知差（chai）

作者： admin

  • AI搜索全解析

    AI搜索，这个听起来颇具科技感的词汇，最近在科技圈里掀起了不小的波澜。从Perplexity获得新融资，到ChatGPT将首页改为搜索框，再到国内AI搜索领域的新星——秘塔AI搜索和360AI搜索的崛起，AI搜索似乎正逐渐成为新的行业共识。在这样的背景下，许多公司也开始摩拳擦掌，准备在AI搜索领域大展拳脚。

    AI搜索的市场格局

    首先，让我们来梳理一下搜索市场的格局。传统搜索，无论是百度的主页还是浏览器的地址栏，其市场已经进入一个相对稳定的平台期。随着优质内容逐渐被各大App如抖音、小红书、知乎等分割，传统搜索的体验虽然成熟，但面临着内容质量下降的挑战。

    然而，广义上的搜索，包括App内的搜索条以及对模型内部知识的搜索，其实正在上升期。用户数和搜索频次都在增加，显示出搜索需求的持续增长。

    AI搜索的本质

    AI搜索的核心在于“智能”，而不仅仅是“搜索”。这意味着，AI搜索需要基于大型语言模型（LLM）和其他工具构建的架构，提供更为精准和个性化的搜索结果。AI搜索的目标是更好地理解用户的Query（查询），并提供端到端的解决方案。

    用户迁移的切入点

    要让用户从传统搜索迁移到AI搜索，需要提供显著的新体验。这不仅仅是在搜索结果上做出微小改进，而是要找到新的使用场景和垂直领域，如学术、医疗、法律等，为用户提供真正有价值的新体验。

    AI搜索与内容平台的关系

    AI搜索与内容平台之间存在密切的依赖关系。长期来看，拥有高质量内容的社区在搜索领域更有可能胜出。例如，百度通过构建知道、百科等内容产品，试图控制内容并构建竞争壁垒。而在移动互联网时代，用户的搜索行为已经逐渐转移到各个App中，这对传统搜索引擎构成了挑战。

    AI搜索的具体应用

    一些AI搜索产品已经开始探索具体的应用场景，如：

    • 思维导图：帮助用户条理化地收集资料，提高研究效率。
    • 学术搜索和播客搜索：通过提高输入内容的质量，提升搜索结果的质量，特别适合学术研究和深度内容消费。
    • 一键生成PPT：利用AI搜索结果直接生成演示文稿，提高工作效率。
    • 资讯、视频、图片搜索：满足用户对传统搜索引擎功能的期待。

    搜索市场的机遇与挑战

    尽管AI搜索来势汹汹，但传统搜索依然有其稳固的市场和价值。搜索引擎依然是互联网流量的重要入口，具有巨大的商业价值。同时，随着技术的发展，新的搜索玩家有机会通过创新的场景和体验来挑战现有的市场格局。

    从AI搜索到AGI

    AI搜索是通往更高级的通用人工智能（AGI）的必经之路。通过更好地理解用户的Query，AI搜索将逐步攻克更多复杂场景，满足用户从信息搜索到内容创作的全方位需求。

    在这个过程中，AI搜索不仅需要技术上的突破，更需要对用户需求深刻的洞察和创新的产品思维。随着AI技术的不断进步，我们有理由相信，AI搜索将为用户带来更加丰富和智能的搜索体验。

  • Akka Streams 概念概述

    Akka Streams 是基于 Reactive Streams 规范的流处理库，它提供了一种声明式的 API 来处理和传递数据流。Akka Streams 的核心概念包括：

    1. Source：数据的起点，可以从中产生元素。
    2. Flow：处理数据的步骤，可以对数据进行转换、过滤等操作。
    3. Sink：数据的终点，接收从 Source 或 Flow 中传递过来的数据。
    4. Materialization：流的实际执行过程，这个过程会产生一个运行时值（如 Future）。

    通过组合 Source、Flow 和 Sink，可以构建出复杂的数据流处理逻辑。

    基本示例

    我们通过一个简单的例子来说明 Akka Streams 的基本概念。

    import akka.actor.ActorSystem
import akka.stream.scaladsl.{Flow, Sink, Source}
import akka.stream.{ActorMaterializer, Materializer}
import scala.concurrent.Future
import scala.util.{Failure, Success}

object AkkaStreamsExample extends App {
  implicit val system: ActorSystem = ActorSystem("example-system")
  implicit val materializer: Materializer = Materializer(system)
  import system.dispatcher  // 用于处理 Future 的回调

