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如何可以被ai搜索到

Answer

以下是关于如何被 AI 搜索到以及相关 AI 搜索引擎的信息:

存在能联网检索的 AI,它们通过连接互联网,实时搜索、筛选并整合所需数据,为用户提供更精准和个性化的信息。例如,ChatGPT Plus 用户现在可以开启 web browsing 功能实现联网,Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能,Bing Copilot 旨在简化在线查询和浏览活动,还有如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎能提供基于人工智能的定制搜索体验,并保持用户数据的私密性。

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,提升用户搜索效率和体验。
  2. Perplexity:聊天机器人式的搜索引擎,允许用自然语言提问,使用生成式 AI 技术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,并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,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,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。

以 Kimi+的“什么值得买”智能体为例,假设用户输入“我想买个笔记本电脑”,智能体会先做 Query Rewrite 提取出“笔记本电脑”关键词,再通过“什么值得买”的 API 检索对应的商品信息,拿到检索结果后,跟智能体内置的提示词组装成上下文,请求大模型回答,成为一个电商导购类的垂直搜索应用,在商品推荐方面有更好的回答效果。

工作流 Workflow 也可以理解为多智能体协作 Multi-Agents,通过多个智能体的组装,解决复杂场景的搜索问题。比如给新产品取名,涉及多个步骤和智能体的协作,还需要有调度中枢协调工作和做决策。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。

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

References

问:有没有能联网检索的AI?

是的,存在能联网检索的AI。这些AI通过连接互联网,实时搜索、筛选并整合所需数据,以提供给用户更精准和个性化的信息。例如,ChatGPT Plus用户现在可以开启web browsing功能,实现联网功能。Perplexity,它结合了ChatGPT式的问答和普通搜索引擎的功能,允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型。Bing Copilot,作为一个AI助手,旨在简化您的在线查询和浏览活动。还有如You.com和Neeva AI等搜索引擎,它们提供了基于人工智能的定制搜索体验,并保持用户数据的私密性。这些AI搜索工具的出现,标志着在信息检索领域的一个重要发展,它们通过结合AI技术和搜索引擎,大幅提升了数据集命中预期,并为实际应用带来了更多可能性。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

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

工具:我做了一个 AI 搜索引擎

以Kimi+的“什么值得买”智能体举例,假设用户输入“我想买个笔记本电脑”,智能体会先做Query Rewrite提取出“笔记本电脑”关键词,再通过“什么值得买”的API检索对应的商品信息,拿到检索结果后,跟智能体内置的提示词组装成上下文,请求大模型回答。于是这个智能体便成了一个电商导购类的垂直搜索()应用,在商品推荐方面有更好的回答效果。1.工作流Workflow工作流Workflow也可以理解为多智能体协作Multi-Agents,通过多个智能体的组装,解决一些复杂场景的搜索问题。比如:给新产品取名,我习惯的步骤是告诉大模型新产品是做什么的,大模型推荐几个可取的名字选择其中一个名字,去谷歌检索,是否有同名去Twitter检索是否有同名去Github检索是否有同名选择一个域名,去Namecheap搜索是否已被注册全部检测通过,确定产品名,注册域名这里涉及到一个回溯的问题,也就是在其中某个步骤发现产品名不可用,要回到第一步重新选择名字,再继续走后面的检测步骤。人工去做这件事,毫无疑问是很费时间的。AI搜索+Workflow的模式,可以有效解决这个问题。首先定义几个智能体,每个智能体完成一项功能。比如A智能体只负责给出建议的名字,B智能体负责检索谷歌是否有同名,C智能体负责检索Twitter是否有同名,D智能体负责检测Github是否有同名,E智能体负责检测可用的域名...另外还需要有一个调度中枢,协调每个智能体的工作,需要做决策,决定是继续下一步还是回溯到之前的步骤。

