AI 问答和搜索包括联网检索、多种引擎及检索原理
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。
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
知识库中的文档也需要被转换成向量形式。这使得文档内容能够在数值级别上与问题向量进行比较。在我们使用知识库工具时,上传文档就会帮助我们完成文档的向量化。这一步就是依靠Embedding Modle完成的。2、知识库检索:根据前一步输出的问题向量,检索器开始在一个庞大的向量空间中搜索与问题相关的内容(既向量距离最接近)。检索器根据问题的关键词和上下文,选出最相关的信息片段。在这一步,检索器从知识库里,检索到了一些和用户问题最相关的内容。检索器具体进行了什么操作呢?(了解即可)1.相似性计算:2.使用一种相似性度量方法(如余弦相似性)来计算问题向量和各个文档向量之间的相似度。这一步是为了找出与问题内容最为接近的文档。3.排序与选择:4.根据相似性得分,所有文档会被排序。系统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。5.信息抽取:6.从选定的高相关性文档中抽取具体的信息片段或答案。这可能涉及到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:1、信息融合:这里将接收到上一步中检索到的全部信息。然后把这些信息连带用户问题和系统预设,被整合成一个全新的上下文环境,为生成回答提供基础。具体进行了什么操作呢?