  // 创建一个 Source，从1到10的整数序列
  val source: Source[Int, NotUsed] = Source(1 to 10)

  // 创建一个 Flow，对每个元素乘以2
  val flow: Flow[Int, Int, NotUsed] = Flow[Int].map(_ * 2)

  // 创建一个 Sink，打印每个接收到的元素
  val sink: Sink[Int, Future[Done]] = Sink.foreach[Int](println)

  // 将 Source、Flow 和 Sink 连接起来，形成一个流
  val runnableGraph: RunnableGraph[Future[Done]] = source.via(flow).toMat(sink)(Keep.right)

  // 运行流
  val result: Future[Done] = runnableGraph.run()

  // 处理流完成后的结果
  result.onComplete {
    case Success(_) =>
      println("Stream completed successfully")
      system.terminate()
    case Failure(e) =>
      println(s"Stream failed with e")       system.terminate()   } }</code></pre> <!-- /wp:code -->  <!-- wp:heading {"level":3} --> <h3 class="wp-block-heading">详细解释</h3> <!-- /wp:heading -->  <!-- wp:list {"ordered":true} --> <ol><!-- wp:list-item --> <li><strong>Source</strong>： <code>val source: Source[Int, NotUsed] = Source(1 to 10)</code> <code>Source</code> 是数据流的起点，这里我们创建了一个从 1 到 10 的整数序列作为数据源。</li> <!-- /wp:list-item -->  <!-- wp:list-item --> <li><strong>Flow</strong>： <code>val flow: Flow[Int, Int, NotUsed] = Flow[Int].map(_ * 2)</code> <code>Flow</code> 是数据处理的步骤，这里我们创建了一个 <code>Flow</code>，它将每个输入元素乘以 2。</li> <!-- /wp:list-item -->  <!-- wp:list-item --> <li><strong>Sink</strong>： <code>val sink: Sink[Int, Future[Done]] = Sink.foreach[Int](println)</code> <code>Sink</code> 是数据流的终点，这里我们创建了一个打印每个接收到的元素的 <code>Sink</code>。</li> <!-- /wp:list-item -->  <!-- wp:list-item --> <li><strong>RunnableGraph</strong>： <code>val runnableGraph: RunnableGraph[Future[Done]] = source.via(flow).toMat(sink)(Keep.right)</code> 我们使用 <code>source.via(flow).toMat(sink)(Keep.right)</code> 将 <code>Source</code>、<code>Flow</code> 和 <code>Sink</code> 连接起来，形成一个完整的流。<code>toMat</code> 方法用于指定如何处理流的 materialized value，这里我们选择保留 <code>Sink</code> 的 materialized value，即 <code>Future[Done]</code>。</li> <!-- /wp:list-item -->  <!-- wp:list-item --> <li><strong>运行流</strong>： <code>val result: Future[Done] = runnableGraph.run()</code> 使用 <code>run()</code> 方法来启动流的执行。这个方法会返回一个 <code>Future</code>，表示流的完成状态。</li> <!-- /wp:list-item -->  <!-- wp:list-item --> <li><strong>处理流完成后的结果</strong>：<code>scala result.onComplete { case Success(_) => println("Stream completed successfully") system.terminate() case Failure(e) => println(s"Stream failed withe") system.terminate() }
    最后，我们监听 result 的完成情况，打印结果并终止 ActorSystem。

    • 复杂示例

    下面是一个更复杂的示例，展示如何处理更复杂的数据流。

    import akka.actor.ActorSystem
import akka.stream.scaladsl.{Flow, Sink, Source}
import akka.stream.{ActorMaterializer, Materializer}
import scala.concurrent.Future
import scala.util.{Failure, Success}

object ComplexAkkaStreamsExample extends App {
  implicit val system: ActorSystem = ActorSystem("complex-example-system")
  implicit val materializer: Materializer = Materializer(system)
  import system.dispatcher  // 用于处理 Future 的回调

  // 创建一个 Source，从1到100的整数序列
  val source: Source[Int, NotUsed] = Source(1 to 100)

