你會用 AI 搜索工具嗎？你知道幾個 AI 搜索工具呢？
我平時很喜歡用幾個 AI 搜索工具交叉問問題，雖然最主要是使用 Perplexity，但有時候也會試試其他的，這次，就想測測 Perplexity、Getliner 和 Felo 這三個工具在不同方面表現如何。
我問了三類問題：
- 基本問題：直接要 AI 介紹自己是什麼、可以做什麼。
- 時事問題：問今年 META 發表會的主題和內容，並請它根據網路評論做結論。
- 生活問題：指定一個特定地區，要它推薦 GoogleMap 上 4.5 顆星以上的小吃。
發現這三個 AI 搜索工具各有不同的特色：
- Perplexity：精準度最高，不管什麼問題都能回答，但是深入討論的部分比較弱。
- Felo：廣度最高，能搜索到最多來源，跟生活有關的問題答得最好並可深入討論，但判讀語義較弱，一開始讓它自我介紹，居然跟我講自我介紹怎麼做。但它搜到的網頁英中日都有，如果想要搜尋全球網頁，可以用這個。
- getliner：如果是搜索偏學術、專業的問題應該能表現得好 (可只搜索論文)，但這次剛好沒有問到。前兩類問題的延伸問題還不錯，但關於生活的問題答得一塌糊塗。
下面是我根據這次測試後的主觀評論：
| AI 搜索工具 | 精準度 | 深度 | 廣度 |
|---|---|---|---|
| Perplexity.ai | ★★★★ | ★★★★ | ★★★★ |
| Felo.ai | ★★★★ | ★★★☆ | ★★★★☆ |
| getliner.ai | ★★★☆ | ★★★★☆ | ★★★☆ |
>>我個人的結論是，如果結果不好，可以多問幾次，甚至多用幾個 AI 搜索工具比較，不依賴單一工具是最好的。
如果對討論過程有興趣的話，再往下看喔！
本文目錄
基本問題：介紹你自己：你是誰？你可以幫助我什麼？你可以搜尋到的資料，和其他搜索工具有什麼不同之處？你會建議我在什麼情境下使用你問什麼類型的問題？
Perplexity.ai 的回答
閱讀下面圖片上的文字，或直接看回答的連結。
觀察：
- 在 getliner.com 上的解說是錯的，但至少關於 Felo 的介紹是對的，而且在來源中有找到一個關於 getliner.com 的介紹頁面，圖片也有找到 getliner.com 的首頁。
- 在判讀語義和彙整格式上做得還不錯，能夠按照我的問題分類回答的內容。
延伸問題：
延伸問題都是相關的，但是跟我的問題有點重複了。
Felo.ai 的回答
閱讀下面圖片上的文字，或直接看回答的連結。
觀察：
- 關於 getliner.com 的介紹也是錯的，只有 Perplexity 的介紹是對的。
- 來源找了 32 個頁面，但有三分之二都是關於「如何自我介紹」的內容，只看到一個 getliner.com 的頁面，連 Perplexity 的頁面都沒有。
- 至少有說到 Perplexity 是使用 ChatGPT 模型和 Google Search。
- 有根據我的問題把回答做分類。
延伸問題：
基本上文不對題。
getliner.ai 的回答
閱讀下面圖片上的文字，或直接看回答的連結。
觀察：
- 不是根據我的問題幫回答做分類，而是意圖用更自然的語言統整回答內容。
- 沒有介紹其他兩個搜索工具。
- 有意思的是，推銷自己的意味很濃厚。
延伸問題：
分成「換個問題問」和「追加問題」兩種延伸類型，我覺得在表現上還不錯，符合它自己說的「能深度分析」這個特點。
時事問題：向我解說 2024 年 META 發表會的主題和內容，並做出總結。最後，蒐集和總結網路上的評論
Perplexity.ai 的回答
參考下面圖片上的文字，或直接看回答的連結。
觀察：
- 來源找的頁面中，有英文期刊 2 個 、公信力的英文媒體 2 個和一個 AI 新聞。
- 有提到發表會的舉行時間、Quest 3S VR 頭盔的價格和上市時間等明確資訊。
- 正反面的評價都有給出來。
- 結論提出「META Connect 2024」是「重要里程碑」。
延伸問題：
