Google搜索 多步推理

以下是为您整合的相关内容： Google 最近发布了 185 个全球企业生成式 AI 应用案例，涵盖客户服务、员工管理、代码开发、数据分析、安全管理和创意领域。案例展示了 AI 如何优化客户体验、提升员工效率、加速代码处理、改善数据分析、增强安全性及简化创意生产。详情可参考：《》 Coze 汽车售后服务知识库 Bot 旨在提升服务顾问和维修技师的专业水平和维修效率。该 Bot 通过提供标准化解决方案，辅助车辆故障分析和检查，弥补专业知识不足和技术支持文档标准化问题。主要目标是提升服务质量，减少对技师经验的依赖，为汽车售后服务提供智能化支持。详情可参考：《》

生成式 AI Studio 是 Google Cloud 上的一个工具，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。 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，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、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。 生成式人工智能的工作原理包括训练阶段和应用阶段。在训练阶段，通过从大量现有内容（文本、音频、视频等）中学习，得到一个“基础模型”。在应用阶段，基础模型可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。 Google Cloud 提供了多种相关工具，如 Vertex AI（端到端机器学习开发平台，帮助构建、部署和管理机器学习模型）、Model Garden（平台，可发现 Google 的基础和第三方开源模型，并提供 MLOps 工具用于自动化机器学习管道）。

Google 的人工智能多模态大模型叫 Gemini。具体介绍如下： Gemini 是 Google DeepMind 团队开发的多模态模型，不仅支持文本、图片等提示，还支持视频、音频和代码提示。 Gemini 能够理解和处理几乎任何输入，结合不同类型的信息，并生成几乎任何输出。 Gemini 被称为 Google 迄今为止最强大、最全面的模型。 Gemini 被描述为一种"原生多模态大模型"，从设计之初就支持多模态，能够处理语言、视觉、听觉等不同形式的数据。

很抱歉，目前知识库中没有关于 GPU 推理平台搭建的相关内容。但一般来说，搭建 GPU 推理平台需要考虑以下几个关键步骤： 1. 硬件选择：根据您的需求和预算，选择合适的 GPU 型号和数量，同时要确保服务器或计算机的其他硬件能够支持 GPU 的高效运行。 2. 操作系统和驱动安装：选择适合的操作系统（如 Linux），并正确安装 GPU 驱动程序。 3. 深度学习框架配置：选择常用的深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch 等），并按照框架的要求进行配置和安装。 4. 模型优化：对要进行推理的模型进行优化，例如模型压缩、量化等，以提高推理效率。 5. 性能调优：通过调整参数、使用合适的算法等方式，对推理平台进行性能调优，以达到最佳的推理效果。 以上只是一个大致的步骤概述，实际搭建过程中可能会遇到各种具体的技术问题，需要根据您的具体情况进行分析和解决。

Python中有几个开源库可用于逻辑推理，它们可以帮助开发者在应用程序中实现逻辑推理功能。以下是一些流行的Python逻辑推理库： 1. SymPy: SymPy是一个用于符号数学的Python库，它可以用来执行逻辑运算、符号积分、方程求解等。 它提供了丰富的数学功能，包括逻辑推理和符号推理工具。 2. PyDatalog: PyDatalog是一个Python库，它将逻辑编程和Datalog语言的功能带入Python。 它允许用户编写逻辑规则，并使用这些规则来推理新的事实。 3. Z3: Z3是一个高性能的定理证明器，由Microsoft Research开发。 它提供了Python API，可用于构建逻辑推理应用程序，特别是在形式验证和安全协议分析中。 4. Logilab's Aletheia: Aletheia是一个基于逻辑的代码评估工具，它可以分析Python代码并提供逻辑上的反馈。 它主要用于静态代码分析，帮助开发者识别潜在的错误和代码质量问题。 5. Pyke: Pyke是一个简单的基于知识的推理引擎，它允许开发者定义规则并根据这些规则进行推理。 它适用于需要专家系统或规则引擎的应用程序。 6. networkx: NetworkX是一个用于创建、操作复杂网络的结构、动态以及算法分析的Python库。 它可以用来构建逻辑网络，并进行网络分析和推理。 7. DSharp: DSharp是一个基于Prolog的逻辑编程语言，它提供了一个推理引擎，可以处理复杂的逻辑和规则。 虽然它不是纯粹的Python库，但它可以与Python集成，用于更高级的逻辑推理任务。 8. OpenCog: OpenCog是一个用于开发通用人工智能（AGI）的开源项目，它包括一个复杂的逻辑推理系统。 它提供了多种认知和推理算法，适合研究和开发复杂的AI系统。 9. PyLucene: PyLucene是一个Python接口，用于Apache Lucene的高性能文本搜索和信息检索库。 它可以用来构建搜索系统，其中逻辑推理用于改进搜索结果的相关性。 这些库和工具各有特点，适用于不同的应用场景和需求。开发者可以根据项目的具体要求选择合适的库来实现逻辑推理功能。

