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生成式 AI 搜索

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生成式 AI 搜索具有以下特点和应用：

  • 有可能彻底改变互联网的核心功能之一——搜索。传统搜索中，用户在 Google 输入问题后常被大量链接及不准确信息淹没，而由大型语言模型驱动的搜索引擎可提供自然语言写成的简洁答案，并能在用户感兴趣时提供更多链接阅读。
  • 一些公司为一般搜索查询提供服务，如 You 和 Neeva。还有公司采取更垂直化的方法，如 Consensus 跨越研究论文进行搜索，Perplexity 的 Bird SQL 产品针对 Twitter 进行搜索。
  • 对于产品推荐尤为有价值，能根据特定需求提供策划过的选项列表。
  • 在企业内部搜索应用中具有巨大潜力，如 Glean 允许团队跨应用搜索，Vowel 允许用户查询视频会议记录。

以下是一些推荐的 AI 搜索引擎：

  • 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，提供多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，旨在提升用户的搜索效率和体验。
  • Perplexity：聊天机器人式的搜索引擎，允许用户用自然语言提问，使用生成式 AI 技术从各种来源收集信息并给出答案。
  • 360AI 搜索：360 公司推出，通过 AI 分析问题，生成清晰、有理的答案，并支持增强模式和智能排序。
  • 天工 AI 搜索：昆仑万维推出，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来还将支持图像、语音等多模态搜索。
  • Flowith：创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互方式，支持多种 AI 模型和图像生成技术，提供插件系统和社区功能。
  • Devv：面向程序员的 AI 搜索引擎，专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。
  • Phind：专为开发者设计的 AI 搜索引擎，利用大型语言模型提供相关的搜索结果和动态答案，特别擅长处理编程和技术问题。

在生成式人工智能方面，近年来大型语言模型的飞速进步为信息检索领域带来新机遇和挑战。2022 年 OpenAI 发布 ChatGPT 引发轰动，其在对话中展现出理解复杂问题和生成连贯文本的能力，被视为对传统搜索引擎的颠覆性竞争。ChatGPT 的成功引发搜索引擎巨头的紧迫感，谷歌推出 Bard 并逐步向 180 多个国家开放服务，百度推出文心一言等生成式 AI 搜索功能，微软将 GPT-4 集成到必应搜索中推出新版本的 Bing Chat。早期观察指出，聊天机器人式的搜索在提供直接答案的同时，存在回答不准确甚至“幻觉”信息的问题，现阶段许多用户对 AI 答案的准确性和可靠性仍存疑虑。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

生成式 AI：下一个消费者平台

人工智能语言模型有可能彻底改变互联网的核心功能之一：搜索。我们都经历过在Google中输入一个问题，然后被一大堆链接淹没的困境，其中一些链接还有相互冲突或不准确的信息。这实际上就是一个[无尽的滚动](https://techcrunch.com/2022/12/05/google-introduces-continuous-scrolling-on-desktop-for-search/)。如果你可以得到一个用自然语言写成的简洁答案，并且在你感兴趣的时候可以点击链接阅读更多内容，那将是多么美好？由大型语言模型（LLM）驱动的搜索引擎使这成为可能。如[You](https://you.com/)和[Neeva](https://neeva.com/)这样的公司正在为一般搜索查询提供这种服务。其他公司则采取更垂直化的方法：[Consensus](https://consensus.app/)跨越研究论文进行搜索，以提供有依据的答案，而[Perplexity](https://www.perplexity.ai/sql)的Bird SQL产品则针对Twitter（例如：“关于金球奖时尚的最热门推文”）。这种搜索方式对于产品推荐尤为有价值。今天，做出明智的购买选择通常需要浏览数十个链接和数百条评论。如果你可以根据你的特定需求得到一个策划过的选项列表，那会怎样呢？例如，一些可能的提示：“为一只六个月大、胃部敏感的拉布拉多贵宾犬推荐的最佳狗粮”，或者“纽约冬天低于250美元的骆驼色大衣”。此外，我们看到企业内部搜索的应用中具有巨大潜力。现在，大多数公司使用一系列通信应用和数据库，如Gmail、Slack、Drive、Asana等。在所有这些工具中找到单一的文档、消息或指标可能是一个挑战。像[Glean](https://www.glean.com/)这样的产品允许团队跨应用搜索，而[Vowel](https://www.vowel.com/)允许用户查询他们的视频会议记录。

