随着 ChatGPT Search 与 Perplexity 等 AI搜索（AI Search）工具的快速兴起，让搜索不再局限于传统的关键词比对。 像是以往想找一家适合庆生、气氛浪漫的意大利面餐厅，可能需要输入多组关键词才能找到合适的选项，但现在只需简单地问：「台北哪里有适合庆祝生日的浪漫意大利面餐厅？」AI搜索引擎就能理解需求，提供符合条件的餐厅推荐。

AI Search 正是运用深度学习与自然语言处理等技术，理解上下文、进行推理，甚至提供预测性的搜索结果，这项技术不只能运用于消费者情境当中，更能让企业应用于知识管理、法遵管理与市场研究等不同领域，在最短时间内从数据中获取洞察。 本篇文章将介绍AI搜索的核心概念与未来趋势，并比较他与传统搜寻的差异，以及企业如何快速开始AI Search的5步骤

随着网络信息量爆炸，过往常见的传统搜寻方式，因为关键词局限而难以精准筛选准确的内容，让用户仍需阅读与整理大量资料。 根据Gartner预测，2026年传统搜索引擎的流量将下降25%，被AI Chatbot和AIAgent所取代。 在这样的趋势下，利用AI 升搜寻的准确度与效率，不仅能让使用者更快速地找到所需资讯，也能透过个性化推荐改善使用体验。

像是黄仁勋爱用的 Perplexity，即是一种 AI搜索服务，只要用户输入提问，Perplexity 不只生成一段回复文字，还附上搜索来源，以及提供相关常见的提问，让使用者获得更完整资料。 AI Search 是一种结合机器学习（Machine Learning）、自然语言处理（NLP）与深度学习（Deep Learning）等技术，让系统能够理解并分析大量的文本、语音或多媒体资料。 以下是 AI 搜索运作的大致原理

  • 搜寻意图理解：当用户输入查询时，AI搜索系统使用 NLP 技术来理解查询的上下文和意图，包括语义分析和字符分析，而不仅仅是关键词匹配
  • 算法匹配： 利用机器学习模型，分析用户的行为和互动，从中学习哪些结果最受欢迎，并根据这些数据调整未来的搜索结果
  • 深度学习优化：在处理复杂问题和大数据数据，深度学习能够进行特征提取并进行模式识别，让 AI Search 能够理解更复杂的查询
  • 持续学习： 根据用户的回馈与行为不断更新搜寻模型，使搜索效率与质量持续提升

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AI搜索与传统搜索差异有哪些？

AI搜索与传统搜索最大的差异在于，AI搜索能理解使用者的上下文、语意，而不仅止于关键字比对，透过自然语言处理、深度学习与机器学习，AI Search 可根据使用者需求动态调整结果，并持续优化精准度。 相较之下，传统搜寻只依赖静态的索引与比对机制，结果易受关键词组合与排序影响，较难满足多元且复杂的信息需求。

特征 传统搜寻 AI搜索
搜寻方式 关键词匹配
依赖用户输入的关键词，搜索结果可能包含大量不相关信息 自然语言处理
用户能用日常语言搜索，系统能从语意、上下文提供更符合的结果
搜寻引擎运作方式 基于索引的搜索
将网页内容建立索引，根据关键词频率、网页关联度进行搜索结果排名 基于深度学习和机器学习的搜寻
通过神经网络模型理解用户查询，并从庞大的知识库中找出最相关的答案
搜索结果呈现方式 以网页链接列表形式呈现
搜索结果的排序主要根据关键词相关性 提供网页链接、摘要与图片等
搜索结果的排序考虑用户意图、上下文、个性化等因素
用户体验 需要用户精确表达搜索意图，搜索结果可能需要用户花费时间筛选 用户可以用更自然的方式搜寻，并提供关联度高的答案，节省阅读时间
对数据库的要求 主要依赖结构化数据，对于非结构化数据的处理能力较弱 能够处理结构化和非结构化数据，包含文本、图片、音频等多形式数据

以下用一家企业的内部知识管理应用举例，一位新进工程师想了解某一特定产品的生产问题

传统搜寻

工程师输入「产品 XYZ 生产问题」，搜索结果可能包含大量的生产报告、设备维护记录、客户投诉等。 工程师需要花费大量时间逐一查看这些文件，才能找到与生产效率下降的相关信息。

AI搜索

工程师输入「为什么产品 XYZ 的生产效率最近下降？ 有什么解决方案？」，AI搜索引擎会理解问题的意图，并从生产数据、设备维护记录、专家意见等多个方面进行分析，最终提供一份详细的报告，指出生产效率下降的原因可能是设备老化导致良品率下降，并建议进行设备更换或维护。

AI搜索优势有哪些？ 5 大企业应用案例说明

AI搜索不仅已时常被运用在日常消费场景中，如今在企业流程中更被看好。 Inside 报导指出，Perplexity 透过收购初创Carbon，将推出可搜寻Notion、Google Docs、Slack等多款企业应用程式的档案与工作讯息，显示企业AI Search成为关键策略版图。 以下提供五种常见 AI搜索的企业应用案例