计算一个企业需要的推理算力是一个比较复杂的过程,需要考虑多个因素。以下是一些关键步骤: 1. 确定应用场景和需求 首先需要明确企业想要使用推理算力来解决哪些具体的应用场景和任务,比如计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。不同场景对算力的需求是不同的。 2. 评估计算复杂度 对于每个应用场景,评估完成相关任务所需的计算复杂度,比如输入数据的规模、模型大小、推理需要的算力FLOPS等。这通常需要对任务进行分析和建模。 3. 确定响应时间需求 一些场景可能需要实时或近实时的响应,如自动驾驶,这对算力需求更高;而一些离线计算的场景对延迟要求不高。 4. 预估推理请求流量 根据企业的业务规模和并发用户数估算每秒/分钟需要处理的推理请求量,这直接影响所需的总算力规模。 5. 选择硬件平台和框架 不同硬件平台和深度学习框架在推理效率上有很大差异,如CPU、GPU、TPU、其他加速器等,需要评估它们的性能和成本。 6. 计算整体算力需求 结合以上因素,计算整个系统所需的总算力规模,有可能需要数百到数万个TFLOPS的推理算力。 7. 考虑冗余和弹性 为应对突发流量和硬件故障,还需要预留一定的冗余算力,保证系统的高可用性和弹性。 总的来说,准确评估企业推理算力需求是一个需要多方数据和深入分析的过程,通常需要AI系统架构师和算力规划专家的参与。随着业务发展,算力需求也需要持续评估和扩展。

以下是关于 360AI 搜索的相关信息： 360AI 搜索是 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。 其定位是新一代答案引擎，在传统搜索的网页检索能力基础上，结合大型语言模型意图识别、信息提炼、归纳整理、生成文案等一系列技术能力，学习人类的思维和语言组织模式，生成有理有据、逻辑清晰的优质答案。 具有以下特点： 针对模糊问题，可通过反问和几轮交互理解问题，给出答案。 搜索全网上万条相关内容，深度阅读 20+网页，生成的答案非常丰富。 对比大模型产品特别是聊天机器人，回答更具时效性。 通过主动追问帮助用户延展学习，了解更多周边信息。 功能包括阅读提炼全网内容，并归纳总结，相当于替用户读了几十个精选网页，并进行归纳总结。其工作流程为：分析问题语义→提炼搜索关键词→查询全网相关内容→精选出参考价值较高的网页→进行结构化总结，重点突出，详略得当。 在国内总榜中排名第 3，4 月访问量为 1134 万次，相对 3 月变化为 13。 Web 端和 H5 端的网址为： ，手机端可扫码下载 360 AI 搜索 APP。

