解锁AI搜索引擎的未来：Scaling Law背后的秘密与机遇

原标题：哈佛华人创办的 AI 搜索引擎，提出了 AI 搜索赛道的 Scaling Law
文章来源：夕小瑶科技说
内容字数：4007字

在当今数字时代，传统搜索引擎的局限性逐渐显现，尤其是在满足小众需求方面。许多用户发现，现有的AI模型往往无法有效地解决他们的特定问题，原因在于这些模型依赖的搜索引擎API无法提供相关内容。这促使人们开始探索是否存在面向AI的专用搜索引擎。

经过一番搜索，发现了名为Exa的公司。Exa致力于开发一个全新的搜索引擎，以满足AI和普通用户的需求。其CEO甚至自称Exa是“史上最慢的搜索引擎”，但这种慢速背后却蕴藏着独特的优势。

Exa采用了语义搜索技术，特别是RAG（Retrieval-Augmented Generation），与传统搜索引擎不同的是，Exa不仅仅是对特定领域的数据进行搜索，而是试图将整个互联网的内容编码为AI友好的格式。这种方式能够更好地捕捉用户的长尾需求，提供更精准的搜索结果。

例如，当用户搜索“制作大模型芯片的初创公司”时，Exa能够预测相关链接，而不是简单匹配关键词，从而呈现更符合用户需求的内容。这种智能化的搜索能力让Exa在处理复杂查询时展现出色。

使用Exa的搜索流程相对简单：用户选择想要的数据类型（如公司、人员、文章），输入搜索要求，耐心等待结果生成。Exa能够迅速返回结构化的数据表，展示相关信息，极大地方便了用户的搜索体验。

尽管Exa的搜索速度较慢，且仍在不断完善中，但其独特的语义搜索能力和对长尾信息的捕捉使其在市场上展现出强大的潜力。随着技术的发展，Exa可能在未来的信息检索领域发挥重要作用。

总之，Exa为用户提供了一个全新的搜索选择，尤其适合那些对搜索结果有特定需求的用户。尽管仍处于初期阶段，Exa的创新和潜力不容忽视，期待其未来的发展。

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作者简介：解码AI世界，硬核也可爱！聚集35万AI发烧友、开发者和从业者，广泛覆盖互联网大厂中高管、AI公司创始人和机构投资人。一线作者来自清北、国内外顶级AI实验室和大厂，兼备敏锐的行业嗅觉和洞察深度。商务合作：zym5189

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