AI的深度搜索和深度思考是兩碼事。
前者，好比迷宮探險，選擇一條路一直往前走，走不通了，再退回去換一條路；這種不行了才回頭的方法，就是深度搜索。深度思考不同，是一種聰明的方法。就像，你跟一堆大爺在一起下棋，不僅要看眼前一步，還要想接下來好幾步會發生什么。所以，深度搜索算一種具體的工具，而深度思考是在復雜問題中，變現出具有類似人類思維的能力；那么，日常中，哪種用的較多呢？我調查了下，有兩種特征：單一查找信息的人用第一種比較多，讓AI協助自己解決復雜問題，做系統工作的，用后者比較多。我一開始也僅是搜東西，后來發現，有些事光搜不行，比如查數據、做計劃，這時，讓AI深度思考就派上用上了；既然這樣，有哪些兩者結合在一起使用的方法呢？
第一種叫：語義搜索。
語義搜索是用AI的基本搜索辦法，它不像傳統搜索那樣，輸入幾個關鍵詞去查找信息，而是，能理解你輸入的句子，到底什么意思。假設你是一家電商公司市場部工作，要了解“智能家居產品在年輕消費者中的受歡迎程度”；用傳統的搜索方式，可能需要輸入很多關鍵詞組合，比如“智能家居產品”“年輕消費者”“購買意愿”等。而語義搜索，只需輸入一句自然語言的查詢。比如“智能家居產品在年輕消費者中的受歡迎程度如何”？它會識別出「智能家居產品」和「年輕消費者」是核心概念，同時理解「受歡迎程度」是一個需要分析的指標，然后，給出一份報告，告訴你結論如何。主要依靠背后的自然語言處理（NLP）和機器學習技術，簡單講，把文字轉換成計算機能理解的“向量”，然后通過比較這些向量，找到意思相近的內容。一，它代表技術的提升，能更好的理解自然語言；二，我們要給它足夠的信息，讓它明白意圖和上下文，這樣，才能找到更精準的結果，當然，如果能給出背景信息，它會更理解你的問題。它的核心思想是「由寬到窄，逐步深入」，這種方法比較適合「我自己都沒想明白的分散問題」，比如：我想研究如何提高工作效率，如果直接搜，可能會得到一堆空泛的結果。問AI，團隊效率低的原因有哪些？它初步給給到你溝通不暢、目標不清晰、工作工具不合適等等等；接下來，我們在針對這些原因進一步探索，就能刨根問底。因此，分層搜索的本質，是把一個大問題拆解成多個小問題，然后逐個擊破，這個拆的過程，是AI帶著我們去做的。好處在于，它讓你不會一下子被海量信息淹沒，而是有條理地逐步深入；我覺得，特別適合需要系統性思考的場景，比如：做市場調研、寫研究報告，或者制定復雜的項目計劃等等。
第三個方法是多輪對話法，我稱它為“嘮嗑式搜索法”。
簡單來說，這種方法就像和朋友聊天一樣，你問一句，AI回答一句，接著你再問，AI再回答。它特別適合一開始不知道如何下手，但又想找到精準答案的情況。前幾天，在社群里遇到一個朋友的難題。他要將兩百多款產品的重量信息從圖片格式轉換成表格。這些信息是美工以單張圖片的形式提供的，而他要找到一種方法來批量處理這些圖片。首先，用Kimi創建表格的表頭；然后，用夸克PC端的截圖功能提取圖片中的信息；最后，將提取的信息粘貼到表格中。我還建議，如果信息量過大，可以使用DeepSeek來處理。另一位同學則建議他先上傳幾張圖片給AI，讓AI更好地理解問題。在看到圖片后，這位同學提出了一個更詳細的解決方案。例如：使用特定的提示詞指導Kimi提取圖片中的信息，并將其轉化為表格形式。等有固定格式了，再一次次讓AI處理細節內容。這個方法非常詳細，不僅指導了如何提取信息，還規定了如何處理不確定的信息，以及如何在備注中描述提取過程中的疑問。所以，嘮嗑式搜索法的核心是先讓AI學習，等它掌握一部分內容后，通過提示詞要求它進行標準化操作；然后，每次輸入都要求它反饋，過程中一次次監督它的準確性，確保沒有遺漏，這種多輪對話模式，最終能幫你高效完成任務。不難理解吧？現在AI搜索工具越來越多，每個工具都有自己的特點。有時候，單靠一個工具沒辦法找到最準確的答案，這時，對比搜索就顯得特別重要了。比如：你在市場部要做市場調研，分析2025年新能源汽車市場的競爭格局和消費者需求趨勢，這個話題涉及技術、政策、市場和消費者行為等多個方面，僅靠一個AI搜索工具很難全面覆蓋。一開始，只用了一個通用的AI搜索工具，會結果發現它提供的信息要么過于寬泛，要么細節不夠深入。然而，用多個工具進行對比搜時，會出現不同的視角。類似于，有的AI搜索可能告訴你增長趨勢和市場規模，對背后的驅動因素分析不夠深入；但換一個搜索工具，它可能會給出詳細的市場數據，還分析了政策變化對市場的影響，例如補貼政策的調整和碳排放標準的提升。所以，幾個AI搜索一起使用，就能發現它們各自的優勢：第一個工具可能適合快速獲取基礎信息；第二個工具在市場數據方面很專業；第三個工具對消費者行為的分析很到位等等。多問幾個工具，多看幾個角度，這樣不僅能驗證信息的準確性，還能從不同工具的優勢中受益；我經常這么做，一個交給Kimi思考、一個給海螺AI、另外再用deepseek交叉同時用。對了，這里有個細節：問的問題一定要具體化，不然哪一個AI也無法幫我們抓住根本性需求。
