獲YC、輝達5億元投資，為什麼Exa要打造「AI專屬搜尋引擎」？

AI幻覺是許多開發者面臨的重大挑戰，而如何有效過濾資料則成為解決問題的關鍵。針對這一痛點，Exa重新設計搜尋模型，專為AI和LLM開發者提供解決方案，以打造「零幻覺」的AI為目標。

近期，Exa在A輪募資中籌集了1,700萬美元（約新台幣5.5億元），並獲得NVIDIA創投部門NVentures與Y Combinator的大力支持。

傳統搜尋引擎有什麼問題，而Exa有什麼獨特之處，能吸引這些知名投資人的青睞？

超越Google SEO：Exa如何重新定義搜尋引擎？

多年來，Google搜尋一直依賴關鍵字比對和SEO（搜尋引擎最佳化）作為核心運作模式。然而，這些結果多為廣告頁面、電商平台或堆砌關鍵字的內容，難以直接解答使用者的問題。

例如，當使用者輸入「我想知道有哪些品牌有適合健走的鞋子」時，Google根據關鍵字「健走」和「鞋子」，顯示包含相關字詞的網頁。

Google搜尋結果 Google可能會顯示出一些鞋款評測或如何選擇鞋子的文章，因為「健走」和「鞋子」都是高度被競爭的SEO關鍵字，然而這些文章往往無法直接解答問題。《非正式寫作》官網

與Google不同，Exa運用嵌入（Embedding）技術深入理解使用者查詢的語義，而非僅比對字面上的關鍵字。

什麼是嵌入（Embedding）？
嵌入技術就像「語義指紋」，它將文檔轉換成一組數值向量，每個數值代表文檔的核心意圖，方便系統快速匹配相關內容。

「我們訓練Exa搜尋引擎來預測下個網路連結，分析連結的分享行為。」Will解釋說。透過嵌入技術，Exa的搜尋模型基於以下步驟運作：

數據嵌入：使用嵌入技術將所有文檔轉化為獨特的語義指紋，壓縮並概括核心內容。
語義查詢：當用戶輸入查詢時，Exa不只是比對關鍵字，而是轉化查詢的語意，分析真正需求，而非只看字面意思。
關聯匹配：比對文檔與查詢的語義相似性，篩選出最相關的內容，排除廣告或低價值資料。
精選呈現：分析內容的自然分享率與實用性，最終生成精簡且實用的搜索結果。

舉例來說，當用戶搜尋「有哪些品牌專注於適合健走的鞋子」，Exa不僅辨識「健走」、「鞋子」這些關鍵字，而是理解你的真正需求：「專注於研發健走鞋的品牌」。

接下來，系統會根據資料庫中的「語義指紋」進行匹配，透過分析人們如何討論這些資訊，找到那些實際提及品牌研發細節或用戶真實評價的內容，避免僅列出廣告頁面或推薦清單。

Exa搜尋結果 Exa會快速篩選出品牌官方網站和相關產品資訊，針對需求呈現最相關的內容，減少搜尋時間。同時，它還能自動生成精簡的摘要，避免使用者被龐大的資訊干擾。《非正式寫作》官網

這種方法不僅改變了搜尋結果的呈現形式，也大幅提升搜尋的精準度與實用性。它過濾掉僅為搜尋排名優化的低價值內容，優先推薦高自然轉發量的文章，並結合交叉分析技術，確保每條資料準確回應用戶需求，避免AI誤解或學習錯誤資訊。

為什麼說Exa是「AI專屬」的搜尋引擎？

AI搜尋引擎早已成為熱門話題，解決方案如GPT Search和Perplexity各有特色。

GPT Search提供即時對話回應，根據上下文生成結果；Perplexity 則透過列出相關問題引導用戶探索。相比之下，Exa更專注於語意分析，致力於理解問題的核心需求，並篩選出高品質資料。

透過Exa提供的API，AI公司能將搜尋功能整合到產品或服務中，使系統獲取高準確度的資料來源，進一步提升效能與可靠性。同時，Exa專注於解決資料品質不穩導致的「AI幻覺」，避免AI因資料品質不穩產生幻覺或誤判：

高品質與深度挖掘：
Exa專注篩選高品質的資料，特別是來自權威機構的研究報告，避免低價值或重複的內容。在處理專業領域如醫療或新能源技術時，Exa提供深入的、結構化的資料，讓AI能有效搜尋並理解真正有價值的信息，避免在雜亂的資料中迷失方向。
語意理解：
傳統搜尋引擎主要依賴關鍵字匹配和排序，但Exa則專注語意分析。它不僅搜尋結果，更會理解每一條資料的上下文，確保AI所得到的資訊和任務需求緊密相符。

Will表示：「產品推出後，人們發現，Exa能在冷門主題上呈現許多過往搜尋引擎無法找到的高價值內容。」這不僅讓AI得到更好結果，還大幅提升了整個學習過程的質量。

如今，許多AI公司已經成為Exa的主要客戶。Exa搜尋引擎的使用案例廣泛，包括AI聊天機器人透過Exa查找互聯網上的資訊來回答問題、企業用來尋找訓練AI的數據，以及創投公司利用Exa來搜尋潛在的投資標的等。

Exa Exa開創了一種全新模式——它專為大型語言模型（LLM）應用開發者設計，旨在提供高品質的數據支援。 Exa官網

AI最愛的搜索引擎：Exa的轉型之路

Exa的故事始於兩位修讀資訊工程系的哈佛學生——創辦人暨執行長Will Bryk和共同創辦人Jeffrey Wang，這對好友於2021年成立了公司，並於ChatGPT問世前一年開始開發他們的搜尋引擎。

「我們最初的目標並不是服務人工智慧，而是『如何使用人工智慧來建立更好的搜尋？』」Will回憶道。得益於Y Combinator的支持，Exa投入了一年時間進行研究，創建了一套全新的搜尋演算法，並首次於Twitter曝光。

該演算法成功吸引了希望在特定利基主題中找到優質部落格文章與資料的用戶，而這些需求是Google尚未滿足的空白，Exa便抓住了這個契機。

「2週後，ChatGPT問世了。」Exa創辦人Will回憶道，隨著AI技術的崛起，市場對精準、高品質資料的需求迅速增加，許多AI應用希望將Exa的搜尋引擎整合進API中，用來增強模型的表現。

隨著客群的演變，Exa逐漸從服務一般消費者轉型為專業AI公司的搜尋工具，成為Bing與Google以外的替代方案。例如，Databricks就是Exa的核心客戶之一。他們利用Exa搜尋大型訓練資料集，進一步用於自家AI模型的訓練計畫。

在商業模式上，Exa基礎方案的定價為每10,000次搜尋10美元（約新台幣326元），提供最多25條搜尋結果。而對於需要更多自定義功能或百條以上結果的大型客戶，Exa則推出高階企業方案，滿足專業需求。

2021年夏天，Exa成功從Y Combinator獲得500萬美元（約新台幣1.6億元）種子輪融資，而在2024年7月的A輪募資中，則成功籌集1,700萬美元（約新台幣5.5億元），由Lightspeed的Guru Chahal領投，NVIDIA創投部門NVentures與Y Combinator也支持。