AI的深度搜索和深度思考是兩碼事。
前者，好比迷宮探險，選擇一條路一直往前走，走不通了，再退回去換一條路；這種不行了才回頭的方法，就是深度搜索。深度思考不同，是一種聰明的方法。就像，你跟一堆大爺在一起下棋，不僅要看眼前一步，還要想接下來好幾步會發(fā)生什么。所以，深度搜索算一種具體的工具，而深度思考是在復(fù)雜問題中，變現(xiàn)出具有類似人類思維的能力；那么，日常中，哪種用的較多呢？我調(diào)查了下，有兩種特征：單一查找信息的人用第一種比較多，讓AI協(xié)助自己解決復(fù)雜問題，做系統(tǒng)工作的，用后者比較多。我一開始也僅是搜東西，后來發(fā)現(xiàn)，有些事光搜不行，比如查數(shù)據(jù)、做計劃，這時，讓AI深度思考就派上用上了；既然這樣，有哪些兩者結(jié)合在一起使用的方法呢？
第一種叫：語義搜索。
語義搜索是用AI的基本搜索辦法，它不像傳統(tǒng)搜索那樣，輸入幾個關(guān)鍵詞去查找信息，而是，能理解你輸入的句子，到底什么意思。假設(shè)你是一家電商公司市場部工作，要了解“智能家居產(chǎn)品在年輕消費(fèi)者中的受歡迎程度”；用傳統(tǒng)的搜索方式，可能需要輸入很多關(guān)鍵詞組合，比如“智能家居產(chǎn)品”“年輕消費(fèi)者”“購買意愿”等。而語義搜索，只需輸入一句自然語言的查詢。比如“智能家居產(chǎn)品在年輕消費(fèi)者中的受歡迎程度如何”？它會識別出「智能家居產(chǎn)品」和「年輕消費(fèi)者」是核心概念，同時理解「受歡迎程度」是一個需要分析的指標(biāo)，然后，給出一份報告，告訴你結(jié)論如何。主要依靠背后的自然語言處理（NLP）和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，簡單講，把文字轉(zhuǎn)換成計算機(jī)能理解的“向量”，然后通過比較這些向量，找到意思相近的內(nèi)容。一，它代表技術(shù)的提升，能更好的理解自然語言；二，我們要給它足夠的信息，讓它明白意圖和上下文，這樣，才能找到更精準(zhǔn)的結(jié)果，當(dāng)然，如果能給出背景信息，它會更理解你的問題。它的核心思想是「由寬到窄，逐步深入」，這種方法比較適合「我自己都沒想明白的分散問題」，比如：我想研究如何提高工作效率，如果直接搜，可能會得到一堆空泛的結(jié)果。問AI，團(tuán)隊效率低的原因有哪些？它初步給給到你溝通不暢、目標(biāo)不清晰、工作工具不合適等等等；接下來，我們在針對這些原因進(jìn)一步探索，就能刨根問底。因此，分層搜索的本質(zhì)，是把一個大問題拆解成多個小問題，然后逐個擊破，這個拆的過程，是AI帶著我們?nèi)プ龅摹?/span>好處在于，它讓你不會一下子被海量信息淹沒，而是有條理地逐步深入；我覺得，特別適合需要系統(tǒng)性思考的場景，比如：做市場調(diào)研、寫研究報告，或者制定復(fù)雜的項目計劃等等。
第三個方法是多輪對話法，我稱它為“嘮嗑式搜索法”。
簡單來說，這種方法就像和朋友聊天一樣，你問一句，AI回答一句，接著你再問，AI再回答。它特別適合一開始不知道如何下手，但又想找到精準(zhǔn)答案的情況。前幾天，在社群里遇到一個朋友的難題。他要將兩百多款產(chǎn)品的重量信息從圖片格式轉(zhuǎn)換成表格。這些信息是美工以單張圖片的形式提供的，而他要找到一種方法來批量處理這些圖片。首先，用Kimi創(chuàng)建表格的表頭；然后，用夸克PC端的截圖功能提取圖片中的信息；最后，將提取的信息粘貼到表格中。我還建議，如果信息量過大，可以使用DeepSeek來處理。另一位同學(xué)則建議他先上傳幾張圖片給AI，讓AI更好地理解問題。在看到圖片后，這位同學(xué)提出了一個更詳細(xì)的解決方案。例如：使用特定的提示詞指導(dǎo)Kimi提取圖片中的信息，并將其轉(zhuǎn)化為表格形式。等有固定格式了，再一次次讓AI處理細(xì)節(jié)內(nèi)容。這個方法非常詳細(xì)，不僅指導(dǎo)了如何提取信息，還規(guī)定了如何處理不確定的信息，以及如何在備注中描述提取過程中的疑問。