第五個方法是：知識圖譜法。
特別適用于探索性工作，如創意開發、設計構思和藝術創作等，這類工作常常面臨思路受限、視角狹窄的問題，而知識圖譜搜索能有效解決這一難題。
假設你要策劃一個以“未來城市生活”為主題的廣告活動。如果使用傳統搜索，可能只能找到一些常見的創意方向，如環保、科技、便捷等。這些方向雖然不錯，但過于常規，缺乏獨特性。這時，如果使用知識圖譜搜索，輸入「未來城市生活」這一關鍵詞，它不僅會提供常見的創意方向，還會將相關信息串聯起來，形成一個完整的知識網絡。你可能會看到AI提供的大量信息，如：未來城市的設計理念、科技感、生態融合、可持續發展，以及智能家居如何改變日常生活、共享經濟如何重塑城市交通等。當某些關鍵詞引起你的興趣時，可以要求AI從一個點擴展到另一個點。例如，從“未來城市生活”這一單一主題，擴展到“設計理念、生活方式、藝術表達”等多個維度，這樣一來，創意不僅視角更豐富，內容也更有深度。因此，知識圖譜搜索的本質是將零散的信息串聯成一個完整的知識網絡，幫助我們從更高維度理解問題。但使用這一方法的前提是，先接納主題所涵蓋的信息，再進一步輸入自己想要的信息，讓AI剔除掉沒用的，再進行組合；這是一個打破思維局限、激發更多創意靈感的好方法。很多時候，我們遇到的問題，前人已經解決過，或者至少嘗試過。這時，直接從真實案例中學習，往往能事半功倍。這就是“案例驅動搜索”的核心思路。舉個例子，假設你正在研究“企業如何通過數字化轉型提升競爭力”這一議題。這是一個復雜的問題，涉及技術、管理、文化等多個方面。這時，你可以這樣操作：在搜索框中輸入“企業數字化轉型成功案例”，然后，挑選幾個行業內的標桿企業，比如海爾、美的或華為，深入了解它們的轉型過程，包括遇到的困難、采取的策略以及最終的效果。前段時間我要調研一家公司，但不知道如何提出好問題，于是，我搜索了同類公司都遇到了哪些問題，結果發現了許多相關案例。接著，我單獨挑出幾個案例，詢問AI它們如何使用某個軟件、如何打通數字化轉型，以及如何將AI融入工作中。如此一來，AI為我呈現了大量有用信息。因此，案例搜索的關鍵是從真實案例中學習，通過借鑒他人的經驗，找到適合自己的解決方案，這種方法的核心在于尋找共同點。
第七個我常用的方法是：跨領域搜索。它在做調研、激發創意思考，以及尋找不同視角時非常有用。
它的核心不在于工具本身，而在于思維方式，即：如何跳出自身領域的局限，從其他行業的角度找出問題的答案。2024年上半年，有一次我要輔助客戶做一個消費者決策調研。你知道嗎？一線提供的信息往往比較碎片化，枯燥且無味，而且大多是過程性指標，但如果只匯報這些過程性的內容，顯然不夠有吸引力。于是，我把調研中的一些基礎信息和市場行為數據給到AI，讓它從行為經濟學、心理學的角度幫我濃縮成概念，比如：決策機制中涉及的認知偏差、風險偏好等。然后，我將概念與一線的實際信息結合起來，形成了一種全新的組合；通過這種方式，不僅讓調研結果更具深度，還讓匯報內容更加生動和易于理解。所以，跨領域搜索的魅力正在于，它能夠打破思維定式，讓我們換個角度思考，從其他行業、專家視角審視問題，從而找到更實用、具備創新性的解法。這個啟發來自于去年閱讀AI相關論文時得到的靈感。它的核心結構圍繞三個關鍵詞：AND（與）、OR（或）、NOT（非）。你知道嗎？有時候搜索時會特別頭疼，因為搜出來的結果要么太多，要么不相關。這時，布爾邏輯運算符就派上用場了。如果我想找“用戶心智”在產品設計中的應用，直接搜索「用戶心智」或“如何……”這類句式，出來的結果可能全是心理學理論，或者一堆不相關的內容。怎么辦呢？這時，我會用“用戶心智 AND 產品設計”。這個“AND”就像個過濾器，把同時提到“用戶心智”和“產品設計”的內容挑出來，一下子就把范圍縮小了，直接找到我真正需要的信息。還有一次，我想拓寬思路，看看“消費者心理”這方面的內容；于是，我用了“用戶心智 OR 消費者心理 AND 主題商場”，結果找到了靜安嘉里中心、過森日市集等優質案例，呈現出來的信息既干凈又直接。所以，“OR”就像放大鏡，幫我拓寬搜索范圍；“NOT”則能排除那些我不想要的內容；而“AND”則明確了關鍵詞之間的關系。你可以試試，這種方法非常管用。好了，以上八種方法，是我用來讓AI搜索更高效、更深度思考的壓箱底技巧。個人的思考邊界，永遠超不過一臺超級計算機，與其這樣，不妨嘗試如何駕馭它，讓它幫助我們變得更智慧；總結加深記憶的時間留個你，希望這些方法，對日常工作有所幫助
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