  // 创建一个 Flow，过滤掉偶数
  val filterFlow: Flow[Int, Int, NotUsed] = Flow[Int].filter(_ % 2 != 0)

  // 创建一个 Flow，对每个元素进行平方
  val squareFlow: Flow[Int, Int, NotUsed] = Flow[Int].map(x => x * x)

  // 创建一个 Flow，将每个元素转换为字符串
  val stringFlow: Flow[Int, String, NotUsed] = Flow[Int].map(_.toString)

  // 创建一个 Sink，将每个接收到的元素打印出来
  val sink: Sink[String, Future[Done]] = Sink.foreach[String](println)

  // 将 Source、Flow 和 Sink 连接起来，形成一个流
  val runnableGraph: RunnableGraph[Future[Done]] = source
    .via(filterFlow)  // 过滤掉偶数
    .via(squareFlow)  // 对每个元素进行平方
    .via(stringFlow)  // 将每个元素转换为字符串
    .toMat(sink)(Keep.right)  // 连接到 Sink 并保持其 materialized value

  // 运行流
  val result: Future[Done] = runnableGraph.run()

  // 处理流完成后的结果
  result.onComplete {
    case Success(_) =>
      println("Stream completed successfully")
      system.terminate()
    case Failure(e) =>
      println(s"Stream failed with e")       system.terminate()   } }</code></pre> <!-- /wp:code -->  <!-- wp:heading {"level":3} --> <h3 class="wp-block-heading">详细解释</h3> <!-- /wp:heading -->  <!-- wp:list {"ordered":true} --> <ol><!-- wp:list-item --> <li><strong>创建 Source</strong>： <code>val source: Source[Int, NotUsed] = Source(1 to 100)</code> 我们创建了一个从 1 到 100 的整数序列作为数据源。</li> <!-- /wp:list-item -->  <!-- wp:list-item --> <li><strong>创建 Flow</strong>：<ul><li><strong>过滤偶数</strong>：</li></ul><code>val filterFlow: Flow[Int, Int, NotUsed] = Flow[Int].filter(_ % 2 != 0)</code> 这个 <code>Flow</code> 只允许奇数通过。<ul><li><strong>平方元素</strong>：</li></ul><code>val squareFlow: Flow[Int, Int, NotUsed] = Flow[Int].map(x => x * x)</code> 这个 <code>Flow</code> 对每个输入元素进行平方运算。<ul><li><strong>转换为字符串</strong>：</li></ul><code>val stringFlow: Flow[Int, String, NotUsed] = Flow[Int].map(_.toString)</code> 这个 <code>Flow</code> 将每个整数转换为字符串。</li> <!-- /wp:list-item -->  <!-- wp:list-item --> <li><strong>创建 Sink</strong>： <code>val sink: Sink[String, Future[Done]] = Sink.foreach[String](println)</code> 这个 <code>Sink</code> 打印每个接收到的字符串。</li> <!-- /wp:list-item -->  <!-- wp:list-item --> <li><strong>连接 Source、Flow 和 Sink</strong>： <code>val runnableGraph: RunnableGraph[Future[Done]] = source .via(filterFlow) .via(squareFlow) .via(stringFlow) .toMat(sink)(Keep.right)</code> 我们使用 <code>via</code> 方法将 <code>Source</code> 和多个 <code>Flow</code> 连接起来，最后通过 <code>toMat</code> 方法连接到 <code>Sink</code> 并保持其 materialized value。</li> <!-- /wp:list-item -->  <!-- wp:list-item --> <li><strong>运行流并处理结果</strong>： <code>val result: Future[Done] = runnableGraph.run() result.onComplete { case Success(_) => println("Stream completed successfully") system.terminate() case Failure(e) => println(s"Stream failed withe") system.terminate() } 我们启动流的执行，并监听其完成状态，打印结果并终止 ActorSystem。





    总结
    




    通过以上示例，我们可以看到 Akka Streams 提供了一种灵活且强大的方式来处理数据流。你可以使用 Source 作为数据的起点，使用 Flow 来处理数据，并使用 Sink 作为数据的终点。通过组合这些组件，你可以构建出复杂的数据流处理逻辑。同时，Akka Streams 还提供了多种工具和方法来监控和管理流的生命周期，确保流的正确运行和资源的有效管理。
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