原贴链接

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讨论总结

原帖是关于汇总AI驱动的网络搜索软件的项目，并邀请大家补充。评论中，有人推荐具体的软件如Kagi、Phind、GigaBrain等，也有人对软件进行比较，如与Perplexity对比，还有人询问软件是否有特定功能，像是否有可用于基准测试、能否筛选最佳结果、是否有可用API等，整体氛围积极且专注于AI搜索软件相关话题。

主要观点

  1. 👍 列出AI驱动的网络搜索软件对寻找替代品的用户有用且时间线有助于观察领域发展
    • 支持理由：用户在寻找替代软件时可以从列表中获取信息，同时时间线能直观反映领域的演进。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 Kagi是一个不错的AI搜索软件，但在API使用方面存在收费等问题
    • 正方观点：Kagi Assistant有用且给人往昔网络搜索的好感觉。
    • 反方观点：将代理连接到本地大型语言模型需要单独购买API积分。
  3. 💡 目前已知列表中的工具不能实现读取CSV文件并按要求进行网络搜索等特定功能
    • 解释：虽然当前没有能实现该功能的工具，但有人给出了可作为研究起点的相关公式或者推荐了可能满足需求的框架和工具。
  4. 💡 网络搜索是非常个性化的体验，所以不打算添加基准测试内容
    • 解释：每个用户的网络搜索需求不同，难以用统一基准衡量，建议用户向开发者提特定功能需求。
  5. 💡 闭源中的Perplexity、Exa和Gigabrain是表现较好的AI - 网络搜索软件选项，如果能付费Kagi也不错，localllama也是一个选项
    • 解释：针对询问哪些软件表现出色，评论者给出了这些表现较好的软件选项。

金句与有趣评论

  1. “😂 Besides being useful for users looking for alternatives to existing software, having a timeline helps to see how the space evolves.”
    • 亮点：阐述了列出AI搜索软件的双重意义，既对寻找替代品的用户有用，又能反映领域发展情况。
  2. “🤔 I love Kagi, feels like web searches from a decade ago (in a good way).”
    • 亮点：表达对Kagi搜索体验的独特感受，侧面体现Kagi的优势。
  3. “👀 Good question!\nNone currently in the list seems to be capable of that, but I remember I saw someone sharing here on LocalLlama a formula for Google Spreadsheet that allows querying an LLM for each line of the imported CSV file. This could be a starting point for researching.”
    • 亮点：对问题的正面回应，虽然当前无满足要求的工具，但给出了研究方向。

情感分析

总体情感倾向是积极的。主要分歧点在于Kagi的API收费问题，但这并没有影响大家对Kagi本身有用性的认可。积极的原因在于大家对AI搜索软件这个话题比较感兴趣，原帖作者的汇总工作得到认可，并且大家都积极分享和交流自己的使用经验、推荐软件等。

趋势与预测

  • 新兴话题：对软件特定功能的需求（如LLM筛选最佳结果、与其他工具的API连接等）可能会引发后续关于软件功能改进和创新的讨论。
  • 潜在影响：随着更多软件被推荐和讨论，可能会影响用户对AI搜索软件的选择，促使软件开发者优化功能、提高性能以在竞争中脱颖而出，同时也可能推动整个AI搜索领域朝着更个性化、功能更完善的方向发展。

详细内容：

标题：汇总已知的 AI 驱动的网络搜索软件引发热烈讨论

在 Reddit 上，有这样一个热门帖子，主题是“Putting together all the AI-powered web search software we know of”。这张帖子包含了一张展示多个项目或任务完成情况的表格图片，链接为：https://i.redd.it/6vbgb5wsazzd1.png 。此帖获得了众多关注，引发了广泛的讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人开始在https://github.com/felladrin/awesome-ai-web-search列出自己所知的 AI 驱动的网络搜索软件，并表示这不仅对寻找替代软件的用户有用，有时间线还能看到该领域的发展。有人提出希望有类似 Claude 写的整合系统。还有人认为这个列表在实际应用中优势不明显。也有人表示正在写相关的博客。

比如，有用户分享道：“我正在写一个关于这方面选项的博客。”

对于一些具体的软件，如 Exa 、Kagi 、Poe 等，大家也展开了讨论。有人喜欢 Kagi ，感觉像十年前的网络搜索（是好的那种）。

有人提出能否添加基准测试，而发帖者表示不打算这么做，认为网络搜索是非常个人化的体验。

对于哪个软件表现更好，大家也各有看法，有人提到在闭源中，Perplexity 、Exa 和 Gigabrain 表现不错，如果愿意付费，Kagi 也很好。

总之，这个帖子的讨论丰富多样，大家对 AI 驱动的网络搜索软件有着不同的见解和期待。但目前对于如何选择适合自己的软件，还没有一个明确的共识。