中規中矩的水平延伸問題，可以繼續討論關於這場發表會的其他內容，但欠缺比較細節的討論。
Felo.ai 的回答
閱讀圖片上的文字或直接看回答的連結。
觀察：
- 整合了 42 個包含 3 種語言的來源，蠻豐富的，而且都幫忙把標題翻成中文了。
- 有給出發表會的舉行時間、Meta Quest 3S 的價格和上市時間等明確資訊。
- 有給出正反面的評論。
- 結論是「Meta Connect 2024 展示了許多令人興奮的新技術和產品」，對其未來充滿期待。
延伸問題：
大多是垂直思考的題目，有關於發表會的，也有關於網路評論的，但第一題感覺和內容重複了。
getliner.ai 的回答
閱讀下面圖片上的文字，或直接看回答的連結。
觀察：
- 較欠缺具體的細節，如價格、上市時間和發表日期等。
- 只有給出正面評價，少了反面評價。
- 出現了推論，如「虛擬與增強現實的未來」中說「META 的戰略是推動 AR 和 VR 技術的深度融合，以便在日常生活中應用」。
- 結論是，META 本次發表會在「提升用戶互動、增強 AI 功能及推廣新型展示技術」等方面有好表現，和另外兩個工具比起來，較為具體。
延伸問題：
有討論發表會和產品的、也有討論網路評論的，在延伸問題上比較全面，不過，「換個問題問」和內容重複了。
特定地區美食：台南國華街上有googlemap評價高於4.5顆星的美食，必須以小吃為主
Perplexity.ai 的回答
閱讀圖片上的文字或直接看回答的連結。
觀察：
- 三家確實都是在國華街上，但第一家的評價是錯的。
- 三家店的介紹沒有錯。
延伸問題：
- 水平延伸思考的面向蠻多的，可以繼續再找這條街上其他的店家。
Felo.ai 的回答
閱讀圖片上的文字，或直接看回答的連結。
觀察：
- 四家店都是國華街的店家沒錯，但地址和評價都是錯的。
- 關於四家店的介紹都沒錯，但重複介紹了兩家碗粿。
延伸問題：
- 這些問題蠻活潑的，有 100 元內的、有營業時間的，還有米其林推薦的。
getliner.ai 的回答
閱讀圖片上的文字，或看回答的連結。
觀察：
- 只寫出了兩家店的店名，第一家店還是店家的拼音直譯。
- 後面三個只是小吃的介紹，沒有店家介紹。
延伸問題：
- 「換個問題問」和原本的問題重複。
- 有一題邏輯混亂：「你能推薦一些這些小吃的具體地址嗎」，真的莫名其妙。
專業搜尋問題：Edgar Wright 1962 on your own 你找得到這本書的資料嗎？
最近在寫文章時，從資料中看到一本 1962 年出版的書，想試試看這 3 個 AI 搜索工具，能不能找到正確的資料。
因為這本書很舊了，在 AMAZON 上也只有一個簡單頁面，如果不是原資料有連結，我在 Google 搜索，第一頁也沒跳到 AMAZON 的連結。
結果，這次 Perplexity 漏風了，說找不到相關資料。反而是 Felo 和 Getliner 找到了這本書的連結，並且，Felo 的回答是完全正確的，這讓我把 Perplexity 的精準度扣了半顆星。
下面是詳細的過程：
Perplexity
觀察：沒找到。
延伸問題：由於沒找到，只能根據問題延伸，但沒找到也不必按了。
雖然成果不佳，但好歹沒把書的作者跟另一個同名同姓的導演搞混。
Felo
觀察：
- 正確列出了兩位作者的名字、出版年份和 ISBN。
- 介紹的主要內容也是正確的。
- 右邊第一個連結就是圖書館的該書頁面。
延伸問題：
- 書中還有哪些學習方法、有何實際應用等垂直思考的題目。
- 還有 Edgar Wright 的「其他著作與這本書有何相似之處」這類水平思考的題目。
我覺得 Felo 這次答得還不錯。
Getliner
觀察：
- 有列出正確的作者和 ISBN。
- 有略提這本書的主題。
- 後面出現了另一個現代導演的訊息。
- 右邊的搜索頁面有書的、也有導演的。
因為有一個導演的名字叫 Edgar Wright，如果只搜名字，就會看到這個人的訊息，Getliner 很明顯是被更多的數據給誤導了。
延伸問題：
不過，延伸問題倒是有照著我一開始的問題走，只是問得比較淺一點。
