你有没有过这种体验：搜一个问题，翻了好几页，才找到一点相关的内容，还得自己拼凑答案？搜索引擎给了你一堆链接，但你要的只是一个答案。
2024年3月，一个开发者花了一个周末，基于贾扬清开源的Lepton Search源码，做了一款叫ThinkAny的AI搜索引擎。三个月后，它有了17万用户。
它是什么？
ThinkAny是一款基于RAG（检索增强生成）技术的AI搜索引擎。它和你熟悉的传统搜索引擎最大的区别在于：传统引擎给你一堆链接让你自己找答案，ThinkAny直接给你答案。
它使用先进的RAG向量搜索技术来提供精准、可信的回答，并配有交互式AI助手聊天功能，为用户提供全面的支持。目前，ThinkAny支持中英双语，界面简洁，无需特殊网络环境即可使用。
一个周末做出来的产品，长什么样？
这款产品的诞生过程挺有意思。创始人曾撰文分析过ChatBot类产品和RAG路线的区别：ChatBot依赖大模型的理解能力提供问答，RAG检索则是一个补充手段，弥补大模型在实时信息获取方面的不足。
ThinkAny走的就是RAG这条路。它不只是靠模型“记住”的知识回答问题，而是先检索网络上的优质内容，再生成答案。
它能做什么？
ThinkAny的能力覆盖了几个层面：
智能搜索与问答：用自然语言提问就行——不需要精确的关键词，不需要布尔运算符。AI会理解你的查询意图，提供相关的搜索结果。它会直接给出一个综合性的答案，而不是一堆链接。
多模态搜索：除了文字，还支持链接、图片、视频等多种内容的检索。
思维导图式摘要：这是它比较有特色的功能。搜索一个复杂主题后，它能自动生成结构化的思维导图，帮你理清信息之间的层级和关联。
视频摘要：无需看完整个视频，就能预览核心内容。
免费+无广告：界面清爽，没有广告干扰。
WorkAny桌面AI Agent：这是ThinkAny衍生出的一个桌面产品，用自然语言即可执行本地任务——文件整理、网站生成、文档创建、表格制作、演示文稿设计，全部在本地运行，数据不外传。
它的技术实力
ThinkAny搭载了GPT-4o mini等先进模型，提供快速、准确、带引用来源的合成答案。它不只是给答案，还会告诉你答案的来源。
它提供了API接口，方便开发者集成和使用。平台还计划支持用户自定义信息源、创建智能体（Agents）、实现复杂的工作流（Workflows），目标是成为一个开放的AI搜索平台。
谁适合用它？
如果你厌倦了在广告和链接里翻找答案：ThinkAny直接给答案的方式，能帮你省掉大量筛选时间。
如果你需要快速理解一个复杂主题：思维导图式摘要功能，可以帮你快速建立知识框架。
如果你做研究或写报告：带引用来源的答案，让你可以追溯信息出处。
如果你注重隐私：WorkAny桌面版让AI任务在本地完成，数据不外传。
最后说几句
一个周末做出来的产品，三个月做到17万用户——这个数据本身说明了一件事：人们对“搜了半天还是一堆链接”这件事，早就受够了。
ThinkAny正在做的事情，是把“搜索”从“翻书”变成“问人”——你问一个问题，它给你一个答案。直接，干净，不绕弯子。
如果你也厌倦了在搜索结果里大海捞针，不妨去试试。毕竟，我们要的是答案，不是一堆链接。