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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
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2025-04-20
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以下是关于使用 AI 写程序的相关内容: 1. 对于技术纯小白: 从最基础的小任务开始,让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑,以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件,可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目,包含全面的典型文件和功能,并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini,可在提示词最后添加生成创建脚本的要求,并请教如何运行脚本(Windows 机器则是 create.cmd)。 2. 明确项目需求: 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档,在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验: 单独让 AI 写小功能没问题,但对于复杂的程序框架,可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例,可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教,ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩,及时肯定正确的,指出错误时要克制,不断完善其经验。 4. 相关资源和平台: AI 写小游戏平台:https://poe.com/ 图片网站:https://imgur.com/ 改 bug 的网站:https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台:https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是,使用 AI 写程序时,对于技术小白来说,入门容易但深入较难,若没有技术背景可能提不出问题,从而影响 AI 发挥作用。
2025-04-19
有哪些好用的法律ai
以下是一些好用的法律 AI 应用场景和示例: 1. 诉讼策略制定: AI 将基于商标法等相关条款和案例法,为商标侵权案件提供诉讼策略,包括对原告商标权利的分析、被告侵权行为的评估、关键证据搜集建议、法律抗辩点及和解或调解策略。 其他例子: 为专利侵权案件制定诉讼策略,分析专利有效性、被告侵权行为及抗辩理由,提出证明侵权和计算损害赔偿的建议。 针对劳动合同纠纷案件,分析员工权益和雇主责任,提出诉讼策略,包括主张权益、证据收集重点及证明雇主违约行为。 在知识产权许可诉讼中,分析许可协议条款和双方权利义务,提出诉讼策略,包括证明许可协议违反、计算损失赔偿及可能的合同解除条件。 模拟法庭,如模拟商业合同违约的法庭审理,分析双方论点、证据和法律依据,预测判决结果,给出优化法庭陈述和证据呈现的建议。 2. 法律意见书撰写: AI 根据案件背景、证据材料和法律法规,自动撰写初步法律意见书,包含案件事实梳理、法律分析和结论。 其他例子: 针对商业秘密泄露案件,分析法律责任和赔偿范围,撰写法律意见书,提供应对策略。 为计划上市的公司提供关于公司治理结构的法律意见书,确保符合相关法规要求。 就消费者权益保护案件提供法律意见,分析商家赔偿责任和消费者维权途径,制定应对措施。 起草股权转让协议,包括转让方和受让方信息、股权转让份额、价格、支付方式和时间表、先决条件、双方权利义务、保密、违约责任和争议解决条款等。 3. 指令风格和技巧: 可指定 AI 模仿某位资深律师的逻辑严谨和言简意赅的风格,使其提供的信息更符合专业律师的沟通和表达习惯。 运用 PEMSSC 方法,如选择个性化的风格、给出参考或逻辑结构、从多个角度思考、进行总结概括、使用分隔符号区分等。 个性化风格:选择幽默且富有洞察力的风格,融入创新视角。 参考和逻辑结构:在提供法律建议时,采用 SWOT 分析法或 4P 原则等逻辑结构。 多角度思考:在分析商事诉讼时,从市场趋势、竞争对手行为、战略规划、财务状况和市场前景等角度思考诉讼策略。
2025-04-18
有没有能根据描述,生成对应的word模板的ai
目前有一些可以根据描述生成特定内容的 AI 应用和方法。例如: 在法律领域,您可以提供【案情描述】,按照给定的法律意见书模板生成法律意见书。例如针对商业贿赂等刑事案件,模拟不同辩护策略下的量刑结果,对比并推荐最佳辩护策略,或者为商业合同纠纷案件设计诉讼策略等。 在 AI 视频生成方面,有结构化的提示词模板,包括镜头语言(景别、运动、节奏等)、主体强化(动态描述、反常组合等)、细节层次(近景、中景、远景等)、背景氛围(超现实天气、空间异常等),以及增强电影感的技巧(加入时间变化、强调物理规则、设计视觉焦点转移等)。 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法,可利用 AI 高效设计提示词生成预期内容。先评估样例,与 AI 对话让其理解需求,提炼初始模板,通过多轮反馈直至达到预期,再用例测试看 AI 是否真正理解。 但需要注意的是,不同的场景和需求可能需要对提示词和模板进行针对性的调整和优化,以获得更符合期望的 word 模板。
2025-04-18
可以增强图片清晰的的ai
以下是一些可以增强图片清晰度的 AI 工具: 1. Magnific:https://magnific.ai/ 2. ClipDrop:https://clipdrop.co/imageupscaler 3. Image Upscaler:https://imageupscaler.com/ 4. Krea:https://www.krea.ai/ 更多工具可以查看网站的图像放大工具库:https://www.waytoagi.com/category/17 此外,PMRF 也是一种全新的图像修复算法,它具有以下特点: 擅长处理去噪、超分辨率、着色、盲图像恢复等任务,生成自然逼真的图像。 不仅提高图片清晰度,还确保图片看起来像真实世界中的图像。 能够应对复杂图像退化问题,修复细节丰富的面部图像或多重损坏的图片,效果优质。 详细介绍: 在线体验: 项目地址: 这些 AI 画质增强工具都具有不同的特点和功能,可以根据您的具体需求选择合适的工具进行使用。
2025-04-18
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)。
2025-04-08