所以，嘮嗑式搜索法的核心是先讓AI學(xué)習(xí)，等它掌握一部分內(nèi)容后，通過提示詞要求它進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化操作；然后，每次輸入都要求它反饋，過程中一次次監(jiān)督它的準(zhǔn)確性，確保沒有遺漏，這種多輪對話模式，最終能幫你高效完成任務(wù)。不難理解吧？現(xiàn)在AI搜索工具越來越多，每個工具都有自己的特點。有時候，單靠一個工具沒辦法找到最準(zhǔn)確的答案，這時，對比搜索就顯得特別重要了。比如：你在市場部要做市場調(diào)研，分析2025年新能源汽車市場的競爭格局和消費(fèi)者需求趨勢，這個話題涉及技術(shù)、政策、市場和消費(fèi)者行為等多個方面，僅靠一個AI搜索工具很難全面覆蓋。一開始，只用了一個通用的AI搜索工具，會結(jié)果發(fā)現(xiàn)它提供的信息要么過于寬泛，要么細(xì)節(jié)不夠深入。然而，用多個工具進(jìn)行對比搜時，會出現(xiàn)不同的視角。類似于，有的AI搜索可能告訴你增長趨勢和市場規(guī)模，對背后的驅(qū)動因素分析不夠深入；但換一個搜索工具，它可能會給出詳細(xì)的市場數(shù)據(jù)，還分析了政策變化對市場的影響，例如補(bǔ)貼政策的調(diào)整和碳排放標(biāo)準(zhǔn)的提升。所以，幾個AI搜索一起使用，就能發(fā)現(xiàn)它們各自的優(yōu)勢：第一個工具可能適合快速獲取基礎(chǔ)信息；第二個工具在市場數(shù)據(jù)方面很專業(yè)；第三個工具對消費(fèi)者行為的分析很到位等等。多問幾個工具，多看幾個角度，這樣不僅能驗證信息的準(zhǔn)確性，還能從不同工具的優(yōu)勢中受益；我經(jīng)常這么做，一個交給Kimi思考、一個給海螺AI、另外再用deepseek交叉同時用。對了，這里有個細(xì)節(jié)：問的問題一定要具體化，不然哪一個AI也無法幫我們抓住根本性需求。
第五個方法是：知識圖譜法。
特別適用于探索性工作，如創(chuàng)意開發(fā)、設(shè)計構(gòu)思和藝術(shù)創(chuàng)作等，這類工作常常面臨思路受限、視角狹窄的問題，而知識圖譜搜索能有效解決這一難題。
假設(shè)你要策劃一個以“未來城市生活”為主題的廣告活動。如果使用傳統(tǒng)搜索，可能只能找到一些常見的創(chuàng)意方向，如環(huán)保、科技、便捷等。這些方向雖然不錯，但過于常規(guī)，缺乏獨特性。這時，如果使用知識圖譜搜索，輸入「未來城市生活」這一關(guān)鍵詞，它不僅會提供常見的創(chuàng)意方向，還會將相關(guān)信息串聯(lián)起來，形成一個完整的知識網(wǎng)絡(luò)。你可能會看到AI提供的大量信息，如：未來城市的設(shè)計理念、科技感、生態(tài)融合、可持續(xù)發(fā)展，以及智能家居如何改變?nèi)粘Ｉ睢⒐蚕斫?jīng)濟(jì)如何重塑城市交通等。不要著急，關(guān)鍵在這些細(xì)節(jié)中。當(dāng)某些關(guān)鍵詞引起你的興趣時，可以要求AI從一個點擴(kuò)展到另一個點。例如，從“未來城市生活”這一單一主題，擴(kuò)展到“設(shè)計理念、生活方式、藝術(shù)表達(dá)”等多個維度，這樣一來，創(chuàng)意不僅視角更豐富，內(nèi)容也更有深度。因此，知識圖譜搜索的本質(zhì)是將零散的信息串聯(lián)成一個完整的知識網(wǎng)絡(luò)，幫助我們從更高維度理解問題。但使用這一方法的前提是，先接納主題所涵蓋的信息，再進(jìn)一步輸入自己想要的信息，讓AI剔除掉沒用的，再進(jìn)行組合；這是一個打破思維局限、激發(fā)更多創(chuàng)意靈感的好方法。很多時候，我們遇到的問題，前人已經(jīng)解決過，或者至少嘗試過。這時，直接從真實案例中學(xué)習(xí)，往往能事半功倍。這就是“案例驅(qū)動搜索”的核心思路。舉個例子，假設(shè)你正在研究“企業(yè)如何通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升競爭力”這一議題。