜索引擎的详细信息

在生成型人工智能的领域中，一个主要挑战是知识截止问题。

OpenAI 的 ChatGPT 早期就引发了对知识截止问题的担忧——这意味着大型语言模型（LLM）只能了解截至某一特定日期的世界信息。例如，当前驱动 ChatGPT 的 GPT-4o 模型的知识截止日期为 2023 年 10 月，而较早的 GPT-4 模型的截止日期则为 2021 年 9 月。

ChatGPT

一个强大的自然语言处理模型

相比之下，传统的搜索引擎如 Google 并不存在这样的知识截止问题。Google 搜索通过不断抓取互联网，更新索引中的最新信息。解决 LLM 知识截止问题的挑战，已经引起了多个供应商的关注，他们正在寻求通过生成型人工智能（GenAI）驱动的搜索能力来解决这一问题。OpenAI 就是其中之一。

什么是 SearchGPT？

SearchGPT 是 OpenAI 构建的生成型人工智能搜索引擎，于 2024 年 7 月 26 日首次宣布。

GPT 代表生成式预训练变换器。GPT 家族的大型语言模型包括 GPT-3、GPT-4 和 GPT-4o，是 OpenAI 开发的基础 LLM，支撑着 ChatGPT。通过 SearchGPT，OpenAI 将结合传统搜索引擎的一些功能与其 GPT LLM 的能力。SearchGPT 不会有知识截止问题，因为它从网络中获取实时数据。

SearchGPT 目前是 OpenAI 的一个原型，已向有限数量的测试用户推出。对于未来希望成为测试组成员的人，还有一个等候名单。测试用户包括个人和出版商。OpenAI 邀请出版商参与 SearchGPT 的评估，以确保他们对搜索结果中其内容的表现感到满意。

该服务不仅是原型，OpenAI 还将其定位为一个临时服务。目标是测试和评估其长期运行效果。当评估完成且 OpenAI 对进展感到满意时，计划将 SearchGPT 功能直接集成到 ChatGPT 界面中。

截至 2024 年 8 月，OpenAI 尚未明确声明 SearchGPT 服务何时将对公众普遍开放或与主要的 ChatGPT 用户体验集成。

SearchGPT 的特点

SearchGPT 将为用户提供许多功能，以扩展 ChatGPT 的能力。主要特点包括：

• 对话式人工智能。 由于 SearchGPT 使用与 ChatGPT 相同的 LLM，该服务提供了自然语言界面来提问。
• 后续问题。 该服务允许用户提出后续问题，使体验更加互动，类似于人类对话。
• 实时响应。 不再有任意的知识截止日期。SearchGPT 能从网络中获取实时信息，向用户提供最新的信息。
• 摘要功能。 与传统搜索引擎仅提供指向更多信息的链接不同，SearchGPT 提供信息的简明摘要。
• 来源归属。 OpenAI 包括了清晰的来源归属和链接，允许用户验证信息并进一步探索原始网站上的详细信息。
• 视觉结果。 SearchGPT 的一项功能是提供以图片和视频形式呈现的视觉结果，以回答用户查询。

OpenAI 对 Google 搜索的回应

Google 长期以来主导了搜索领域。OpenAI 正试图通过 SearchGPT 原型挑战这一地位。

答案，而非链接

Google 搜索和传统搜索引擎的一个长期问题是，它们功能上是信息的索引或指针。Google 搜索不一定提供问题的答案，而是指向答案所在的位置。

Google 确实提供了 AI 概览功能（前称搜索生成体验或 SGE），提供 AI 生成的摘要和片段以便快速获取答案。然而，它主要依赖于呈现指向第三方网站的链接。

SearchGPT 原型的目标是提供对用户问题的答案。它不仅仅提供链接，而是提供信息来源的总结，直接给用户所需的信息。

上下文连续性

传统的 Google 搜索查询是一个时点查询，没有从一个查询到下一个查询的上下文延续。而 SearchGPT 的目标是提供在多个查询之间保持上下文的能力。

搜索准确性

传统的 Google 搜索注重关键词匹配，这有时需要用户翻阅多页才能找到相关信息。此外，传统搜索引擎还存在搜索引擎优化的做法，这利用各种技术来优化搜索结果。SearchGPT 将实时信息与 LLM 结合，以便找到更多具有上下文相关的信息。

无广告体验

SearchGPT 提供无广告的界面，创建了比 Google 更清洁和更友好的用户体验，Google 在搜索结果中显示广告。

AI 驱动的搜索引擎比较

以下是当前 AI 驱动的搜索引擎比较图表。

Sean Michael Kerner 是一位 IT 顾问、技术爱好者和研究员。他曾配置 Token Ring、NetWare，并以编译自己的 Linux 内核而闻名。他为行业和媒体组织提供技术问题咨询服务。