用好深度搜索的8个方法

AI的深度搜索和深度思考是两码事。

前者好比迷宫探险，选择一条路一直往前走，走不通了，再退回去换一条路；这种不行了才回头的方法，就是深度搜索。

深度思考不同，是一种聪明的方法。就像你跟一堆大爷在一起下棋，不仅要看眼前一步，还要想接下来的好几步会发生什么。

所以，深度搜索是一种具体的工具，而深度思考是在复杂问题中，表现出具有类似人类思维的能力；那么，在日常中，我们会在哪些情景中用到他们呢？

我调查了下，有两种特征：单一查找信息的人用第一种比较多，让AI协助自己解决复杂问题，做系统工作的，用后者比较多。

我一开始也仅是搜东西，后来发现，有些事光搜不行，比如查数据、做计划，这时，让AI深度思考就派上用上了；既然这样，有哪些将两者结合在一起使用的方法呢？

一

第一种叫语义搜索。

语义搜索是用AI的基本搜索办法，它不像传统搜索那样需要输入几个关键词查找信息，而是能理解你输入的句子，到底什么意思。

假设你在一家电商公司市场部工作，要了解“智能家居产品在年轻消费者中的受欢迎程度”；用传统的搜索方式，可能需要输入很多关键词组合，比如“智能家居产品”“年轻消费者”“购买意愿”等。

而语义搜索只需输入一句自然语言的查询。比如“智能家居产品在年轻消费者中的受欢迎程度如何”？

它会识别出“智能家居产品”和“年轻消费者”是核心概念，同时理解“受欢迎程度”是一个需要分析的指标，然后，给出一份报告，告诉你结论如何。

它是怎么做到的呢？

主要依靠背后的自然语言处理（NLP）和机器学习技术，简单讲，就是把文字转换成计算机能理解的“向量”，然后通过比较这些向量，找到意思相近的内容。

所以，语义搜索的关键有两点：

一，它代表技术的提升，能更好地理解自然语言；二，我们要给它足够的信息，让它明白意图和上下文，这样才能找到更精准的结果，当然，如果能给出背景信息，它会更理解你的问题。

第二个办法就用到AI思考了，即分层搜索。

它的核心思想是“由宽到窄，逐步深入”，这种方法比较适合“我自己都没想明白的分散问题”，比如：我想研究如何提高工作效率，如果直接搜，可能会得到一堆空泛的结果。

分层搜索的做法是，先从一个宽泛的问题开始。例如：

问AI，团队效率低的原因有哪些？它会初步给你沟通不畅、目标不清晰、工作工具不合适等原因；接下来，我们在针对这些原因进一步探索，就能刨根问底。

因此，分层搜索的本质，是把一个大问题拆解成多个小问题，然后逐个击破，这个拆解的过程，是AI带着我们去做的。

好处在于，它不会让你一下子被海量信息淹没，而是有条理地逐步深入；我觉得，特别适合需要系统性思考的场景，比如：做市场调研、写研究报告，或者制定复杂的项目计划等等。

二

第三个方法是多轮对话法，我称它为“唠嗑式搜索法”。

简单来说，这种方法就像和朋友聊天一样，你问一句，AI回答一句，接着你再问，AI再回答。它特别适合一开始不知道如何下手，但又想找到精准答案的情况。

前几天，在社群里遇到一个朋友的难题。他要将两百多款产品的重量信息从图片格式转换成表格。这些信息是美工以单张图片的形式提供的，而他要找到一种方法来批量处理这些图片。

我给他提出了一个三步策略：

首先用Kimi创建表格的表头；然后，用夸克PC端的截图功能提取图片中的信息；最后将提取的信息粘贴到表格中。我还建议，如果信息量过大，可以使用DeepSeek来处理。

另一位同学则建议他先上传几张图片给AI，让AI更好地理解问题。在看到图片后，这位同学提出了一个更详细的解决方案。

例如使用特定的提示词指导Kimi提取图片中的信息，并将其转化为表格形式。等有固定格式了，再一次次地让AI处理细节内容。

这个方法非常详细，不仅指导了如何提取信息，还规定了如何处理不确定的信息，以及如何在备注中描述提取过程中的疑问。

所以，唠嗑式搜索法的核心是先让AI学习，等它掌握一部分内容后，通过提示词要求它进行标准化操作；然后，每次输入都要求它反馈，在这个过程中一次次监督它的准确性，确保没有遗漏，这种多轮对话模式最终能帮你高效完成任务。不难理解吧？

第四种我常用的办法是：对比搜索。

现在的AI搜索工具越来越多，每个工具都有自己的特点。有时候，单靠一个工具没办法找到最准确的答案，这时，对比搜索就显得特别重要了。

比如：你在市场部要做市场调研，分析2025年新能源汽车市场的竞争格局和消费者需求趋势，这个话题涉及技术、政策、市场和消费者行为等多个方面，仅靠一个AI搜索工具很难全面覆盖。

一开始只用一个通用的AI搜索工具，结果会发现，它提供的信息要么过于宽泛，要么细节不够深入。然而，用多个工具进行对比搜索时，会出现不同的视角。

类似于，有的AI搜索可能告诉你增长趋势和市场规模，对背后驱动因素的分析不够深入；但换一个搜索工具，它可能会给出详细的市场数据，还会分析政策变化对市场的影响，例如补贴政策的调整和碳排放标准的提升。

所以，几个AI搜索一起使用，就能发现它们各自的优势：

第一个工具可能适合快速获取基础信息；第二个工具在市场数据方面很专业；第三个工具对消费者行为的分析很到位等等。

多问几个工具，多看几个角度，这样不仅能验证信息的准确性，还能从不同工具的优势中受益；我经常这么做，一个交给Kimi思考、一个给海螺AI、另外再用deepseek交叉同时用。