问：AI 搜索引擎

以下是一些推荐的AI搜索引擎：1.秘塔AI搜索：由秘塔科技开发，提供多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，旨在提升用户的搜索效率和体验。2.Perplexity：一款聊天机器人式的搜索引擎，允许用户用自然语言提问，使用生成式AI技术从各种来源收集信息并给出答案。3.360AI搜索：360公司推出的AI搜索引擎，通过AI分析问题，生成清晰、有理的答案，并支持增强模式和智能排序。4.天工AI搜索：昆仑万维推出的搜索引擎，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来还将支持图像、语音等多模态搜索。5.Flowith：一款创新的AI交互式搜索和对话工具，基于节点式交互方式，支持多种AI模型和图像生成技术，提供插件系统和社区功能。6.Devv：面向程序员的AI搜索引擎，专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。7.Phind：专为开发者设计的AI搜索引擎，利用大型语言模型提供相关的搜索结果和动态答案，特别擅长处理编程和技术问题。这些AI搜索引擎通过不同的技术和功能，为用户提供更加精准、高效和个性化的搜索体验。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

[趋势研究]Deep Research 推荐算法落幕? 生成式AI时代的搜索复兴

在生成式人工智能方面,近年来大型语言模型(LLM)的飞速进步,为信息检索领域带来了新的机遇和挑战。2022年OpenAI发布ChatGPT,引发轰动,其在对话中展现出理解复杂问题和生成连贯文本的能力,使其被视为对传统搜索引擎的一种颠覆性竞争[cyberhaven.com](https://www.cyberhaven.com/blog/chatgpt-vs-google-bard-usage-statistics#:~:text=Google%27s%20entry%20into%20generativeAI)。ChatGPT的成功直接引发了搜索引擎巨头的紧迫感:谷歌在2023年3月迅速推出了Bard,并在当年内逐步向180多个国家开放服务。Bard同样基于谷歌的LaMDA模型且具备联网检索能力。百度也推出了文心一言等生成式AI搜索功能,以求在本土市场保持搜索引擎的领先地位。微软则将GPT-4集成到必应搜索中推出新版本的Bing Chat[cyberhaven.com](https://www.cyberhaven.com/blog/chatgpt-vs-google-bard-usage-statistics#:~:text=OpenAI%27s%20ChatGPT%20has%20emerged%20as,I%2FO%20on%20May%2010%2C%202023)。早期观察指出,聊天机器人式的搜索在提供直接答案的同时,也存在回答不准确甚至“幻觉”信息的问题(如谷歌Bard的演示曾因回答谬误导致市值蒸发百亿美元)[reuters.com](https://www.reuters.com/technology/microsofts-bing-plans-ai-ads-early-pitch-advertisers-2023-02-17/#:~:text=Early%20search%20results%20and%20conversations,the%20chatbot%20sharing%20inaccurate%20information)。值得注意的是,生成式AI在早期应用中也暴露出一些局限。例如,现阶段许多用户对AI答案的准确性和可靠性仍存疑虑。Capgemini的调查显示,消费者对生成式AI体验的满意度从

