写一下AI+搜索的变革，第一部分写业界趋势，要提到秘塔搜索，perplexity等；第二部分以银行科技的视角给出分析和策略，要说目前正在探索perplexica、FreeAskInternet等开源工具。

业界趋势

AI与搜索的结合正在推动整个行业的变革。目前，AI技术在搜索领域的应用已经从简单的关键词匹配，发展到了能够进行深度语义理解并提供个性化、智能化聚合内容的阶段。业界趋势显示，搜索引擎正在变得更加智能和个性化，以满足用户对搜索结果准确性和相关性的高要求。

例如，百度App通过集成AI技术，已经能够提供更加个性化的搜索结果，如搜索“天气”时，不仅显示天气信息，还提供相关的科普内容和小程序1。此外，Perplexity AI作为生成式搜索引擎的代表，通过其会话型搜索能力，实现了搜索与理解的结合，使用户能够通过自然语言与搜索引擎进行交互，从而获得更直观和精确的搜索结果3。

秘塔搜索（Mita Search）和其他新兴的AI搜索引擎也在探索如何利用大模型技术来提升搜索效率和用户体验。这些平台通过整合AI技术，正在改变传统的搜索逻辑，使得搜索结果更加精准和个性化45。

银行科技视角的分析与策略

从银行科技的角度来看，AI+搜索的变革为金融服务行业带来了新的机遇和挑战。银行正在积极探索如何利用AI技术来提升客户服务的质量和效率。

一方面，银行可以利用Perplexity等生成式搜索引擎来提供更加智能的客户咨询服务。通过集成这类搜索引擎，银行能够更准确地理解客户的查询意图，并提供即时、准确的答案，从而提高客户满意度3。

另一方面，银行也在探索使用FreeAskInternet等开源工具来构建自己的AI搜索解决方案。这些工具可以帮助银行开发定制化的搜索服务，更好地满足特定业务场景的需求9。

为了充分利用AI+搜索的潜力，银行需要制定相应的策略：

1. 技术整合：银行应考虑如何将AI搜索引擎与现有的客户服务平台整合，以提供无缝的用户体验。
2. 数据安全与隐私：在利用AI技术提供个性化服务的同时，银行需要确保客户数据的安全和隐私保护。
3. 持续创新：银行应持续关注AI搜索技术的最新发展，并探索如何将这些新技术应用于金融服务中，以保持竞争力。

通过这些策略，银行可以更好地利用AI+搜索的变革，为客户提供更加智能和个性化的服务。

秘塔搜索和Perplexity在AI搜索领域有哪些主要区别和技术优势？

秘塔AI搜索和Perplexity AI是AI搜索领域的两款产品，它们各自具有独特的技术优势和特点。秘塔AI搜索由国内人工智能科技公司秘塔科技推出，主打无广告、直达结果的搜索体验，并且会整合和搜索主题相关的辅助信息，如相关事件名称、事件时间线、相关人物组织等，以表格形式呈现，帮助用户全面理解搜索主题111213。秘塔AI搜索还提供了不同回答详细程度的选项，包括简洁、深入和研究三个层次，并有“全网”和“学术”两种模式可切换14。此外，秘塔AI搜索利用深度神经网络等先进技术进行数据处理与分析，从海量信息中筛选出最相关、最权威、最可信赖的结果16。

Perplexity AI则是一个由前OpenAI员工创建的会话型搜索引擎，专注于通过AI技术提供直观而精确的双向对话式搜索体验。Perplexity AI成立一年后，估值达到5亿美金，显示了其在市场上的影响力和技术实力3。Perplexity AI在初期使用了大量API来构建产品，团队专注于产品层面的优化，并通过深刻的产品洞察来弥补模型能力不足导致的潜在问题，然后自研基础设施来降低成本3。

总的来说，秘塔AI搜索和Perplexity AI在AI搜索领域的区别主要体现在搜索体验、数据处理技术、产品优化策略以及市场定位等方面。秘塔AI搜索更注重提供无广告、直达结果的用户体验和辅助信息的整合，而Perplexity AI则侧重于通过会话型搜索引擎提供更直观和精确的搜索服务。

银行科技在探索AI搜索时，如何平衡开源工具的使用和自主研发的投入？

银行科技在探索AI搜索时，可以通过多种方式平衡开源工具的使用和自主研发的投入。首先，银行可以利用开源工具快速实现AI搜索的基础功能，这有助于降低初期的研发成本和风险。开源工具通常具有成熟的社区支持和丰富的文档资源，可以加速开发进程并保证技术的更新迭代2122。

其次，银行可以在开源工具的基础上进行定制化开发，以满足特定的业务需求和合规要求。这种“开源+自研”的模式可以实现技术的快速部署和灵活调整，同时保持对核心功能的控制权23。

此外，银行还可以通过合作和交流，与其他金融机构或科技公司共享AI搜索的研发成果和经验。这种开放的创新生态有助于推动AI搜索技术的快速发展和应用落地24。

最后，银行需要根据自身的战略目标和技术能力，合理规划AI搜索的研发投入和资源配置。在确保技术安全和数据隐私的前提下，银行可以逐步加大对AI搜索自主研发的投入，以构建差异化的竞争优势2526。

综上所述，银行科技在探索AI搜索时，可以通过利用开源工具、定制化开发、合作共享以及合理规划研发投入等方式，实现开源工具使用和自主研发投入的有效平衡。

在AI搜索的个性化推荐中，如何保护用户的隐私和避免数据泄露？

在AI搜索的个性化推荐中，保护用户隐私和避免数据泄露是至关重要的。首先，需要在AI模型训练阶段实施严格的权限管理和数据加密措施，确保个人信息在传输和处理过程中的安全性36。此外，研究使用差分隐私等隐私保护技术可以加强个人信息的安全性3637。

其次，可以采用数据脱敏、加密、掩码等方法来保护用户数据，减少数据泄露的风险35。在设计个性化推荐系统时，应考虑到隐私保护的需求，通过技术手段如协同过滤、内容过滤和深度学习等，实现在不泄露用户隐私的前提下提供精准的推荐服务35。

另外，法院指出，在《个人信息保护法》出台后，个性化推荐与用户个人信息保护之间还缺少明晰的边界33。因此，企业需要密切关注法律法规的变化，确保个性化推荐服务遵循相关法律法规的要求，尊重用户隐私。

最后，用户教育和透明度也是保护隐私的重要方面。企业应向用户清晰地说明数据收集、处理和使用的目的和方式，让用户了解其数据如何被用于个性化推荐，并提供选择退出或调整推荐设置的选项38。

综上所述，保护AI搜索个性化推荐中的用户隐私和避免数据泄露，需要从技术保护、法律遵循、用户教育和透明度等多个方面进行综合考虑和实施。

**AI搜索在跨模态、跨语言检索方面有哪些创新和