文|魏琳华
编|王一粟
AI原生应用,到底该怎么做?
在备受关注的工作场景上,大模型能力和打工人需求的结合正在变得更加紧密,科技公司正在把产品做成更符合用户需求的模样:
6月,Anthropic发布了智能工作台Artifacts,不仅能用来AI写作、AI敲代码,还能让用户提前预览代码运行的效果;10月,OpenAI发布了Canvas(画布),在GPT系列模型的基础上支撑用户写文档。10月23日,腾讯发布了AI智能工作台产品ima.copilot,把个人知识库和AI搜读写的能力合为一体。
大家为了让打工人干活儿更高效,也是拼了。
过去两年,无论是AI写作、PPT、搜索,多数产品都还是+AI的状态,而不是真正的AI原生。
这两者的区别在于,一个在原有的赛道中提升和扩展,一个是根据用户的不同使用场景全新搭建。
而智能工作台的出现,正是从用户的工作场景出发,构建的一个结合AI搜索、AI阅读、AI写作等多种功能的产品,最重要的是除了全网的信源,还引入了个人的知识库。我们愿意称之为,一款集大成者的AI原生应用。
此类产品的出现,并不是偶然,因为它建立在大模型技术最主流的路径上。
过去一年,大模型在落地技术路线上几乎达成了共识。
通过大模型+搜索增强+向量数据库,这三种技术联合推动,让生成式AI的最终效果减少了令人头疼的幻觉问题。
而以腾讯ima.copilot为代表的智能工作台,正是利用了大模型最主流的这条技术路线,让AI在工作上的辅佐能力得以突飞猛进。
左手场景,右手技术,AI原生产品的落地不再遥不可及。
搭建知识库
尝试“第二大脑”
到底什么是智能工作台?
看到ima第一眼,简洁的让我无从下手,以为是个搜索工具。
上手测试之后才发现,这是一款集合了AI搜索、知识库、AI阅读、AI写作等多种功能的产品。既能在搜索框中向ima提问,让它帮你从全网搜索并自动生成答案;也能上传本地文件,让ima帮你一口气解读几百页文献;它还支持智能写作功能,无论是写论文、写作文还是发个小红书、朋友圈文案,ima都能信手拈来。
而其中最重要的关键能力支撑,就是——个人知识库。
在过往体验AI搜索、AI写作类产品中,往往生成的内容都不能令人满意:时常容易犯些常识性错误,比如告诉你:《原神》是巨人网络的产品;即使写出了长篇大论的内容,仔细读起来却空洞无物,输出了一些“说了好像没说”的废话。
为了减轻生成式AI产生幻觉的情况,RAG+大模型的组合出现了。在大模型拿到一个问题的情况下,RAG会先在外部信息中检索出大量相关内容,再交给大模型生成。
然而,在内容质量良莠不齐的互联网,大模型抓取的内容虽然准确度提升,但它也无法代替人来辨别内容的优劣。
对此,ima的选择是,给AI搜读写的过程连接上知识库这个“第二大脑”——也就是允许用户将自行在互联网中搜集到的内容整理起来,根据工作需求,将日常浏览、使用的优质信息分门别类地整理在多个知识库中,其中,一些本地文档也可以上传到只属于你的知识库,交给AI完成理解归纳。
将来源于不同渠道的内容整合进知识库中
当AI搜索调用知识库的时候,既可以避免错误信源混入,提升生成内容的准确性,也能让打工人在几分钟内快速了解一件事的来龙去脉,节省了一头扎入资料堆阅读的时间。
大模型+RAG+私人知识库的组合,让ima在搜读写的过程中,更能理解用户发出的指令。就像由AI扮演24小时在线的私人助手,随时帮用户从个人图书馆中按照分类随时按照需求调阅资料。
将这个个人知识库应用在搜索、阅读和写作中,用户的工作效率有了大幅提升:
在光锥智能实机测试中,笔者在知识库中上传和收藏某家公司近一年财报、产品信息等资料之后,ima根据收集到的知识库信息,得出该公司2023年全年营收和净利润同比下降、面临用户增长放缓的压力,同时该公司正在积极发展海外市场的结论。过往需要多次搜索并梳理的内容,交给AI,它把办事效率提升了一个台阶,在短短数秒内帮助用户梳理了一家公司的业务。