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浅谈“生成式人工智能在中职实训课的应用”
生成式人工智能在中职实训课的应用： 生成式人工智能是一种能够生成新的、未曾存在内容的人工智能技术，所生成的内容可以是多模态的，包括文本（如文章、报告、诗歌等）、图像（如绘画、设计图、合成照片等）、音频（如音乐、语音、环境声音等）、视频（如电影剪辑、教程、仿真等）。 其应用场景广泛，例如： 文档摘要：将长篇文章或报告总结为简短、精准的摘要。 信息提取：从大量数据中识别并提取关键信息。 代码生成：根据用户的描述自动编写代码。 营销活动创建：生成广告文案、设计图像等。 虚拟协助：例如智能聊天机器人、虚拟客服等。 呼叫中心机器人：能够处理客户的电话请求。 生成式人工智能的工作方式如下： 1. 训练阶段：通过从大量现有内容（文本、音频、视频等）中学习进行训练，训练的结果是一个“基础模型”。 2. 应用阶段：基础模型可以用于生成内容并解决一般性问题，还可以使用特定领域的新数据集进一步训练，以解决特定问题，从而得到一个量身定制的新模型。 Google Cloud 提供了相关工具，如 Vertex AI 是端到端机器学习开发平台，旨在帮助开发人员构建、部署和管理机器学习模型；Generative AI Studio 允许应用程序开发人员或数据科学家快速制作原型和自定义生成式 AI 模型，无需代码或代码量少；Model Garden 是一个平台，可以让用户发现 Google 的基础和第三方开源模型，并与之交互，它提供了一组 MLOps 工具，用于自动化机器学习管道。 在教育领域，从 AI 助教到智慧学伴的应用探索中，以“移动教学与促动”课程实习周为例，让教育学专业的学生了解和尝试运用教育 APP、二维码、教育游戏等技术方式开展移动教学。课程实习需要在 5 天内让非技术背景的学生分组设计课程并展示，由于学生众多，教师难以给予个性化指导，而 AI 在一定程度上补足了学生缺乏的经验。
2025-03-31
生成式人工智能原理是什么
生成式人工智能的原理主要包括以下几个方面： 1. 基于深度学习技术和机器学习算法：通过大规模的数据集训练深度神经网络模型，学习各种数据的规律和特征，从而实现对输入数据的分析、理解和生成。 2. 监督学习：例如在生成文本时使用大语言模型，通过监督学习不断预测下一个词语，经过大量的数据训练，从而生成新的文本内容。这通常需要千亿甚至万亿级别的单词数据库。 3. 从大量现有内容中学习：包括文本、音频和视频等多模式的内容，这个学习过程称为训练，其结果是创造“基础模型”，如为聊天机器人提供支持的大型语言模型（LLM）。基础模型可用于生成内容并解决一般问题，也可以使用特定领域的新数据集进一步训练以解决特定问题。
2025-03-26
生成式AI的教育重构价值
生成式 AI 在教育领域具有重要的重构价值，主要体现在以下几个方面： 1. 为教师减负：通过复杂的算法、模型和规则，从大规模数据集中学习，创造新的原创内容，帮助教师减轻工作负担。 2. 创新教学方式：例如让历史人物亲自授课，知识获取不再受时空限制，提高教育效率和质量，增强学生学习兴趣。 3. 个性化教育：根据学生的学习情况、兴趣和偏好提供定制化的学习计划和资源，实现因材施教，满足学生学习需求，提高学习成果，缓解教育资源不平等问题。 4. 角色多样化：授课教师、游戏玩家、情感伴侣等服务都可以被 AI 重构。 5. 促进学生成长：人工智能生成的虚拟角色可以作为数字陪伴，给予孩子社会奖励，促进其成长和提高学习成绩。
2025-03-22
Stable Diffusion、MidJourney、DALL·E 这些生成式AI工具有什么区别
Stable Diffusion、Midjourney 和 DALL·E 这三个生成式 AI 工具主要有以下区别： 1. 开源性：Stable Diffusion 是开源的，用户可以在任何高端计算机上运行。 2. 学习曲线：Midjourney 的学习曲线较低，只需键入特定的提示就能得到较好的结果。 3. 图像质量：Midjourney 被认为是 2023 年中期图像质量最好的系统。 4. 应用场景：Stable Diffusion 特别适合将 AI 与来自其他源的图像结合；Adobe Firefly 内置在各种 Adobe 产品中，但在质量方面落后于 DALL·E 和 Midjourney。 5. 训练数据：这些工具都是使用大量的内容数据集进行训练的，例如 Stable Diffusion 是在从网络上抓取的超过 50 亿的图像/标题对上进行训练的。 6. 所属公司：DALL·E 来自 OpenAI。 在使用方面： 1. Stable Diffusion 开始使用需要付出努力，因为要学会正确制作提示，但一旦掌握，能产生很好的结果。 2. DALL·E 已纳入 Bing（需使用创意模式）和 Bing 图像创建器，系统可靠，但图像质量比 Midjourney 差。 3. Midjourney 需要 Discord，使用时需键入特定格式的提示。
2025-03-20
生成式人工智能的提示词工程
