专攻信息检索的AI

以下是关于节点 AI 的相关信息： 在工作流中，节点是组成工作流的基本单元。Coze 平台支持的节点类型包括 LLM（大语言模型）、Code（代码）、Knowledage（知识库）、Condition（条件判断）、Variable（获取变量）、Database（数据库）。 对于 Code 节点，您可以在节点内使用 IDE 工具，通过 AI 自动生成代码或编写自定义代码逻辑来处理输入参数并返回响应结果。该节点支持 JavaScript、Python 运行时。 JavaScript 支持 TypeScript，提供静态语言编码体验。内置了 dayjs（版本 1.8.36）和 lodash（版本 4.17.20）两个三方依赖库，运行时遵循 WinterCG 规范，支持 Minimum Common Web Platform API 列举的大多数 API。 Python 中，仅内置了 requests_async 和 numpy 两个三方依赖库，requests_async 依赖库与 requests 类似，但需要 await，且 Python 运行时暂不支持 Http.client 方式的请求。 在节点内的 Code 区域单击 Edit in IDE 可通过 IDE 编辑和调试代码。 您可以在 IDE 底部单击尝试 AI，并输入自然语言设定代码逻辑，AI 将自动生成代码。也可以选中代码片段，通过快捷键（macOS 为 CommandI、Windows 为 Ctrl+I）唤起 AI，并输入自然语言让 AI 帮助修改代码。如果已经为 Code 节点配置好了输入参数，则编辑时支持自动补全参数。单击测试代码，在测试面板以 JSON 格式输入参数进行测试，支持使用 AI 自动生成模拟数据进行测试。设置输入参数后，单击运行，可在输出区域查看运行结果。 相关参考文档和示例： 海外参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/use_workflow.html 国内参考文档：https://www.coze.cn/docs/guides/use_workflow 国内版本示例： 搜索新闻：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_search_news 使用 LLM 处理问题：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_use_llm 生成随机数：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_use_code 搜索并获取第一个链接的内容：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_get_content 识别用户意图：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_user_intent

很抱歉，您提供的知识库内容中没有与光伏业务中财务工作与 AI 结合进行业务赋能的参赛方案框架相关的信息。但以下是为您生成的一个可能的参赛方案框架示例： 一、整体参赛方案思路 本次参赛方案旨在探索如何将 AI 技术应用于光伏业务中的财务工作，以实现更高效、精准和智能化的业务赋能。通过深入分析光伏行业的特点和财务工作的需求，结合先进的 AI 技术，提出创新的解决方案，提升财务工作的效率和质量，为公司的光伏业务发展提供有力支持。 二、光伏财务业务与 AI 结合的具体方向 1. 财务预测与分析 利用机器学习算法对光伏项目的成本、收益进行预测，为投资决策提供数据支持。 分析市场趋势和政策变化对财务状况的影响，提前制定应对策略。 2. 风险评估与管理 运用大数据和人工智能技术，对光伏项目的风险进行实时监测和评估。 建立风险预警模型，及时发现潜在的财务风险。 3. 成本优化与控制 通过智能算法优化供应链管理，降低采购成本。 分析生产过程中的能耗数据，实现成本的精细化控制。 4. 财务报表自动化生成与审计 利用自然语言处理技术自动生成财务报表，提高工作效率。 运用 AI 辅助审计，提高审计的准确性和效率。 三、展示方案大致框架 1. 项目背景与目标 介绍光伏行业的发展现状和公司的业务情况。 阐述将财务工作与 AI 结合的目标和意义。 2. 技术方案与实现 详细介绍所采用的 AI 技术和算法。 展示技术方案的实现过程和关键步骤。 3. 应用案例与效果 分享实际应用案例，展示 AI 在财务工作中的具体应用场景。 分析应用效果，如成本降低、效率提升、风险控制等方面的成果。 4. 未来展望与挑战 展望 AI 在光伏财务领域的未来发展趋势。 探讨可能面临的挑战及应对策略。 5. 总结与结论 总结方案的核心内容和创新点。 强调对公司光伏业务的价值和贡献。 以上框架仅供参考，您可以根据实际情况进行进一步的细化和完善。