对了，这里有个细节：问的问题一定要具体化，不然哪一个AI也无法帮我们抓住根本性需求。

三

第五个方法是：知识图谱法。

特别适用于探索性工作，如创意开发、设计构思和艺术创作等，这类工作常常面临思路受限、视角狭窄的问题，而知识图谱搜索能有效解决这一难题。

举个例子：假设你要策划一个以“未来城市生活”为主题的广告活动。如果使用传统搜索，可能只能找到一些常见的创意方向，如环保、科技、便捷等。这些方向虽然不错，但过于常规，缺乏独特性。

这时，如果使用知识图谱搜索，输入“未来城市生活”这一关键词，它不仅会提供常见的创意方向，还会将相关信息串联起来，形成一个完整的知识网络。

你可能会看到AI提供的大量信息，如：未来城市的设计理念、科技感、生态融合、可持续发展，以及智能家居如何改变日常生活、共享经济如何重塑城市交通等。

不要着急，关键在这些细节中。

当某些关键词引起你的兴趣时，可以要求AI从一个点扩展到另一个点。例如，从“未来城市生活”这一单一主题，扩展到“设计理念、生活方式、艺术表达”等多个维度，这样一来，创意不仅视角更丰富，内容也更有深度。

因此，知识图谱搜索的本质是将零散的信息串联成一个完整的知识网络，帮助我们从更高维度理解问题。

但使用这一方法的前提是，先接纳主题所涵盖的信息，再进一步输入自己想要的信息，让AI剔除掉没用的，再进行组合；这是一个打破思维局限、激发更多创意灵感的好方法。

第六个方法是：案例搜索。

很多时候我们遇到的问题，前人已经解决过，或者至少尝试过。这时，直接从真实案例中学习，往往能事半功倍。这就是“案例驱动搜索”的核心思路。

举个例子，假设你正在研究“企业如何通过数字化转型提升竞争力”这一议题。这是一个复杂的问题，涉及技术、管理、文化等多个方面。

这时，你可以这样操作：在搜索框中输入“企业数字化转型成功案例”，然后，挑选几个行业内的标杆企业，比如海尔、美的或华为，深入了解它们的转型过程，包括遇到的困难、采取的策略以及最终的效果。

除了在探索过程中寻找案例，还有一种更直接的方式。

前段时间我要调研一家公司，但不知道如何提出好问题，于是，我搜索了同类公司都遇到了哪些问题，结果发现了许多相关案例。

接着，我单独挑出几个案例，询问AI它们如何使用某个软件、如何打通数字化转型，以及如何将AI融入工作中。

如此一来，AI为我呈现了大量有用信息。因此，案例搜索的关键是从真实案例中学习，通过借鉴他人的经验，找到适合自己的解决方案，这种方法的核心在于寻找共同点。

四

第七个我常用的方法是：跨领域搜索。它在做调研、激发创意思考，以及寻找不同视角时非常有用。

怎么用呢？

它的核心不在于工具本身，而在于思维方式，即：如何跳出自身领域的局限，从其他行业的角度找出问题的答案。

2024年上半年，有一次我要辅助客户做一个消费者决策调研。你知道吗？一线提供的信息往往比较碎片化，枯燥且无味，而且大多是过程性指标，但如果只汇报这些过程性的内容，显然不够有吸引力。

怎么办呢？我把调研中的一些基础信息和市场行为数据给到AI，让它从行为经济学、心理学的角度帮我浓缩成概念，比如：决策机制中涉及的认知偏差、风险偏好等。

然后，我将概念与一线的实际信息结合起来，形成了一种全新的组合；这种方式不仅让调研结果更具深度，还让汇报内容更加生动和易于理解。

所以，跨领域搜索的魅力正在于，它能够打破思维定式，让我们换个角度思考，从其他行业、专家视角审视问题，从而找到更实用、具备创新性的解法。

最后一个方法比较抽象，叫做布尔逻辑运算符优化法。

这个启发来自去年阅读AI相关论文时得到的灵感。它的核心结构围绕三个关键词：AND（与）、OR（或）、NOT（非）。

你知道吗？有时候搜索过程会特别让人头疼，因为搜出来的结果要么太多，要么不相关。这时，布尔逻辑运算符就派上用场了。

举个例子：如果我想找“用户心智”在产品设计中的应用，直接搜索“用户心智”或“如何……”这类句式，出来的结果可能全是心理学理论，或者一堆不相关的内容。

怎么办呢？这时，我会用“用户心智AND产品设计”。

这个“AND”就像个过滤器，把同时提到“用户心智”和“产品设计”的内容挑出来，一下子就把范围缩小了，直接找到我真正需要的信息。

还有一次，我想拓宽思路，看看“消费者心理”这方面的内容；于是，我用了“用户心智OR消费者心理AND主题商场”，结果找到了静安嘉里中心、过森日市集等优质案例，呈现出来的信息既干净又直接。

所以，“OR”就像放大镜，帮我拓宽搜索范围；“NOT”则能排除那些我不想要的内容；而“AND”则明确了关键词之间的关系。你可以试试，这种方法非常管用。

好了，以上八种方法，是我用来让AI搜索更高效、更深度思考的压箱底技巧。

个人的思考边界，永远超不过一台超级计算机，与其这样，不妨尝试如何驾驭它，让它帮助我们变得更智慧；总结加深记忆的时间留个你，希望这些方法，对日常工作有所帮助。

本文来自微信公众号：王智远 （ID：Z201440），作者：王智远

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