此外,在搜索过程中,ima引用了包括福布斯、新浪财经等官方媒体信息源,并引用了大量来自微信公众号和腾讯新闻的内容。通过利用自家平台的内容生态优势,ima能够基于腾讯沉淀下的独家优质内容完成回答。
比如,拿最近全网流行的综艺《再见爱人》中的“油炸方便面”梗询问ima,它整合了多篇资料,把来龙去脉讲得清清楚楚。下方还顺带链接了多篇相关公众号内容,方便用户进一步了解信息。
有了AI知识库的加持,每个人就像建立了一个“第二大脑”,随时可以从知识库里调用一些更有价值、更精准的信息,而不用每次再从茫茫互联网上去寻找,减少搜索信息时的回头路。
之后谁再说我上班没带脑子,我就跟谁急。
搜读写一体
智能工作台再进化
除了给AI搭建一个“第二大脑”,在使用中,相比于以往功能单调的码字文档,作为智能工作台,ima的使用含金量还在大幅提升。
分析市面上的工作应用,企业往往会把搜索和写作拆分为两个独立产品,前者服务于搜索、查询信息的场景,后者则应用于写作、资料整理等场景。但从工作场景上出发,用户完成一篇文档通常需要先在搜索中深入学习并查找对应资料,再在文档中基于搜索到的内容完成写作。
面对实际需求,无论是AI+搜索,还是AI+写作,又再度割离了两个本就相辅相成的场景,打工人只能开着无数个界面“反复横跳”,在切换中损耗精力。
智能工作台类产品的出现,开始将上述两步骤整合到一个产品中,解决用户来回切换界面的问题。
用户对于一款好工具的纯粹需求没有变,只是这个要求正因为AI的到来,变得更高了。
放眼国内,人们对智能工作台类产品的需求正在被看见。
以ima为例,作为智能工作台产品,它把AI搜索和智能写作两个重要的功能整合在一个界面中。此外,ima还把“边搜边看、边问边记”的亮点加粗强调。
比如,当你在智能工作台界面浏览文章时,读到一个晦涩难懂的名词。现在不需要再跳出搜索界面专门查询学习概念,只需要选中相应词条进行“AI解读”,AI助理就会再度帮你查询意义,帮你详细解读,比直接搜索更省力。
除了按需整合“搜读写”,这一代智能工作台产品也同样着眼于细节优化。
和一般的文档写作相比,靠AI加持的智能写作开始更懂用户的需求。此前,智能体的开发多被用户应用于完成用户不同的写作需求,比如生成小红书文案、写短视频脚本、完成营销结案报告等等。在实际使用中,人们往往需要在大量的智能体产品中寻找并测试使用效果,最终筛选出满意的产品。
而在AI读写功能进化后,智能工作台开始做减法,即聚焦于工作和学习场景的文案创作,并不断打磨效果。
比如ima,它聚焦于工作、学习两类场景,在“智能写作”功能中给出了论文、作文和文案三种内容风格,又在不同内容种类下做了更加详细的分类。以作文写作来说,它区分了不同年级、文体(记叙文/议论文),还允许用户指定字数。
如果生成的内容有一部分觉得不满意,但又觉得只需要修改局部内容,保留其中有用的部分,只靠指令让AI助理完成,很容易出现多次返工“抽卡”的情况。
相比之下,智能体助手在写作体验上的细节功能有所提升。比如,ima能够更好地对AI生成内容进行修改。它支持针对其中的部分内容进行“缩写”或是“扩写”,或者干脆给出更详细的指令,方便用户按照想法自由完成编辑。
比如,光锥智能在测试中,要求ima缩短字数并替换议论文中的案例,只需要一句话的功夫,就能让AI按照心意重新完成输出。
写作过程中的一些细微需求,ima也没有忽略,结合AI能力,ima的AI笔记功能更加丝滑好用:需要翻译内容,选中对应段落就能交给AI一键生成;利用指令功能,用户还能要求ima帮忙调用文生图能力,免费的插图直接无限量生成。
ima按照指令生成了一张配图
把搜、读、写融为一体,不仅减轻了工作量,还能让AI真正担任起私人助理的角色,按照需求“指哪改哪,要啥给啥”。
24小时码(字)农,在“第二大脑”的加持下,终于被AI从Word的苦海中解放出来了。
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