以下是关于全网图片搜索的 AI 的相关信息： 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，实现联网功能。 Perplexity 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。 星流一站式 AI 设计工具的左侧图片案例板块包含大量图像例图与生图信息，滑动鼠标到图像的“info”区域可直接将图像发送到画布与生图信息调取。其具有图像筛选功能，包括推荐（根据正常进行的生图参数进行推荐）、热门（推荐浏览量最高的图片）、搜索（输入需求图像的描述进行图像搜索）。图像调取方面，可点击“发送到画布”直接将图像发送到“无限画布”中，生图参数调取包括整体调取（点击“发送到生成器”将全部参数进行调取）和单个调取（可点击右侧单独的发动键调取单个参数）。 对于如何判断一张图片是否 AI 生成的，AI 技术带来的造假难题可由 AI 自己的同僚互鉴打假来解决。现在已有不少网站在做这件事情，通过对大量的图片数据的抓取和分析，给出对画作属性的判断可能性。例如使用 AI 来鉴别 AI 绘图性质的网页：ILLUMINARTY（https://app.illuminarty.ai/）。但在测试过程中，可能存在一些误判情况，比如结构严谨的真实摄影作品反而被识别为 AI 作图，这是因为鉴定 AI 自身的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种不符合人的逻辑的表现。

以下是 AI 在国际贸易上的一些应用相关资料： 世界经济论坛发布的白皮书《生成式 AI 与国际贸易分析》探讨了 AI 对国际贸易的影响。 美国国际开发署（USAID）的《AI 在全球发展中的 PLAYBOOK》。 此外，英国在 AI 监管方面的国际策略包括： 继续推行包容的、多利益相关方的方法，例如支持其他国家实施支持包容性、负责任和可持续人工智能的法规和技术标准。 确保有效的国际技术标准在更广泛的监管生态系统中发挥作用，以支持跨境贸易，减少贸易技术壁垒，增加市场准入。 在多边合作中，利用各论坛的优势、专业知识和成员资格，确保为全球 AI 治理讨论增加最大价值，并与民主价值观和经济优先事项相关。 同时，英国的 AI 监管框架强调协作、适度和适应性，以与国际方法充分对齐，最大化市场准入和商业机会，且形成反馈循环的重要部分，理解该制度的运行情况及如何迭代。

目前免费的 AI 3D 设计工具相对较少，常见的有 Blender，它具有强大的功能和活跃的社区支持。但需要注意的是，AI 在 3D 设计领域的应用仍在不断发展和完善中。

以下是为您整理的免费 AI 工具相关信息： 会议内容转文字工具： 大部分免费的会议语音转文字工具都有使用时间限制，超过免费时间后可能需要付费。以下是几款推荐的工具： 1. 飞书妙记：飞书的办公套件之一，网址：https://www.feishu.cn/product/minutes 2. 通义听悟：阿里推出的 AI 会议转录工具，网址：https://tingwu.aliyun.com/home 3. 讯飞听见：讯飞旗下智慧办公服务平台，网址：https://www.iflyrec.com/ 4. Otter AI：转录采访和会议纪要，网址：https://otter.ai/ 更多会议记录工具请访问网站：https://waytoagi.com/sites/category/29 可以画逻辑视图、功能视图、部署视图的工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可使用拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能。 3. ArchiMate：开源的建模语言，与 Archi 工具一起使用可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码的工具，支持创建多种架构视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建相关视图。 6. draw.io（现在称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，通过编写描述性文本自动生成相关视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能。 9. Archi：免费的开源工具，用于创建相关模型和视图。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图。 与思维导图相关的 AI 工具： 1. GitMind：免费的跨平台 AI 思维导图软件，支持多种模式。 2. ProcessOn：国内思维导图+AIGC 的工具，可利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级的在线 AI 思维导图工具，无需注册登录即可使用，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手，可一键拓展思路，生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，可输入需求由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

LangChain 是一个在提示词工程领域具有重要地位的开源框架。 它允许开发者将语言模型与应用程序连接起来，使应用程序能够嵌入大模型的能力，俗称 ReAct，展示了一种提示词技术，允许模型“推理”和“行动”。 高级提示词工程技术的发展促使一系列工具和框架兴起，LangChain 已成为提示词工程工具包中的基石，最初专注于链条，后扩展到支持包括智能体和网络浏览等更广泛的功能，其全面的功能套件使其成为开发复杂 LLM 应用的宝贵资源。 在实际的工作场景中，LangChain 是常用的 RAG 框架之一。它是为简化大模型应用开发而设计的开源框架，通过提供模块化的工具和库，便于开发者集成和操作多种大模型，将更多精力投入到创造应用的核心价值上。其设计注重简化开发流程，支持广泛模型，具备良好可扩展性，有活跃的贡献者和持续更新，提供全面文档和示例代码，考虑了应用安全性和用户数据隐私保护，是多语言支持的灵活框架，适用于各种规模项目和不同背景开发者。 LangChain 官方手册：https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/

以下是关于智能客服的相关信息： GPT 智能客服： GPTs 是 GPT 的一种 ID 账号形态，类似微信公众号，用户可开发自己垂类应用。其开放门槛低，基本是 0 代码，开发方式包括自然语言（prompt）、知识库（knowledge）、第三方 API 对接（Action）。 GPTs 实现了目前最强的智能客服，具有对话流畅、多观点融合、答案准确等特点，但不太擅长推理计算。其实现原理是将 FAQ 上传到知识库，让 GPTs 具有客服应答能力。猜测类似检索增强生成技术（RAG），将知识库（knowledge）和问题（prompt）一起做 embedding，扔给 LLM 作答。 扣子平台： 扣子是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论是否有编程基础，都可以在扣子平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。而且可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，让更多的用户与搭建的 Bot 聊天。其官网地址：https://www.coze.cn