生成式人工智能的提示词工程是一门新兴学科，在生成式 AI 模型中具有重要作用。 提示词是用户与模型沟通愿望的文本界面，适用于图像生成模型（如 DALLE3、Midjourney）和语言模型（如 GPT4、Gemini）等。它可以是简单的问题，也可以是复杂的任务，包括指令、问题、输入数据和示例，以引导 AI 的响应。 提示词工程的核心是制作能实现特定目标的最佳提示词，这不仅要指导模型，还需深刻理解模型的能力和局限性及所处上下文。例如，在图像生成模型中是对期望图像的详细描述，在语言模型中可能是复杂查询。 提示词工程不仅是构建提示词，还需结合领域知识、对 AI 模型的理解及系统化方法为不同情境定制提示词，可能包括创建可根据数据集或上下文程序化修改的模板。 此外，提示词工程是迭代和探索的过程，类似于传统软件工程实践，如版本控制和回归测试。该领域发展迅速，有潜力改变机器学习的某些方面。 在商业和社会中，提示词工程师是被炒作的职位，实际可能承担了机器学习工程师的部分职责。提示词工程是一切生成式 AI 的基础，不管用于学习、写作、绘画、编程还是玩音乐等。 在使用提示词时，要记住几个基本关键点： 1. 角色/身份：告诉 AI 它需要扮演的身份，提升其“职业素养”。 2. 目标/任务以及背景：所有对话都有目的性，要交代目标背后的逻辑，包括为什么要实现目标、希望达到的结果等。
2025-03-19
生成式AI
生成式 AI（Generative AI）是一种基于深度学习技术，利用机器学习算法从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用。其工作原理是通过大规模的数据集训练深度神经网络模型，学习各种数据的规律和特征，实现对输入数据的分析、理解和生成。 AIGC（AI generated content）意为人工智能生成内容，又称为生成式 AI。例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等，都属于 AIGC 的应用。能进行 AIGC 的产品项目和媒介很多，包括语言文字类（如 OpenAI 的 GPT、Google 的 Bard、百度的文心一言等）、语音声音类（如 Google 的 WaveNet、微软的 Deep Nerual Network、百度的 DeepSpeech 等）、图片美术类（如早期的 GEN、去年大热的扩散模型带火的 Midjourney、先驱者谷歌的 Disco Diffusion、OpenAI 的 Dalle·2 以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion 等）。 SD 是 Stable Diffusion 的简称，是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发，2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像，是一种扩散模型（diffusion model）的变体，叫做“潜在扩散模型”（latent diffusion model;LDM）。其代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7）。源代码库：github.com/StabilityAI/stablediffusion 。 国内目前主要是在《网络安全法》《数据安全法》以及《个人信息保护法》的框架下，由《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》共同监管 AIGC 行业。 Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”正式称呼，是一种能够生成新内容的人工智能技术，比如文本、图像、音乐等。而 AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式，实际上是 Generative AI 的应用结果。 ChatGPT 在 2022 年宣发时，OpenAI 称其是一种模型，但在官网的帮助页面中，称其是一种服务。目前我们所熟知的 ChatGPT 逐渐演变成了一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用（服务）。
2025-03-19
如何让企业微信可以接上 AI？让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
我想做一个，基于我个人知识库的chatbot，以供我随时搜索和提问，且优先搜索知识库内的内容而非联网搜索，你有什么建议吗？
