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
。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 。