直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

我没有知识库,如何让AI就某一问题穷尽搜索

回答

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。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

【AI+知识库】商业化问答场景,让AI回复更准确,一篇专为所有“小白”讲透RAG的实例教程(上篇)

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?

沃尔夫勒姆:人工智能能解决科学问题吗?

OK,but can we do better than exhaustive search?And can we,for example,find a way to figure out what rules to explore without having to look at every rule?One approach is to do something like what happens in biological evolution by natural selection:start,say,from a particular rule,and then incrementally change it(perhaps at random),at every step keeping the rule or rules that do best,and discarding the others.好的,但是我们能做得比穷举搜索更好吗?例如,我们能否找到一种方法来找出要探索的规则,而不必查看每条规则?一种方法是像生物进化中通过自然选择发生的事情一样:从一个特定的规则开始,然后逐步改变它(可能是随机的),在每一步中保留最有效的一个或多个规则,并丢弃其他。This isn’t “AI” as we’ve operationally defined it here(it’s more like a “genetic algorithm”)—though it is a bit like the inner training loop of a neural net.But will it work?Well,that depends on the structure of the rule space —and,as one sees in machine learning —it tends to work better in higher-dimensional rule spaces than lower-dimensional ones.Because with more dimensions there’s less chance one will get “stuck in a local minimum”,unable to find one’s way out to a “better rule”.这不是我们在这里定义的“人工智能”(它更像是“遗传算法”)——尽管它有点像神经网络的内部训练循环。但这会起作用吗?嗯,这取决于规则空间的结构——正如人们在机器学习中看到的那样——它在高维规则空间中往往比在低维规则空间中工作得更好。因为维度越多,“陷入局部最小值”、无法找到“更好规则”的出路的可能性就越小。

胎教级教程:万字长文带你理解 RAG 全流程

活字典是针对知识库一个非常贴切的比喻还记得我们说过AI的知识会"过期"吗?解决这个问题的一个好方法就是给AI配备一个随时更新的"活字典",我们称之为知识库。知识库就像是AI可以随时查阅的百科全书。当AI遇到不确定的问题时,它可以从知识库中检索相关信息,从而给出更新、更准确的回答。比如,我们可以建立一个包含最新新闻、科技发展、法律法规等内容的知识库。这样,即使AI的基础模型没有得到更新,它也能通过查阅知识库来回答有关最新事件的问题。比如很火的AI搜索,其实就是将整个互联网的实时数据作为知识库,每次被询问时都可以通过搜索引擎获取最新的信息。旁白:你很激动,当你听到关于对RAG的解释的时候,你觉得你找到了一条正确的路。RAG也许可以帮你解决每天回答那些重复问题的困扰,你怀着激动的心情开始了RAG学习之旅