以下是为您提供的关于创建基于个人知识库的 chatbot 的建议： 1. 选择合适的平台和工具：例如可以考虑使用飞书智能伙伴创建平台（Aily）或扣子（https://www.coze.cn/home）等。 2. 数据分段储存：由于大模型的上下文长度有限制，需要将上传的资料根据特定符号或字符长度进行分段，如将 8000 字文档按每 800 字分成一个片段储存。 3. 增强检索：当用户输入问题，大模型会根据相似度检索出若干最相关的数据片段，再据此生成答案，这一技术称为 RAG（检索增强生成）。 4. 配置知识库： 在 Bot 内使用知识库： 登录相关平台。 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 在 Bots 页面，选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页。 在 Bot 编排页面的知识库区域，单击加号图标，添加指定的知识库。 （可选）添加知识库后，可以在自动调用下拉界面内，调整知识库的配置项，如最大召回数量、最小匹配度、调用方式等。 在工作流内使用 Knowledge 节点： 登录相关平台。 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 在页面顶部进入工作流页面，并打开指定的工作流。 在左侧基础节点列表内，选择添加 Knowledge 节点。 5. 注意使用限制：单用户最多创建 1000 个知识库，文本类型知识库下最多支持添加 100 个文档，单用户每月最多新增 2GB 数据，累计上限是 10GB。 此外，知识库可以解决大模型幻觉、专业领域知识不足的问题，提升大模型回复的准确率。您可以将知识库直接与 Bot 进行关联用于响应用户回复，也可以在工作流中添加知识库节点，成为工作流中的一环。
2025-04-14
DeepSeek，里面搜索怎么能出来图片？
要在 DeepSeek 中搜索出图片，您可以参考以下信息： 在即梦 AI 平台上找到 DeepSeek 入口，简单描述您想要的画面，DeepSeek 会生成详细的提示词，将提示词复制到生图功能的输入框，选择 3.0 模型，点击生成。 DeepSeek 使用平台包括 DeepSeek 官网、API（V3 需要为 0324 更新的版本，DS 官网及 API 已更新，如调用其它平台 API 需要查看 DS 版本号）。Deepseek 需要复制代码到 html 文件里，然后保存进行查看。 将下载的 html 文件及图片放到同一个文件夹，让 Cursor 进行图片增加即可。 此外，DeepSeek 深夜发布了大一统模型 JanusPro，将图像理解和生成统一在一个模型中。其具有统一 Transformer 架构，提供 1B 和 7B 两种规模，全面开源，支持商用，MIT 协议，部署使用便捷，Benchmark 表现优异等特点。模型地址： 模型（7B）：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro7B 模型（1B）：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro1B 下载地址：https://github.com/deepseekai/Janus
2025-04-09
ai搜索引擎哪个好
以下是一些推荐的 AI 搜索引擎： 1. 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，能提升用户搜索效率和体验。 2. Perplexity：聊天机器人式搜索引擎，允许用自然语言提问，通过生成式 AI 技术从各种来源收集信息并给出答案。 3. 360AI 搜索：360 公司推出，通过 AI 分析问题，生成清晰有理的答案，支持增强模式和智能排序。 4. 天工 AI 搜索：昆仑万维推出，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来将支持图像、语音等多模态搜索。 5. Flowith：创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互方式，支持多种 AI 模型和图像生成技术，有插件系统和社区功能。 6. Devv：面向程序员的 AI 搜索引擎，专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 7. Phind：专为开发者设计，利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案，擅长处理编程和技术问题。 做好 AI 搜索引擎的关键在于： 1. 准确度：取决于问答底座模型的智能程度和挂载上下文的信息密度。要选用智能的问答底座模型，并对 RAG 的检索结果进行排序去重以保证信息密度。 2. 差异化创新：错位竞争，如对问答结果以 outline/timeline 等形式输出，支持多模态搜索问答，允许挂载自定义信息源等策略。 3. 具备“准/快/稳”的特点：回复结果要准，响应速度要快，服务稳定性要高。 在使用 AI 搜索引擎时需注意： 1. 幻觉风险较高，大多数 AI 搜索引擎未连接到互联网。 2. 必应通常是较好的选择，特别是在某些特定场景下，如技术支持、决定吃饭地点或获取建议等，必应可能比谷歌更好。但这是一个迅速发展的领域，使用时应小心。对于儿童，可汗学院的 Khanmigo 提供由 GPT4 驱动的良好的人工智能驱动辅导。
2025-04-09
我们是搜索团队的产品经理，团队定位倾向于“对于插件的建设与调用”定位，现在要做AI相关的产品规划，请以通俗易懂的方式对以下问题做出回答 1、请通过流程图的方式，介绍【插件/工具】能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程是什么 2、调研下对于我们搜索团队而言，插件应该做什么，可以做什么 3、思考对于大模型来说，有哪些（通用或垂类）的模块/功能/插件是无法绕开的，或高频使用的，作为我们团队后续争取的发力点（如搜索推荐对于传统综合搜索结果页）