以下为您推荐一些好用的 AI 工具： AI 新闻写作工具： 1. Copy.ai：功能强大，提供丰富的新闻写作模板和功能，可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容，节省写作时间并提高效率。 2. Writesonic：专注于写作，提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能，智能算法能根据用户信息快速生成高质量新闻内容，适合新闻写作和编辑人员。 3. Jasper AI：主打博客和营销文案，也可用于生成新闻类内容，写作质量较高，支持多种语言。 内容仿写 AI 工具： 1. 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ 是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，还能实时同步翻译，支持全文改写、一键修改、实时纠错并给出修改建议，智能分析文章属性并打分。 2. 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ 是智能写作助手，支持多种文体写作，如心得体会、公文、演讲稿、小说、论文等，支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 3. 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ 是由腾讯 AI Lab 开发的智能创作助手，能提升写作者的写作效率和创作体验。 写代码或辅助编程的 AI 产品： 1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，可为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，能快速生成代码。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出，借助强大的代码语义索引和分析能力，了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队推出的免费 AI 代码助手，基于自研的基础大模型进行微调。 7. Codeium：由 AI 驱动，通过提供代码建议、重构提示和代码解释帮助软件开发人员提高编程效率和准确性。 更多相关工具可查看： 1. 更多 AI 写作类工具：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 2. 更多辅助编程 AI 产品：https://www.waytoagi.com/category/65 以上工具功能和适用场景可能不同，您可根据自身需求选择最适合的工具。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您推荐的一些 AI 爬虫工具： FireCrawl 开源爬虫工具：无需站点地图，可抓取任何网站的所有可访问子页面。抓取内容可转换为 Markdown 格式，支持 JavaScript 动态内容，并提供易用 API，简化内容爬取和转换。链接：https://x.com/imxiaohu/status/1780592067586269465 MediaCrawler：支持小红书、抖音、快手、B 站和微博等平台内容抓取，集成 IP 代理池防封，支持视频、图片、评论等多种数据格式保存。链接：https://github.com/NanmiCoder/MediaCrawler 、https://x.com/imxiaohu/status/1769569874601546034?s=20

以下是为您推荐的一些优质 AI 信息源： 1. 在，Grok 能通过 X 平台实时了解世界，还能回答多数其他 AI 系统拒绝的棘手问题，独具幽默回答模式，可避免恶意提问，留下邮件可申请早期测试。 2. 「AI 研究报告》中文版，这是对 2022 年 10 月2023 年 10 月 AI 现状及进展最为全面的报告。 3. 即刻 App 的“”等免费圈子，这里有前沿信息线索，很多 Twitter 上的开发者大牛也会在此分享。 此外，AI 知识库的信息来源还有赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等，推荐大家订阅获取最新信息并投稿。对于初学者入门，推荐看 Open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。还有经典必读文章，如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章，以及软件 2.0 时代相关内容。

以下是为您提供的关于 AI 阅读习惯养成的相关内容： AI 稍后读助手的设计思路： 1. 简化“收集”： 实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口输入更符合用户习惯。 2. 自动化“整理入库”： 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看，提高可访问性。 3. 智能“选择”推荐： 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成合适的阅读计划。 同在字节生态中的 Coze、飞书、飞书多维表格可以构建完整的 AI 工作流：通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体对话，在聊天窗口完成链接输入和阅读计划输出；由 Coze 调用大模型、插件完成内容整理和推荐；利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，无需开发插件和 APP 即可实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐。 关于 DeepSeek R1 的纯强化学习： DeepSeek R1 引入纯强化学习（RL），不依赖大量人类标注数据，通过自我探索和试错学习。在“冷启动”阶段，通过少量人工精选的思维链数据初步引导，建立符合人类阅读习惯的推理表达范式，随后主要依靠强化学习，在奖励系统反馈下（对结果准确率与回答格式进行奖励）自主探索推理策略，不断提升回答准确性，实现自我进化。准确率奖励用于评估最终答案是否正确，格式奖励强制结构化输出，让模型把思考过程置于<think></think>标签之间。如 Alpha Zero 只训练三天就完胜 Alpha Go Lee，Alpha Go 结合监督学习和强化学习，受人类局限，Alpha Zero 纯强化学习，具有创造性风格。大模型 AI 在纯强化学习下展现出超出想象的成长潜力，DeepSeek R1 更注重学习推理底层策略，培养通用推理能力，实现跨领域知识迁移运用和推理解答。

AI 在信息检索领域有广泛的应用，以下为您详细介绍： 1. 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，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。 2. Notion CEO 认为，AI 是 Notion 的机会。在 language model 出现之前，在知识库搜索内容通常需要很精确的关键词，甚至要询问同事信息存放的数据库。但现在可以直接询问 Notion AI 想要搜寻的问题，很快就能得到答案。 3. 在信息爆炸的时代，AI 技术极大地提升了信息检索和处理的效率。近期热门融资的 AI 产品中，有多种在信息检索方面表现出色的，比如： You.com：多种搜索模式且重隐私的搜索引擎。 Genspark：通过 Sparkpages 来满足用户个性化的搜索需求。 Rockset：刚被 OpenAI 收购的提供实时搜索和分析数据库服务的公司。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些在中国无需翻墙就能使用的信息检索 AI： 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。 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎：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。 Kimi 智能助手： 是 ChatGPT 的国产平替，实际上手体验最好，推荐新手用 Kimi 入门学习和体验 AI。 不用科学上网、不用付费、支持实时联网。 是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，也是目前对长文理解做的最好的 Ai 产品。 能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源（如小红书、学术搜索）。 PC 端： 移动端（Android/ios）：