迈特AI聚合大模型系统-文生文/文生图/文生视频-系统开发

通过搜索，对话开启，输入法的AI从功能走向了入口。这一相对于纯粹工具属性的，来自于搜狗输入法对人机交互产品目的的理解，即：让表达和获取信息更简单。柴宝全表示，根据搜狗多年的用户调研和用户习惯观察，“我们之前有一个比较粗暴的描述和理解，就是用户在用输入法跟机器聊的场景，中大约50%其实是在做搜索的动作。而跟人聊的部分，大概有40%左右的情况有隐含的知识获取诉求，比如他可能是在讲一个新奇的东西，不了解的梗，用户通过聊天可能聊不出来，他就会去别的地方再搜一下。”因此，在搜狗看来，用户在键盘上打的是字，但这个字是有将近半数目标是朝向搜索需求的。而AI的出现就给了输入法前置搜索，节省用户操作步骤的可能。柴宝全举了一个例子：“如果咱俩在聊天或者在其他APP内评论时，提到一个新东西，当我们不知道的时候，常规的路径是退出APP，打开搜索引擎，点击搜索框，输入你想要的信息，得到结果之后退出搜索引擎，回到APP，完成整个过程需要6步。而搜索引擎的结果还只是一个清单，甚至里面还有一大堆广告，需要用户自行挑选和甄别，所有的动作都是碎片化或者是烟囱式的，从一个APP跳到另一个APP，用户还需要知道每个APP的具体用途，这是用户很大的痛点。”但输入法的AI搜索则可以把这一搜索流程减少到仅需1次点击，无需重复输入。在某些场景下，输入法甚至可以直接帮用户打开对应的App内容。

另外，限制于输入法本身UI在屏幕中的占比。搜狗输入法对搜索结果的长度也做了平衡。它的搜索结果精炼，但可以满足绝大部分比较基础和普适性的信息获取需求。在搜狗输入法中，主动渗透的场景是“AI快查”。用户输入“关键词”，可在候选区触发AI快查快捷入口，短路径直接获取搜索结果小卡。至于什么时候启动AI快查，靠的是搜狗输入法的“意图理解”能力。

目前搜狗只会在用户意图非常明确的时候，添加“AI快查”这个相对主动的AI推荐功能。柴宝全解释说，“用户在打字的过程中，我们尝试去理解用户的目的。这里面是一定会有准和不准的情况。目前，我们倾向于不准确就不推。”这种的意图识别，只有在大模型时代才有可能做到。在过去这种工作是由NLP性质的人工智能通过实体词（主要是名词和代词）来进行识别的，已经是一种比较成熟的技术了。但用户输入的信息和对话的过程中，因为表意复杂，是很难完全准确的表达意图的。只有依靠大模型，才能从这种模糊性中建立起完整的理解，分析具体的问题并总结给出判断。