知湖の人々は真剣に科学研究を行っており、これはますます信憑性が高くなってきています（doge）。

学術的なホットトピックについて知りたい場合は、検索するだけで、AI がワンステップで概要を提供するだけでなく、参考文献もリストします。

大きなモデルを使って論文の内容についてさらに議論したい場合、別のページに移動する必要はありません。論文をワンクリックで一時保存領域に選択するだけで、楽しくチャットを始めることができます。

速報：Zhihu の AI 搭載検索エンジン Zhihu Direct Answer が正式に「専門検索」機能を開始しました。

さらに、同社は中国で初めてAI検索と本物の論文データベースのワンストップソリューションを提供する企業です。

VIPやZhihu Selectなどのソースから5,000万以上の高品質の中国語と英語の文学文書を組み込んでおり、文書の検索、アップロード、専門的な通訳などのさまざまな機能も提供しています。

これまで多くのZhihuユーザーは、Zhihuの専門的な特性と知識共有環境に基づいて、ホットな話題を追跡したりアイデアを見つけたりするのに使用するのがかなり有利だとして、Zhihuの直接回答を学術的に使用することを推奨していました。

現在、Zhihu は国内外の正規の学術論文データベースとの統合をさらに進め、論文分析と Q&A 機能を強化しており、これは研究愛好家にとってまさに恩恵となっています。

予想通り、これを試した最初の波のユーザーの中には、「専門的な検索により、Zhihu の直接的な回答が独自の価値を発揮できるようになりました」と叫んだ人もいました。

早速、テストしてみることにしました。

論文を書くときは、Zhihu（中国のQ&Aウェブサイト）から始めると非常に役立ちます。

Zhihu Direct Answers へのエントリ ポイントはホームページの上部にあります。または、別の URL (https://zhida.ai/ ) からアクセスすることもできます。

新バージョンでは、既存の一般検索に加え、「専門検索」ボタンが刷新されました。ユーザーは質問をする前に、中国語論文データベース、英語論文データベース、 Zhihu Selectedなど、様々な公開ナレッジベースを選択できます。

たとえば、範囲が Zhihu の注目コンテンツに限定されている場合、大規模モデルは、回答者からの最も評価の高い回答に基づいてコンテンツを要約して生成します。

論文データベースに範囲を限定することで、より関連性の高いオリジナル論文へのリンクを見つけることができます。

ZhihuのDirect Answer専門検索は、5,000万件を超える高品質な中国語と英語の文献文書を基盤としており、幅広い専門分野を網羅していることも特筆に値します。「ディープラーニングは地質学的貯留層特性の予測精度をどのように向上させることができるか？」といった質問にも、論理的かつ裏付けとなる証拠に基づいて回答でき、元の研究論文まで遡って調べることもできます。

Zhihuの直接回答は、検索段階での網羅性、専門性、卓越性を実現し、知識共有コミュニティとしての高品質なコンテンツの蓄積を最大限に活用しているようです。

さて、それでは論文を読み進めていきましょう。

VIP に索引付けされた中国語論文であれば、詳細を読むのは非常に便利です。別のページにジャンプする必要はなく、論文タイトルの下にある「ファイルのプレビュー」をクリックするだけです。

私たちのテストでは、より便利な機能は、「保存」をクリックしてすべての参照ソースを一時ファイルとして保存し、その後、より大きなモデルとのさらなる質疑応答のやり取りで新しい参照範囲として使用できることであることがわかりました。

つまり、研究の方向性やトピックをより深く理解したい場合、わざわざ論文をダウンロードしたり、他のAIツールに切り替えたりする必要はありません。参考文献のリンクを直接指定するだけで、Zhihuの大規模モデルを使って詳細な議論を行うことができます。

たとえば、Mamba を紹介する 3 つの記事から、Mamba と FlashAttention の関係を次のようにまとめることができます。

これに応えて、匿名のボランティアはこう言った。

さらに、Zhihuの直接回答専門検索はローカルファイルのアップロードにも対応しており、検索機能を使わなくても論文閲覧ツールとして直接利用できます。

もちろん、人間のコミュニケーションを中心とした知識共有プラットフォームとして、Zhihu はこのような AI 製品において依然としていくつかの伝統的なスキルを保持していることがわかりました。

例えば、満足できなかった場合、ワンクリック（doge）で他のユーザーに質問することもできます。

つまり、Zhihu の直接回答機能の専門的な検索機能は、研究者が研究の方向性を理解し、関連する文献を収集し、文献レビューを書くためのワンストップソリューションを本質的に提供します。

技術的な詳細：「信頼性」を重視

QuantumBit はまた、科学研究における AI 検索の最大の課題である錯覚の問題に対応するために、Zhihu Direct Answer がスパース検索とデンス検索のハイブリッド検索スキームを採用し、想起プロセスの効率とコンテンツの高い関連性を効果的に保証していることも知りました。

さらに、Zhihu の知識共有と Q&A 分野における豊富な経験に基づき、システムは、コンテンツの信頼性、回答者の専門性、回答の完全性など、リコール プロセス中に多数のコンテンツ品質シグナルを組み込み、生成される結果の信頼性をさらに向上させます。