以下是为您提供的关于 AI 相关产品规划的回答： 一、插件/工具能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程 从 2023 年 3 月份 OpenAI 宣布插件计划开始，到 5 月份上线，其中包括联网、代码、画图三个插件。其实现流程大致为： 1. 经过对模型的微调，检测何时需要调用函数（取决于用户的输入）。 2. 使用符合函数签名的 JSON 进行响应。 3. 在接口层面声明可调用的工具。 4. 使用函数和用户输入调用模型。 5. 使用模型响应调用 API。 6. 将响应发送回模型进行汇总。 二、对于搜索团队，插件可以做和应该做的事 目前没有直接针对搜索团队插件具体可做和应做事项的明确内容，但可以参考 OpenAI 的插件计划，例如开发与搜索相关的特定功能插件，或者探索如何将现有的搜索推荐功能与大模型更好地结合。 三、对于大模型无法绕开或高频使用的模块/功能/插件 目前没有直接指出对于大模型无法绕开或高频使用的具体模块、功能或插件。但从相关信息中可以推测，例如与数据获取和处理相关的插件（如联网）、与技术开发相关的插件（如代码）以及与内容生成相关的插件（如画图）可能是较为重要和高频使用的。对于搜索团队来说，可以考虑在这些方向上寻找发力点，结合搜索推荐等传统功能，开发出更具竞争力的插件。
2025-04-08
小白不懂MCP，请搜索waytoAGI中与智能体相关的内容（特别是视频形式的）让我来学习
以下是为您整理的关于 MCP 的相关内容： 一、什么是 MCP MCP（Model Context Protocol）是一种通用的方式，向各类大语言模型提供数据源和工具。它是一个开放协议，用于标准化应用程序向大语言模型提供上下文的方式。可以将 MCP 想象成 AI 应用程序的 USBC 接口，为 AI 模型连接不同的数据源和工具提供了标准化方式。 二、相关文章的写作目的和探讨内容 1. 作者因在 WaytoAGI 社区阅读了他人优秀文章，决定逼自己做输出，对自我学习进行总结。 2. 文章从作者自身疑问出发，通过动手实践的方式探索：利用自然语言交互，大模型为什么会调用 MCP 工具；大模型调用 MCP 工具，从客户端到服务端发生了什么；安装了类似 MCP 工具，大模型如何选择用哪一个。 三、MCP 和 AI 工具的未来 自 OpenAI 发布函数调用以来，思考解锁智能体和工具使用生态系统所需条件。MCP 于 2024 年 11 月推出，在开发者和 AI 社区中已获广泛关注，被视为潜在解决方案。探讨了其如何改变 AI 与工具的交互方式、开发人员的使用情况及仍需解决的挑战。 四、MCP 小白图文使用教程 MCP 服务器有三大核心功能： 1. 资源：是服务器提供给 AI 的数据内容，如文件、数据库结构或特定信息，每个资源通过唯一 URI 标识。 2. 工具：允许 AI 模型执行特定操作，如查询数据库、调用 API 或执行计算，每个工具由名称和描述其模式的元数据唯一标识。 3. 提示：提供结构化消息和指令，用于与语言模型交互，客户端可以发现可用提示、检索其内容并提供参数进行自定义。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-04-08
如何搜索知识库
以下是关于知识库搜索的相关信息： 知识库搜索网址：https://search.atomecho.cn/ Coze 中工作流配置知识库： 添加知识库：可同时添加多个知识库。 参数设置： 搜索策略：包括语义检索（像人类一样理解词与词、句与句之间的关系，适用于需要理解语义关联度和跨语言查询的场景）、全文检索（基于关键词进行，适用于特定名称、专有名词、术语、缩写词、ID 等场景）、混合检索（结合全文检索和语义检索的优势，并对结果进行综合排序召回相关内容片段）。 最大召回数量：选择从检索结果中返回给大模型使用的内容片段数量，数值越大，返回的越多。 最小匹配度：根据设置的匹配度选取要返回给大模型的内容片段，低于设定匹配度的内容不会被返回。 提示：最大召回数量和最小匹配度直接影响输出效果，需进行协调的多轮测试找出最优值。 认识大模型 Embedding 技术加实战中： Embedding 增强 GPT 的能力的过程包括搜索内部知识库检索相关文本、将检索到的文本内容部分发送给 GPT 大模型并向其提出问题。 具体操作步骤： 准备搜索数据（仅一次）：搜集数据、切块、嵌入、存储（对于大型数据集的 Embedding 结果，可使用向量数据库保存）。 搜索（每次查询一次）：给定用户问题，从 OpenAI API 生成查询的 embeddings，使用 embeddings 按照与查询相关性对文本部分进行排序，距离函数推荐使用余弦相似性。 提问（每次查询一次）：将问题和最相关的部分插入到发送给 GPT 的消息中返回 GPT 的答案。 Embedding 的作用：搜索（结果按与查询字符串的相关性进行排名）、聚类（文本字符串按相似性分组）、建议（建议包含相关文本字符串的项目）、异常检测（识别出相关性很小的离群值）、多样性测量（分析相似性分布）、分类（文本字符串按其最相似的标签分类）。
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