其他人在问
请给我推荐一个AIPPT工具
以下为您推荐一些 AI PPT 工具: Gamma:在文本多级排列方面有一定优势。 AiPPT:便于摒弃呆板单调的表现形式,可一键切换多元模版。 iSlide:能辅助完成 PPT 制作。 创客贴:有助于提升制作效果。 WPS:也是常用的工具之一。 熟练使用这些工具,有助于提高效率,具体的呈现效果您可以根据自己的需求和操作来决定。
2024-11-14
使用ai工具教程
以下是一些常见的 AI 工具使用教程: AI 画示意图: 假设您需要创建一个项目管理流程图,可以按照以下步骤使用 Lucidchart: 1. 注册并登录: 2. 选择模板:在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表:根据您的项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局:利用 AI 自动布局功能,优化图表的外观。 5. 保存和分享:保存图表并与团队成员分享,或导出为 PDF、PNG 等格式。 利用这些 AI 工具,您可以快速、高效地创建专业的示意图,满足各种工作和项目需求。 AI 视频相关: 以下是一些 AI 视频软件的教程链接: AI 线上绘画: 如果您在工作中需要用到大量图片,又想使用能够商用且具有较强艺术美感的图片,AI 生图是高效的解决办法。不论是人像、动物、自然风景或是人造景观的图,都可以用 AI 完成。 但主流的两款工具 midjourney(MJ)付费成本较高,stable diffusion(SD)硬件门槛不低。不过,还有像这样的免费在线 SD 工具网站。 本教程适用于入门玩家,计划让您在半个小时内自由上手创作绘图。如果半个小时内您无法理解工具如何使用,可通过评论区或加微信 designurlife1st(记得备注来意:ai 绘图交流)与作者联系。教程内容会持续更新,欢迎关注和催更。
2024-11-14
AI 配音
以下是一些给视频配音效的 AI 工具: Vidnoz AI:支持 23 多种语言的配音,音质高保真,支持文本转语音和语音克隆功能,提供语音参数自定义和背景音乐添加工具,有面向个人和企业的经济实惠的定价方案。 Wavel Studio:支持 30 多种语言的配音,音质自然流畅,能自动去除背景噪音和杂音,提供添加字幕和文本叠加层的工具,界面友好且有多种自定义选项。 Elai.io:支持 65 多种语言的配音,音色和语调真实,能自动将唇形与语音同步,生成字幕以提高视频的可访问性,支持多位配音者,适合复杂对话场景。 Rask AI:支持 130 多种语言的配音,包括稀有和濒危语言,采用先进语音合成技术,音质高保真,提供语音参数自定义和音效添加工具,与多种视频编辑平台和工作流程整合。 Notta:提供快速实惠的多语言配音解决方案,能保留原声说话风格和细微差别,提供调整语音速度和音调的工具,支持批量处理,高效完成多视频配音。 Dubverse:支持 60 多种语言的配音,音质接近真人,提供文本转语音和语音克隆功能,提供语音参数自定义和情感添加工具,与多种视频平台和社交媒体渠道整合。 此外,魔音工坊(moyin.com)也是一款短视频达人联袂推荐的 AI 配音神器,能高效、高品质地将文本一键转换为音频,可为多种类型的作品完成专业配音,并已与多位配音演员和大咖进行深度合作,推出众多配音员和配音风格。注册并输入 CDK 兑换码:WaytoAGI,即可获得 2 天 SVIP 全场声音的使用体验。
2024-11-14
AI做工作计划
以下是关于 AI 做工作计划的相关内容: Agentic Workflow: 大模型如 Kimi Chat 会利用「网页搜索」工具,在互联网检索相关内容并总结分析给出结论。 Agent 能自行规划任务执行的工作流路径,适用于简单或线性流程的运行。例如,先识别男孩姿势,再用相关模型合成新的女孩图像,最后语音合成输出。 吴恩达通过开源项目 ChatDev 举例,大语言模型可扮演不同角色相互协作开发应用或复杂程序。 OpenAI 的研究主管 Lilian Weng 提出 Agent 的基础架构为“Agent = LLM + 规划 + 记忆 + 工具使用”,其中大模型 LLM 是 Agent 的“大脑”。 规划包括子目标分解、反思与改进,将大型任务分解为较小可管理的子目标,还能对过去行动进行自我批评和反思以提高结果质量。 OpenAI 通用人工智能(AGI)的计划:暂未获取到关于 OpenAI 通用人工智能(AGI)计划在做工作计划方面的直接相关内容。 AI+工作场景案例: 办公方面,包括编写 Excel 公式、写邮件、会议总结等。 项目管理方面,ChatGPT 可创建和维护跨团队项目协作计划。 销售方面,可总结话术的优缺点,涵盖产品特点、服务优势等多方面。
2024-11-14
可以写小说的ai软件
以下是一些可以写小说的 AI 软件: Novel.ai:AI 写小说领域的头部应用,是典型的 LLM 产品。其产品功能复杂,但使用模式简单,利用 LLM 的续写能力将写作改造成交互式的文本生成,渐进式生成小段,用户可自由更改或继续生成下一个小段,并基于写作业务抽象出模型风格、写作方式、故事世界、记忆等细分功能。本质上还是构造 Prompt,交互式、渐进式的 Prompt 构建会极大降低使用门槛。 Character.ai:大名鼎鼎的角色扮演类 AI 陪伴产品,服务游戏和二次元用户。使用简单,就是选角色对话,创建也很简单,角色的核心差异靠不同的详细描述,开放用户角色 Prompt 可见。 如果您想用 AI 把小说做成视频,这是一个涉及多个步骤的过程,通常包括以下方面: 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 以下是一些可以利用的工具及网址: Stable Diffusion(SD):一种 AI 图像生成模型,可以基于文本描述生成图像。网址: Midjourney(MJ):另一个 AI 图像生成工具,适用于创建小说中的场景和角色图像。网址: Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,可以生成图像和设计模板。网址: Pika AI:文本生成视频的 AI 工具,适合动画制作。网址: Clipfly:一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址: VEED.IO:在线视频编辑工具,具有 AI 视频生成器功能。网址: 极虎漫剪:结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址: 故事 AI 绘图:小说转视频的 AI 工具。网址: 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2024-11-14
