为了打破这一局限,Perplexity 近日发布了一项名为“搜索即代码”(Search as Code, 简称 SaC)的全新架构。该技术不再让模型调用现成的、整体式的搜索 API,而是允许 AI 模型以 Python 代码 的形式,动态构建并运行自定义的搜索工作流程。
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Search as code:搜索架构革新,开启智能体时代搜索新范式
当大语言模型从简单的对话工具进化为具备任务执行能力的智能体时,传统搜索引擎的生存空间正被逐步压缩。谷歌与百度等老牌搜索引擎的界面已发生根本性转变——AI生成的摘要内容占据首屏,传统链接列表退居次席。这种表面变化背后,是搜索服务对象的彻底迁移:过去为人类设计的关键词匹配模式,正在被智能体对结构化数据的需求所取代。
专注AIGC技术的专业社区,关注大语言模型(LLM)的发展和应用落地,聚焦LLM及AI技术的市场研究和开发者生态,欢迎关注!AI Agent到底靠什么变强?Agent的能力不只取决于底层大模型,还取决于围绕它的整个系统架构,也就是所谓的Harness ...
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