這是一個復(fù)雜的問題，涉及技術(shù)、管理、文化等多個方面。這時，你可以這樣操作：在搜索框中輸入“企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功案例”，然后，挑選幾個行業(yè)內(nèi)的標(biāo)桿企業(yè)，比如海爾、美的或華為，深入了解它們的轉(zhuǎn)型過程，包括遇到的困難、采取的策略以及最終的效果。前段時間我要調(diào)研一家公司，但不知道如何提出好問題，于是，我搜索了同類公司都遇到了哪些問題，結(jié)果發(fā)現(xiàn)了許多相關(guān)案例。接著，我單獨挑出幾個案例，詢問AI它們?nèi)绾问褂媚硞€軟件、如何打通數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以及如何將AI融入工作中。如此一來，AI為我呈現(xiàn)了大量有用信息。因此，案例搜索的關(guān)鍵是從真實案例中學(xué)習(xí)，通過借鑒他人的經(jīng)驗，找到適合自己的解決方案，這種方法的核心在于尋找共同點。
第七個我常用的方法是：跨領(lǐng)域搜索。它在做調(diào)研、激發(fā)創(chuàng)意思考，以及尋找不同視角時非常有用。
它的核心不在于工具本身，而在于思維方式，即：如何跳出自身領(lǐng)域的局限，從其他行業(yè)的角度找出問題的答案。2024年上半年，有一次我要輔助客戶做一個消費(fèi)者決策調(diào)研。你知道嗎？一線提供的信息往往比較碎片化，枯燥且無味，而且大多是過程性指標(biāo)，但如果只匯報這些過程性的內(nèi)容，顯然不夠有吸引力。于是，我把調(diào)研中的一些基礎(chǔ)信息和市場行為數(shù)據(jù)給到AI，讓它從行為經(jīng)濟(jì)學(xué)、心理學(xué)的角度幫我濃縮成概念，比如：決策機(jī)制中涉及的認(rèn)知偏差、風(fēng)險偏好等。然后，我將概念與一線的實際信息結(jié)合起來，形成了一種全新的組合；通過這種方式，不僅讓調(diào)研結(jié)果更具深度，還讓匯報內(nèi)容更加生動和易于理解。所以，跨領(lǐng)域搜索的魅力正在于，它能夠打破思維定式，讓我們換個角度思考，從其他行業(yè)、專家視角審視問題，從而找到更實用、具備創(chuàng)新性的解法。最后一個方法比較抽象，叫做布爾邏輯運(yùn)算符優(yōu)化法。這個啟發(fā)來自于去年閱讀AI相關(guān)論文時得到的靈感。它的核心結(jié)構(gòu)圍繞三個關(guān)鍵詞：AND（與）、OR（或）、NOT（非）。你知道嗎？有時候搜索時會特別頭疼，因為搜出來的結(jié)果要么太多，要么不相關(guān)。這時，布爾邏輯運(yùn)算符就派上用場了。如果我想找“用戶心智”在產(chǎn)品設(shè)計中的應(yīng)用，直接搜索「用戶心智」或“如何……”這類句式，出來的結(jié)果可能全是心理學(xué)理論，或者一堆不相關(guān)的內(nèi)容。怎么辦呢？這時，我會用“用戶心智 AND 產(chǎn)品設(shè)計”。這個“AND”就像個過濾器，把同時提到“用戶心智”和“產(chǎn)品設(shè)計”的內(nèi)容挑出來，一下子就把范圍縮小了，直接找到我真正需要的信息。還有一次，我想拓寬思路，看看“消費(fèi)者心理”這方面的內(nèi)容；于是，我用了“用戶心智 OR 消費(fèi)者心理 AND 主題商場”，結(jié)果找到了靜安嘉里中心、過森日市集等優(yōu)質(zhì)案例，呈現(xiàn)出來的信息既干凈又直接。所以，“OR”就像放大鏡，幫我拓寬搜索范圍；“NOT”則能排除那些我不想要的內(nèi)容；而“AND”則明確了關(guān)鍵詞之間的關(guān)系。你可以試試，這種方法非常管用。好了，以上八種方法，是我用來讓AI搜索更高效、更深度思考的壓箱底技巧。個人的思考邊界，永遠(yuǎn)超不過一臺超級計算機(jī)，與其這樣，不妨嘗試如何駕馭它，讓它幫助我們變得更智慧；總結(jié)加深記憶的時間留個你，希望這些方法，對日常工作有所幫助
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