以下是关于国内 AI 平台的相关信息： 从用户规模、新增速度、用户活跃和用户粘性等角度对 APP 端和 Web 端的 AI 产品进行数据统计： APP 端：尚未出现比肩互联网时代现象级破圈之作的产品，整体和海外同类型产品相差 5 倍以上。目前有 56 款产品历史下载量超百万，8 款超千万，夸克和豆包历史总下载量过亿。单月新增方面，夸克、豆包和 Kimi 智能助手月增长可达千万级，10 款产品可达百万级；DAU 方面，夸克 DAU 超过 2600 万，豆包、Kimi、天天跳绳和文小言 DAU 超百万；用户粘性方面，夸克和叨叨三日留存率超过 30%。 Web 端：AI 智能助手赛道外的所有赛道基本处于停滞状态，部分头部产品数据下滑或回升乏力。用户规模方面，月总访问量超千万的共 7 款产品；用户活跃度上，共 3 款产品的 MAU 超过千万，19 款产品 MAU 超过百万，仅有 14 款产品人均每月访问超过 5 次，13 款产品平均访问时长超过 10 分钟。 大模型落地方面： 根据 IDC 报告，2024 上半年中国 MaaS 市场规模达 2.5 亿元，AI 大模型解决方案市场规模达 13.8 亿元，百度智能云在这两个市场中均获得第一名，市占率分别为 32.4%和 17%。 百度智能云的 MaaS 业务依托千帆大模型平台提供服务，旗下有千帆行业场景解决方案，沉淀了八大行业解决方案。 2024 年百度世界大会上，百度智能云千帆大模型平台发布了工作流 Agent 能力。 9 月月度榜单： 包括百度输入法、万兴播爆、逗逗游戏伙伴、腾讯元宝、天天跳绳、稿定设计、流利说、支小宝等产品，涵盖了效率工具、视频编辑、情感陪伴、个人助理等分类。

RAG（RetrievalAugmented Generation）即检索增强生成，是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构。 大模型需要 RAG 进行检索优化的原因在于其存在一些缺点： 1. 无法记住所有知识，尤其是长尾知识，受限于训练数据和学习方式，对长尾知识的接受能力不高。 2. 知识容易过时且不好更新，微调效果不佳且有丢失原有知识的风险。 3. 输出难以解释和验证，存在内容黑盒、不可控以及受幻觉问题干扰的情况。 4. 容易泄露隐私训练数据。 5. 规模大，训练和运行成本高。 RAG 的优点包括： 1. 数据库对数据的存储和更新稳定，不存在模型学不会的风险。 2. 数据库的数据更新敏捷，可解释且对原有知识无影响。 3. 数据库内容明确、结构化，加上模型的理解能力，能降低大模型输出出错的可能。 4. 知识库存储用户数据，便于管控用户隐私数据，且可控、稳定、准确。 5. 数据库维护可降低大模型的训练成本，新知识存储在数据库即可，无需频繁更新模型。 RAG 的核心流程是根据用户提问，从私有知识中检索到“包含答案的内容”，然后把“包含答案的内容”和用户提问一起放到 prompt 中，提交给大模型，此时大模型的回答会充分考虑到“包含答案的内容”。其最常见应用场景为知识问答系统，用户提出问题，RAG 模型从大规模的文档集合中检索相关的文档，然后生成回答。 RAG 由一个“检索器”和一个“生成器”组成，检索器从外部知识中快速找到与问题相关的信息，生成器则利用这些信息来制作精确和连贯的答案，非常适合处理需要广泛知识的任务，如问答系统，能够提供详细而准确的回答。

以下是一些免费的网页爬虫相关 AI 工具： Hexomatic：https://hexomatic.com/ WebscrapeAI：https://webscrapeai.com/ Kadoa：https://www.kadoa.com/ GPT Crawler：https://github.com/BuilderIO/gptcrawler 能够利用爬虫，自动抓取与整合指定 URL 地址中的各种信息，并生成一个 output.json 的数据文件。将其喂给 ChatGPT，便可快速定制您的专属 GPT，打造个人知识库或者智能助理。 此外，在开源项目方面： 在里有用 Cursor 做的网页浏览工具的参考实现。其中为实现对含有 JavaScript 内容的网页抓取，使用 playwright 之类的浏览器而非 Python 自己的 request 库，同时为方便 LLM 理解和抓取，将网页内容按规则转化成 markdown 格式保留细节基础信息。 对于搜索工具，duckduckgo 的免费 API 被用于参考实现，因其搜索质量优于 Bing 和 Google 的 API。

以下是一些与网页爬虫相关的 AI 工具： Hexomatic：https://hexomatic.com/ WebscrapeAI：https://webscrapeai.com/ Kadoa：https://www.kadoa.com/ GPT Crawler：https://github.com/BuilderIO/gptcrawler 能够利用爬虫，自动抓取与整合指定 URL 地址中的各种信息，并生成一个 output.json 的数据文件。将其喂给 ChatGPT，便可快速定制专属 GPT，打造个人知识库或者智能助理。 此外，在开源项目中也有相关工具，如： 在里有用 Cursor 实现的网页浏览工具参考，其中为实现对含有 JavaScript 内容的网页抓取，使用了 playwright 之类的浏览器，将网页内容转化成 markdown 格式以支持 LLM 后续的爬虫。 对于搜索工具，duckduckgo 的免费 API 可避免一些质量问题。