以下是关于 AI 搜索如何提高用户留存的相关内容：
推荐的 AI 搜索引擎：
秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，旨在提升用户的搜索效率和体验。 Perplexity：聊天机器人式的搜索引擎，允许用户用自然语言提问，使用生成式 AI 技术从各种来源收集信息并给出答案。 360AI 搜索：360 公司推出，通过 AI 分析问题，生成清晰、有理的答案，并支持增强模式和智能排序。 天工 AI 搜索：昆仑万维推出，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来还将支持图像、语音等多模态搜索。 Flowith：创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互方式，支持多种 AI 模型和图像生成技术，提供插件系统和社区功能。 Devv：面向程序员的 AI 搜索引擎，专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 Phind：专为开发者设计的 AI 搜索引擎，利用大型语言模型提供相关的搜索结果和动态答案，特别擅长处理编程和技术问题。关于 AI 搜索引擎的一些观点和建议：
垂直搜索引擎自建 index 索引工程投入大，效果不一定比接 Google API 好，且接入的信息源有限。 AI 搜索是一个巨大的市场，短时间内很难形成垄断。海外 Perplexity 一家独大，国内 Kimi/秘塔小范围出圈。各家的产品体验和市场占有率未达到绝对领先，后来者仍有机会。 AI 搜索引擎需要尽早考虑成本优化，主要支出在于大模型的 token 成本和搜索引擎的 API 请求费用。可通过自行部署 SearXNG 来降低搜索成本，部署开源模型来降低大模型的 API 调用成本。day one payment，趁早向用户收费也许是一种 cover 成本的办法，但要考虑用户流失问题。提升 AI 搜索准确度的方法： 当用户输入如“你好”“你是谁”“10 的 9 次方等于多少”等问题时，可以不联网检索参考信息，直接用大模型训练好的知识库进行回答。对于一些有标准答案的数学问题、编程问题、生活常识问题，无需联网检索。 判断是否联网可节省搜索成本、快速响应用户提问，提升搜索效率。主要实现方案有：
内置问题库，把无需联网的常见问题缓存起来，再跟用户提问做相似度匹配，如果用户提问命中关键词库，就直接大模型回复，不联网检索。但此方案存在枚举无法穷尽的问题。 设置提示词，请求大模型判断是否需要联网。但此方案大模型的识别准确度不够高。 此外，意图识别的另一个关键作用是对用户提问进行分类，比如可分为导航类（用户希望找到特定的网站或网页）和信息查询类（用户希望找到某个问题的答案或关于某个事物的详细信息）。