工具：我做了一个 AI 搜索引擎

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2024年6月26日修改

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原创 idoubi 艾逗笔 2024-06-25 17:58 广东

前言

这是一篇两个月前就应该写的文章。

今年 3 月，我做了一个 AI 搜索引擎，名字叫做 ThinkAny，经过三个月的发展，ThinkAny 已经成长为一个月访问量 60 万的全球化产品，用户覆盖日本 / 埃及 / 俄罗斯 / 巴基斯坦等国家和地区，累计用户数突破 17 万。​

我有一个习惯，每做一个新项目，都会写一篇文章进行总结。​

ThinkAny 的总结文章一直拖着没写，主要原因是我有很严重的强迫症。我总觉得 ThinkAny 现在做的还不够好，想着把交互体验优化的好一些，把搜索准确度再提升一个量级之后，再来写总结文章。​

然而 AI 搜索引擎这类产品，复杂性和工作量都超过了我的预期，这会是一个持久战，后面还需要投入很多的时间和精力去把产品做的更完善。​

最近看了很多第三方介绍 ThinkAny 的文章和视频，总觉得没有完全表达我想表达的东西。​

于是想自己写一篇文章，系统的介绍一下 ThinkAny 这款产品，以及我对 AI 搜索这个市场的一些看法。​

第一部分：ThinkAny 的发展历程

介绍一下 ThinkAny

ThinkAny 是一款新时代的 AI 搜索引擎，利用 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术快速检索和聚合网络上的优质内容，并结合 AI 的智能回答功能，高效地回答用户的问题。​

ThinkAny 的目标是：搜得更快，答得更准。

ThinkAny 的定位是做全球化市场，从第一个版本开始就支持了多语言，包括（英语 / 中文 / 韩语 / 日语 / 法语 / 德语 / 俄语 / 阿拉伯语）。​

ThinkAny 的官网地址是：https://thinkany.ai

采用双栏式布局，界面非常简洁大气。

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我为什么要做 AI 搜索引擎

我选择做什么产品，一般有三个原则：

1.
是我很感兴趣的方向​

2.
产品有价值，能带来成就感​

3.
在我的能力范围内​

早在去年 11 月，就有朋友建议我研究一下 AI 搜索赛道的产品。​

当时我的第一想法是，搜索引擎应该是一类有很高技术壁垒的产品，不在我的能力范围，所以一直不敢尝试，也没花时间去研究。​

直到今年年初，有媒体报道：“贾扬清 500 行代码写了一个 AI 搜索引擎”，当时觉得很神奇，写一个 AI 搜索引擎这么简单吗？​

花了点时间研究了一下贾扬清老师开源的 Lepton Search 源码，Python 写的，后台逻辑 400 多行。​

又看了一个叫 float32 的 AI 搜索引擎源码，Go 写的，核心逻辑也就几百行。​

看完两个项目代码之后，开始“技术祛魅”，号称能颠覆谷歌 / 百度统治的新一代 AI 搜索引擎，好像也“不过如此”。​

底层技术概括起来就一个词，叫做“RAG”，也就是所谓的“检索增强生成”。​

1.
检索（Retrieve）：拿用户 query 调搜索引擎 API，拿到搜素()结果；​

2.
增强（Augmented）：设置提示词，把检索结果作为挂载上下文；​

3.
生成（Generation）：大模型回答问题，标注引用来源；​

工具：我做了一个 AI 搜索引擎​