实际搜索查询远比AI演示中展示的复杂得多。

​ 我认为AI产品设计中存在一个被忽视的问题：真实的搜索行为其实非常混乱。在演示中，人们输入的都是清晰明确的查询。而在现实中，查询无处不在：品牌名、拼写错误、记忆模糊的产品名称、当地俚语、混合语言短语、导航尝试、敏感词、商业意图，或者只是用户真正需求的一些随机片段。因此，对于搜索或发现系统而言，首要问题并不总是“获取更多结果”。第一个问题是准确理解你正在处理的是什么样的查询。用户是在搜索知名品牌吗？他们试图导航到某个地方吗？他们表现出购买意图吗？这是供应短缺问题吗？这是安全或政策问题吗？这个查询是否过于模糊而无法直接回答？对于AI智能体来说，这一点尤其重要，因为智能体可能不仅仅返回链接列表，还会基于查询采取行动。不恰当的查询理解可能导致错误的推荐、异常的工具调用或不安全的空白状态。我认为，查询分类和意图拆分在智能客服业务中将比人们预期更为重要。