生成式搜索和知识问答存在以下区别： 生成式搜索： 采用大型语言模型技术，能更好地理解用户自然语言查询的语义，不仅仅是匹配关键词。 可以生成通顺的自然语言回答，而非简单返回网页链接和片段，结果更易于理解和使用。 能够根据用户的历史查询和偏好个性化结果，提供更贴合需求的答复。 例如 Perplexity 等 AI 搜索引擎，通过收集各种来源的信息给出答案。 但存在训练成本高、可解释性差、潜在偏差和不当内容等问题。 知识问答： 例如 RAG ，通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。 原理是在基础大模型基础上引用外部数据，对搜索到的数据信息进行切片、拆分和语义理解，再根据用户提问进行检索和回答，但比基座模型更耗时。 一些知识问答系统能够支持在本地运行。 此外，为您推荐一些 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。 Perplexity：聊天机器人式搜索引擎，允许用户用自然语言提问，使用生成式 AI 技术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，未来将支持多模态搜索。 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，有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搜索结果和动态答案，擅长处理编程和技术问题。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

要让 AI 就某一问题进行穷尽搜索，一般会涉及以下步骤： 1. 文档向量化：知识库中的文档需要被转换成向量形式，以便在数值级别上与问题向量进行比较。使用知识库工具上传文档时，会完成文档的向量化，这依靠 Embedding Model 实现。 2. 知识库检索： 相似性计算：使用相似性度量方法（如余弦相似性）计算问题向量和各个文档向量之间的相似度，以找出与问题内容最接近的文档。 排序与选择：根据相似性得分对所有文档进行排序，通常会选择得分最高的几个文档，认为这些文档与问题最相关。 信息抽取：从选定的高相关性文档中抽取具体的信息片段或答案，可能涉及进一步的文本处理技术，如命名实体识别、关键短语提取等。 3. 信息整合阶段：将检索到的全部信息连同用户问题和系统预设整合成一个全新的上下文环境，为生成回答提供基础。 此外，像生物进化中通过自然选择的方式，从特定规则开始逐步改变（可能随机），在每一步保留最有效的规则并丢弃其他，这种方法不是我们通常定义的“人工智能”（更像是“遗传算法”），但在高维规则空间中往往比低维规则空间效果更好，因为维度越多，陷入局部最小值的可能性越小。 同时，给 AI 配备随时更新的“活字典”即知识库是一个好方法。知识库就像 AI 随时可查阅的百科全书，当 AI 遇到不确定问题时，可从知识库中检索相关信息给出更准确回答。比如建立包含最新新闻、科技发展、法律法规等内容的知识库，或者利用整个互联网的实时数据作为知识库，通过搜索引擎获取最新信息。

以下是一些可以用于全面彻底搜索某方面客观存在的事实信息的工具和相关信息： Coze 手搓的极简版 Perplexity：它旨在结合搜索引擎和 LLM 的优势，提供更优的信息检索体验。但 LLM 本身作为知识问答工具存在缺陷，如无法实时获取最新信息、有“幻觉”问题、无法给出准确引用来源等，而搜索引擎返回的信息呈现形式原始，需要进一步处理。 基于嵌入的搜索：OpenAI 提出，如果作为输入的一部分提供，模型可以利用外部信息源，例如通过嵌入实现高效的知识检索。文本嵌入是衡量文本字符串相关性的向量，相似或相关的字符串距离更近，利用快速向量搜索算法，可将文本语料库分割成块进行嵌入和存储，给定查询后进行向量搜索找到最相关的文本块。相关示例实现可在中找到。关于如何使用知识检索来最小化模型编造错误事实的可能性，可参阅策略“指示模型使用检索到的知识来回答查询”。

AI 问答和搜索包括联网检索、多种引擎及检索原理 存在联网检索的 AI 及相关工具。 推荐多种 AI 搜索引擎。 介绍知识库检索的原理和步骤。

DragGAN 于 2023 年 6 月 25 日开源。喜欢 AI 绘画的对它应该不陌生，期待它带来更大的惊艳。此外，相关论文中增加了微软研究院新发布的多模态 AI 助手；学习路径中增加了适合初学者的深度学习课程 fast.ai ；AI 名词增加到 80 多个，补充了很多技术名词。您可以通过以下链接获取更多详细信息：