生成式AI搜索的局限性及提升建议

主要观点总结

文章讨论了AI时代的搜索引擎，特别是基于LLM的生成式搜索引擎（答案引擎）的局限性。文章评估了三个流行的AI搜索引擎（You.com、Perplexity.ai和BingChat），并指出了答案引擎在回答文本、引用、来源和用户界面方面的关键问题。文章还提出了16个针对AI搜索引擎的设计建议，并将这些建议与研究发现和量化指标相联系。

关键观点总结

关键观点1: 研究背景与目的

文章探讨了AI搜索引擎的局限性，并评估了三个流行的AI搜索引擎的性能。

关键观点2: AI搜索引擎的局限性

文章指出了答案引擎在回答文本、引用、来源和用户界面方面的关键问题。如缺乏详细性和上下文深度的答案文本、错误归属和误解引用的引用问题、低频使用的来源和来源类型缺乏信任等问题。

关键观点3: 16个AI搜索引擎设计建议

文章提出了针对AI搜索引擎的16个设计建议，包括提供平衡的答案、提供客观细节以支持声明、最小化无关信息等。这些建议与研究发现和量化指标相关联。

关键观点4: 三个AI搜索引擎的量化评估

文章对三个流行的AI搜索引擎进行了基于自动化评估的量化结果。评估使用了八个指标，包括一边倒答案、过度自信的答案、相关声明等。评估结果显示，所有答案引擎在关键方面都有很大的改进空间。

关键观点5: 研究结论

文章总结了研究结果，并指出AI搜索引擎在处理幻觉、不支持的声明和引用准确性等方面有很大的改进空间。

文章预览

【点击】 加入大模型技术交流群 基于LLM的 生成式搜索引擎（ Generative Search Engines ） 正在取代传统搜索引擎。答案引擎不仅检索与用户查询相关的来源，还综合引用这些来源的答案摘要。与 21名参与者进行了一项研究： 评估AI搜索引擎与传统搜索引擎的交互，识别出了 16个AI搜索引擎的局限性 ，提出了 16个 AI搜索引擎 设计建议 ，并与 8个指标相关联 。在三个流行的引擎（ You.com、Perplexity.ai、BingChat ）上实施了自动化评估，量化了常见的局限性（例如，频繁的幻觉、不准确的引用）和独特的特征（例如，答案信心的变化）。 AI搜索引擎的设计流程和用于审计这些系统的研究框架 。展示了答案引擎的关键组成部分，包括它如何根据用户查询生成答案，重点关注输出，如 来源、答案文本和引用 。在右侧，展示了进行的可用性研究的发现摘要，以及You ………………………………