SearchGPT、Perplexity 与 Google：2024 年上手比较

我获得了 OpenAI 的 SearchGPT 原型访问权限，想把它与 Perplexity 和 Google Search 比较。观众提出了各种搜索建议，从编程到旅行和时事都有。这是一项 2024 年 8 月的非正式比较：账号设置、位置、措辞以及之后的产品变化都可能影响结果。

SearchGPT 给出生成的回答、图片和引用，并提供来源面板和追问功能。对于奥运结果，它总结了奖牌信息。和其他生成回答一样，流畅的文字也可能出错，因此链接只是核查的起点，不能保证每句话都正确。

Perplexity 也提供类似的对话体验，包含来源和追问；我看到的界面还提供相关搜索、收藏和文件附件等功能。对于奥运查询，我最喜欢 Google 的专用结果面板：不必阅读长篇回答，就能快速查看奖牌数和赛事标签。

第一个技术搜索建议是，如何使用较新的 Linux ip 命令查找 IP 地址。SearchGPT 提供了 ip addr 和示例输出，但也显示了一些似乎没有帮助的图片。我查看了链接文章，发现该命令及其不同写法等效；这次演示中我没有亲自运行命令。

Perplexity 提供了 ip addr show、相关搜索和来源。在 Google 中，我看到 AI 概览和传统链接，结果既提到较旧的 ifconfig，也提到 ip。对于这个问题，我更喜欢两个 AI 工具给出的直接回答，但仍需要核对来源以确认正确性。

接下来我问，为什么 Python 程序找不到一个看似存在的模块。SearchGPT 提供了可能的解释；普通 ChatGPT 查询给出了大致类似的回答。这让我怀疑这个特定提示词是否需要网页搜索，但仅凭回答相似，不能证明使用了哪些来源。

Perplexity 建议检查环境、程序包安装情况和 Python 路径。Google 的 AI 概览也列出了可能原因和来源链接，但我更喜欢另外两个工具更具体、侧重代码的回应。这些只是一般性的排错建议，并非对特定环境的诊断，我也没有逐一执行建议的修复方法。

为了测试时效性，我寻找当天早上发布的 Unitree 机器人视频。SearchGPT 找出了较旧的视频。Perplexity 识别了近期标题和日期，但我打开的链接指向评论视频而非原片。Google 的第一个视频结果指向最近的官方上传，因此它在这次单独测试中获胜。

一个商务查询要求寻找可容纳 1,500 名代表的 Melbourne 场地。SearchGPT 返回一份名单，但其中一些条目的容量描述只有 1,400 或 1,200 人。Perplexity 提供的名单较短，看起来符合容量要求，而 Google 主要提供链接；在这个例子中我更喜欢 Perplexity 的呈现方式。

场地是否真正合适仍取决于房间布局、可用时间和活动要求。视频没有独立核实每个所列容量，因此生成的名单应当作为起点，在规划前向场地方核对。

我询问即将举行的 Dreamforce 会议有哪些主要演讲者，以及为什么选择他们。SearchGPT 列出了几个人名并给出笼统解释；Perplexity 给出不同且更短的名单，理由同样宽泛。两者都没有真正解释每个人入选的原因。

我打开活动的演讲者页面进行比较。SearchGPT 回答中的一些人名没有出现在我查看的列表中，因此我怀疑它混淆了信息或产生了幻觉。Perplexity 似乎更接近，但漏掉了我原本期待看到的人；没有出现在所查看的页面部分，本身并不能确证某人从未被安排参加。

查询附近电影院时，我为了保护自己的位置而隐藏了结果。我说 SearchGPT 给出了相关的本地影院和理由，而 Perplexity 假定了错误的位置，Google 的结果也不符合我当前所在位置。由于结果没有展示，观众无法独立验证我的判断。

观众还询问了政治偏见。我搜索了有关 2024 年 7 月针对唐纳德·特朗普的未遂刺杀的报道。SearchGPT 和 Perplexity 提供了带来源的摘要，Google 则显示新闻和网页链接。我觉得摘要更易阅读，但这一次查询不能证明搜索引擎是否没有偏见，也不能证明每项生成细节都准确。

一个关于不同年龄段胶原蛋白和肌酸的问题，让 AI 工具给出了总体回答。两者都没有提供我想要的详细分类，我明确表示自己不知道建议是否准确。在我的测试中，Google 的结果也没有直接回答问题；视频并未确定安全剂量。

当我想找某个具体网站，或找一个记不得来源的视频时，我觉得传统 Google Search 很有用，因为它优先显示链接。综合回答可能很方便，但有时我想要的正是原始目的地本身。

我尝试了一项假设的航班查询：两名成人和两名儿童在 12 月乘商务舱前往欧洲。SearchGPT 给出航空公司信息，但没有我想要的具体航班；Perplexity 提供建议，并指向航班搜索工具。在这次测试中，两者都没有提供符合请求的完整行程。

Google 最初对较长的问题返回普通链接。缩短查询后，它显示了目的地和价格，我觉得更有用。但重新表述的查询省略了原始请求的部分细节，因此该面板不能证明每个选项都满足原先的日期、乘客人数和商务舱要求。

最后，我搜索机器人图片。我使用的 SearchGPT 原型返回的图片有限，筛选功能也很少；Perplexity 对搜索词作了宽泛理解并提供信息。Google 的图片标签页给出更多图片，还能筛选不同类型，因此我在这个例子中更喜欢它。

我的总体看法是，AI 搜索像一个答案引擎：它综合回答、链接来源并允许追问。Google 适合寻找目的地、搜索图片或使用集成工具，而且在这些测试中感觉更快。这样的区分有帮助，但 Google 也有 AI 概览，各产品仍在不断变化。

我认为 Perplexity 的界面和功能比早期 SearchGPT 原型更完整；如果仅根据这次体验被迫只选一个，我会选 Perplexity。这是基于少量 2024 年查询的个人偏好，并非受控准确率研究；最佳选择取决于问题，也取决于能否核查重要答案。