AI幻觉问题与搜索环节 - AI幻觉问题部分源于搜索环节的信息失真，包括自媒体二手资料和AI生成内容被反复引用[1] - 博查作为国内60%以上AI应用的搜索服务商，3月日均调用量突破3000万次，达到微软必应的三分之一[1] - AI幻觉只能尽可能减少但很难彻底消除，主要因为信息来源本身存在不实信息[3] - 公司采用"模型+人工"双重过滤机制，包括对抗性模型体系和人工辟谣介入[4] - 搜索结果排序采用谷歌EEAT标准（专业性、经验、权威性、可信度）进行加权评分[5] AI搜索技术架构 - 核心评估指标是"语义相关性"，基于自然语言匹配而非关键词匹配[6] - 网页内容质量评分分为四个区间（1-10分），分数越高回答越完整[6] - 技术架构支持百亿级数据实时检索，实现毫秒级响应[13] - 服务器规模达1万-2万台，月基础成本至少数千万元[13] - 索引库规模目标明年达到谷歌一半（5000亿条）[15] 行业竞争格局 - 博查定位为国产替代方案，相比必应具有数据安全合规和价格优势[12] - 传统搜索引擎转向AI搜索需重构向量索引系统，面临商业模式转型挑战[13] - 公司不采用GEO（生成引擎优化）技术，避免低质量内容涌入[9] - 探索全新内容合作机制，奖励高质量内容而非购买排名[9] 市场需求与发展前景 - AI搜索需求预计达人类搜索量的5-10倍，因AI会拆解问题多次调用[14] - 搜索能力将成为AI应用基础模块，类似地图和支付[14] - 国内AI生态仍在快速演化，未来2-3年形态存在较大不确定性[10] - 主要技术挑战来自基础设施的"三架马车"：算法、算力、数据[15] 内容质量控制 - 重点拦截"投毒型"AI生成内容，通过风格识别和细节交叉验证[10] - 数据处理流程最快需半小时，存在技术性延时[11] - 多路召回机制下，AI厂商优先展示自家生态内容[7] - 不引入竞价排名机制，保持技术架构纯净[8]