优化内部知识管理与文件搜寻

AI搜索系统可协助企业管理大量的内部文件、报告与电子邮件，若仅依传统关键词索引，容易无法快速定位所需信息。 例如，跨国企业可以使用 AI 来整合数千份专案报告、专利文件，透过语意分析快速抓取重点段落，加速跨部门合作。

提升客户服务品质

客户反馈、产品手册与客服对话纪录通常散落在不同系统中，将 AI搜索整合至客户支持平台，能自动归纳重复与常见问题，并从用户互动改善搜索结果的相关性，提升客户服务效率。

简化人才招募流程

将 AI搜索导入人资招募流程，不仅以履历资料中的技能关键字比对，还会考虑候选人的工作经验、技能与文化契合度，找出最佳配对的候选人，简化整体招募流程。

加速市场调查与竞争分析

企业需要分析顾客声量、竞品与市场趋势，AI Search可帮助整合新闻报导、社群评论和研究报告等结构化和非结构化的数据，制作成实时信息仪表板，以进行有效的商业智能分析。

提升法务与法遵效率

企业常面临法律条文与法令遵循的要求，如GDPR、著作权、财务税务等。 AI搜寻可快速定位重要条款、案例判决或提供相关法规意见书，提升部门服务效率。

5 大步骤企业开始应用 AI 搜索

1. 厘清需求与盘点数据

在启用 AI搜索前，企业需先厘清最迫切需要应用的场景（如客服、文件管理），并盘点所有可能纳入搜寻的数据来源（数据库、云端文件、CRM、ERP 等），为后续索引与搜索服务奠定基础。

2. 清洗数据与标注

在导入 AI 搜索前，需先进行资料清洗去除重复、错误或过时的信息，并依需求将文件添加标签或分类，如此能确保后续搜索结果更精准，同时提升语意分析、机器学习算法的效率。

3.选择合适的 AI搜索解决方案

根据企业的规模与需求，可以考量解决方案是否具备自然语言处理（NLP）、机器学习等功能、是否容易与企业现有系统整合、是否能随需求弹性扩充。 先以最小可行产品（MVP）方式部署核心功能，快速收集用户的回馈以进行调整。

致力于协助企业 AI 赋能的 iKala 近期推出 iKala Nexus 服务，提供直观易作的 AI 搜索服务，能让企业快速建立内部「企业知识管理」与外部「客服机器人」应用，支持多种系统的数据格式和应用场景， 3 个月、4 步骤就能完成 AI搜索导入，可以作为企业 AI Search 建置的理想选择。

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4. 建立索引与整合系统

利用选定的 AI搜索工具，将所有重点数据建立索引，并设定权限确保敏感信息的安全性。 同时，将搜索功能整合至现有工作流程与应用程序（如 Google Workspace、Slack、Notion），提供员工一站式搜索体验。

5. 培训、监测与持续优化

在系统上线后，提供员工培训并建立反馈机制，让 AI 搜索能持续收集用户行为与需求。 透过监测搜索词、点击率等数据，定期优化算法、更新资料与完善索引配置，使搜索结果能保持高精准度与符合最新的业务需求。

AI搜寻的未来趋势

根据 Forbes 报导，多模态 AI 和大型语言模型（LLM）等技术正在改变企业 AI Search 的未来。 多模态 AI 能够整合文字、图像、音频和视频等多种形式的数据，为企业提供更丰富的背景信息，例如，金融服务业可通过分析市场评论视频中的语气和表情，深入理解市场情绪; 制造业则能利用传感器数据分析噪音和振动，预测设备维护需求。

同时，企业 AI 搜索系统也不再局限于关键词查询，可以通过自然语言、图像或视频等多样方式，让内部数据访问变得更加便捷，而 LLM 具备理解上下文和总结关键信息的能力，正是提升搜索智能化的关键。

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结论：iKala 新服务协助企业 3 个月导入 AI 搜索应用

在未来的企业 AI搜索中，用户体验依然是核心关键，搜寻的「长尾」效应突显了人类查询的本质往往复杂多样，因此搜索系统需要具备理解和解释上下文的能力，同时在不让用户感到信息过多的情况下，提供适当的信息至关重要。 无论是企业内部的知识管理，还是企业对外的客服机器人，AI Search都能帮助企业提供直观、高效的搜索体验，满足个性化的需求。

iKala Nexus 从「企业知识管理」与「客服机器人」提供企业全面的 AI 搜索解决方案， 以直观易作的界面和强大的数据洞察能力，帮助企业迅速整合现有系统，改善人力重复作业流程，提升团队作业效率。

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企业知识管理系统

支持建立统一的内部知识库，运用自然语言处理快速搜寻企业数据，解决信息散失与团队效率低落的问题。

智能客服机器人

提供 24 小时不中断的支持，解决重复性问题并降低人力成本，同时确保一致的服务质量。

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