博查 AI 搜索是国内首个支持多模型集成的智能答案引擎，由杭州初创企业博查 AI 开发，专注于通过自然语言处理（NLP）和多模态技术重构信息检索范式。其核心定位是 “AI 应用的实时知识底座”，为企业和开发者提供合规、高效的搜索基础设施，日均处理超 3000 万次 API 调用，覆盖国内 60% 的 AI 应用联网搜索需求。
- 混合专家模型（MoE）：
整合通义千问、字节云雀、月之暗面 Kimi 等顶尖 AI 大模型，根据用户查询自动路由至最适合的模型（如通义千问处理专业术语、Kimi 分析长文本），确保答案的深度与多样性。
- 语义增强技术：
独创bocha-semantic-reranker算法，基于 Transformer 架构，以 80M 参数实现接近 280M 参数模型的排序效果，推理速度提升 40%，成本降低 60%。
- 多模态搜索：
支持文本、图片、视频混合检索，可直接播放抖音短视频并生成关键帧摘要，例如搜索 “新能源汽车续航测试” 时，同步展示文字解析、测试视频片段及图片对比。
- 实时信息整合：
与字节系内容平台（抖音、西瓜视频、今日头条）深度合作，支持 24 小时内热点事件追踪，例如搜索 “2025 年 MWC 大会” 时，可同步获取抖音直播片段和图文报道。
- 内容合规性：
采用EEAT 原则（经验、专业、权威、可信）过滤信息，结合对抗模型识别 AI 生成的低质量内容，确保数据不出海，符合国内监管要求。
- API 与插件支持：
提供 Web Search API、AI Search API 及 Agent Search API，支持自定义过滤条件、流式输出，可快速集成至 AI 助手（如钉钉、飞书）或 RAG 应用。例如，DeepSeek 通过博查 API 实现实时搜索功能，日调用量峰值达千万次。
- 私有化部署：
支持本地服务器或混合云，满足金融、医疗等行业对数据安全的高要求。例如，某银行通过私有化部署博查 AI，实现内部培训资料的加密搜索。
- 多模态混合搜索：
底层融合关键字搜索与向量检索，先通过向量数据库快速召回候选结果，再通过语义排序模型（bocha-semantic-reranker）二次筛选，提升结果相关性。
- 实时索引与更新：
采用增量式索引技术，新内容 1-2 小时内完成处理，支持动态更新。例如，某电商平台通过博查 API 实时同步商品库存信息。
- 效率提升：
传统搜索引擎依赖关键词匹配，而博查通过语义理解将信息获取效率提升 3 倍以上。例如，输入 “如何平衡工作与生活”，系统会整合多期播客中的方法论，而非仅返回含 “平衡” 关键词的片段。
- 知识管理：
整合企业文档、会议记录、培训视频等，员工通过自然语言提问快速获取信息。例如，某科技公司将产品发布会录音索引后，员工可搜索 “GPU 性能参数” 直接跳转至对应片段。
- 合规与培训：
金融、医疗企业可将合规政策、操作指南等内容接入博查 AI，员工通过搜索快速获取权威解读。例如，输入 “GDPR 第 17 条”，系统直接播放法律顾问的解读音频。
- 实时信息增强：
为 AI 模型（如 DeepSeek、通义千问）提供实时数据支持，解决大模型 “幻觉” 问题。例如，当用户询问 “2025 年 3 月 CPI 数据” 时，博查 API 返回国家统计局最新发布的图表与分析。
- 多模态内容生成：
支持从搜索结果中提取文本、图片、视频素材，自动生成报告或营销内容。例如，市场人员输入 “2025 年东南亚电商趋势”，系统生成包含数据、案例和短视频的 PPT 模板。
- 学术研究：
学生、研究者可通过博查 AI 快速获取跨学科文献。例如，输入 “量子计算与神经形态计算对比”，系统整合学术论文、专家访谈及实验数据。
- 生活助手：
支持语音交互，适合通勤、健身等场景。例如，用户通过语音询问 “附近适合带宠物的餐厅”，系统返回地图定位、菜单图片及用户评价。