一方、モデル機能の面では、Zhihu の直接回答プロフェッショナル検索は、さまざまな最先端技術を統合して、複雑な問題を分析して解決するモデルの能力を強化します。

マルチエージェント協調システム

カスタマイズされた大規模言語モデルの関数呼び出し能力をベースに、複数のエージェントの協調作業を通じて、情報検索、コンテンツ分析、数学計算などのさまざまな機能をサポートします。

簡単に言えば、これらの様々な段階の機能は、一連の専用モデルとツールによって処理されます。その利点は、ユーザーに低コストで低遅延かつ高品質な回答を提供できるだけでなく、ユーザーの多様なニーズに柔軟に対応できることです。

推論に基づく意図的な理解

ユーザーの意図を深く理解する能力は、AI 検索エクスペリエンスにとって非常に重要です。

Zhihu Direct Answer は、Zhihu が長年蓄積してきた自然言語理解技術と大規模言語モデルの強力な推論能力を統合し、ユーザーのコンテキストと質問を詳細に分析し、さまざまな角度とレベルから多様で高品質なコンテンツを思い出すことができます。

マインドチェーンプロンプトプロジェクト

複雑な問題におけるモデルのパフォーマンスを向上させるために、Zhihu Direct Answer は思考連鎖や少量学習などのプロンプト手法を使用します。

思考プロセスの例をプロンプトに組み込むことで、モデルは人間の思考をより適切にシミュレートし、より論理的で説明的な回答を提供できるようになります。

適応的なコンテキストの並べ替え

呼び出された文書については、Zhihu Zhida は動的なテキストスライスアルゴリズムを使用してコンテンツをブロックに分割します。

トレーニングされた Reranker モデルは、セグメント化されたコンテンツにスコアを付けてランク付けし、インテリジェントな組み合わせ戦略を使用して複数の関連するテキスト ブロックを有機的に組み合わせ、複雑な問題に対してより完全で豊富なコンテキストを提供します。

適応型のコンテキスト並べ替えメカニズムにより、回答の一貫性と情報内容が向上し、コンテンツの深さと幅に対するユーザーのニーズを満たすことができます。

AI 検索製品のユーザー エクスペリエンスでは、信頼性だけでなく応答速度も重要です。

これを解決するために、Zhihu Direct Answer はプレフィックス キャッシングやチャンク プリフィルなどの技術を採用し、最初のタグ付けとデコード時の遅延を削減し、サービスのスループットと応答速度を向上させます。

AI 検索において、Zhihu はシナリオの優位性と専門性で際立っています。

公平に言えば、大規模モデル推論の価格低下に伴い、AI 検索における市場競争は最近かなり激しくなっています。

一方、AI検索は収益を生み出す可能性が最も高いAIアプリケーションとして、市場から好意的なフィードバックを得ており、データも急速に増加しています。例えば、業界ベンチマークであるPerplexityでは、7月に約2億5000万件のクエリ数を記録しており、これは2023年の総クエリ数の半分に相当します。

一方、スタートアップ企業が準備を進める一方で、GoogleやOpenAIなどの大手企業も参入し、独自のAI検索製品を自ら立ち上げている。

ZhihuはAI検索市場に最も早く参入したわけではなく、規模の面でも最大手ではないものの、結果の面では国内市場で明らかに独自の優位性を確立している。

ZhihuのDirect Answer機能は今年6月末にリリースされ、7月にはすでにさまざまなAI製品リストで目立つようになっていた。

QuantumBit Think Tankのデータによれば、7月の総訪問数は430%増加した。

SimilarWebの最新データによると、9月の訪問数は470万件に達し、8月に比べて180％以上増加した。

ウェブサイトトラフィックの増加傾向から判断すると、Zhihuの直接的な回答はAI検索製品の中でかなり競争力があります。これは、ZhihuがAI検索において持つ固有の優位性に関係しています。

Zhihuは中国最大のオンライン知識共有コミュニティであり、質疑応答形式で専門的かつ詳細なコンテンツを豊富に蓄積しています。ユーザーの習慣とプラットフォームのコンテンツ品質は、AI検索という製品フォーマットと非常によく一致しています。

テンセントニュースとの最近のインタビューで、ZhihuのCEOである周元氏は、Zhihuは創業以来、質問をすることは検索と非常に似ていると考えていたとも述べています。検索とは、すでに生成された情報を検索することです。既存の情報が不十分な場合は、まだ生成されていない情報に結び付けるために質問をすることができます。

この観点から見ると、大規模モデル技術の発展により、「検索」と「質問」の境界がさらに打ち破られ、この製品設計はより自然なものになりました。

プロフェッショナル検索機能のリリース後、多くの Zhihu ユーザーがフィードバックで次のように述べています。

Zhihu の直接回答の今回の更新により、同社の中核競争力がさらに強調されるものと思われる。

これは、専門分野におけるユーザーの情報検索やクエリのニーズをよりよく満たすと同時に、Zhihu が専門性と実用性を重視し、現在急成長している AI 検索分野で独自のエコシステムを確立する方向に進んでいることを示しています。

一般ユーザーとして私たちが期待できることは、AI 検索製品のさらなる実装と競争により、Zhihu の直接回答プロフェッショナル検索のような更新と反復により、私たちの詳細な検索ニーズを満たす市場ベースの製品が登場するようになることです。

大規模モデルの時代においては、専門的かつ深い知識を獲得するためのコストがさらに低下し、研究手法とビジネスモデルの両面で新たな可能性が生まれ始めていることが分かります。

- 以上-