可以写小说得ai
以下为您介绍一些关于可以写小说的 AI 相关内容: 2016 年,由人工智能撰写的《电脑写小说的那一天》小说成功通过了日本“星新一文学奖”的初选。Sony 开发的 DeepBach AI 在深度学习巴赫后,创作出的仿巴赫音乐,在 1600 位听众里,骗过了超过一半的人。如今,人工智能已经能生成真假难辨的视频、极具艺术感的图像,并在挑战文学、音乐、绘画、影视等原本属于艺术创作的领域。 Novel.ai 是 AI 写小说领域的头部应用,是典型的 LLM 产品。其产品功能复杂但使用模式简单,包括利用续写能力将写作改造成交互式文本生成、渐进式生成小段、抽象出模型风格等细分功能,本质上还是构造 Prompt,交互式、渐进式的 Prompt 构建会极大降低使用门槛。 如果想用 AI 把小说做成视频,制作流程如下: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2024-11-14
你的知识库来源于哪里
我的知识库来源较为广泛,包括以下方面: 符号人工智能的早期成就之一——专家系统,其基于从人类专家提取的知识库,并包含推理引擎进行推理。专家系统包含问题记忆、知识库、推理引擎等部分。 “通往 AGI 之路「WaytoAGI」,这是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。 扣子的知识库,功能强大,可上传和存储外部知识内容,并提供多种查找知识的方法,能解决大模型的某些问题,使其回复更准确。
2024-11-13
什么是知识库,以及他的运作原理是什么,请用小白也能理解的语言进行说明
知识库可以用比较通俗的方式来理解: 想象一个大语言模型就像一个非常聪明、读过无数书的人,但对于一些特定的工作场景中的细节,比如见到老板娘过来吃饭要打三折,张梦飞过去吃饭要打骨折,它可能并不清楚。这时候,知识库就像是给这个聪明的人发的一本工作手册。 从更专业的角度来说,知识库的运作原理通常包括以下几个步骤: 1. 文档加载:从各种不同的来源,比如 PDF、SQL 数据、代码等加载相关的文档。 2. 文本分割:把加载的文档分割成指定大小的块,称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储:这包括两个环节,一是将分割好的文档块进行嵌入,转换成向量的形式;二是将这些向量数据存储到向量数据库中。 4. 检索:当需要使用数据时,通过某种检索算法从向量数据库中找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出:把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给大语言模型,大语言模型会根据问题和检索出来的提示一起生成更合理的答案。 以车型数据为例,每个知识库的分段中保存了一种车型的基础数据。当用户问宝马 X3 的售价是多少时,就能匹配到对应车型的分段,然后从其中获取到售价信息。 海外官方文档:https://www.coze.com/docs/zh_cn/knowledge.html 国内官方文档:https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge
2024-11-13
你的知识库是怎么部署的
部署个人知识库需要考虑硬件配置和相关技术原理。 硬件方面: 生成文字大模型,最低配置为 8G RAM + 4G VRAM,建议配置为 16G RAM + 8G VRAM,理想配置为 32G RAM + 24G VRAM(如果要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型)。 生成图片大模型(比如跑 SD),最低配置为 16G RAM + 4G VRAM,建议配置为 32G RAM + 12G VRAM。 生成音频大模型,最低配置为 8G VRAM,建议配置为 24G VRAM。 技术原理方面: 利用大模型的能力搭建知识库本身就是一个 RAG 技术的应用。在这个过程中,首先检索外部数据,然后在生成步骤中将这些数据传递给 LLM。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出这 5 个过程。 文档加载:从多种不同来源加载文档,LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 文本分割:把 Documents 切分为指定大小的块。 存储:涉及将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式,并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 检索:通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出:把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM,LLM 会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案。 此外,搭建基于 GPT API 的定制化知识库,涉及给 GPT 输入(投喂)定制化的知识。GPT3.5 一次交互(输入和输出)只支持最高 4096 个 Token。为了处理大量领域知识,OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。embeddings 是一个浮点数字的向量(列表),两个向量之间的距离衡量它们的关联性,小距离表示高关联度。
2024-11-11
搭建个人知识库,请推荐的免费人工智能软件
以下为您推荐一些可用于搭建个人知识库的免费人工智能软件: 1. AnythingLLM:包含所有 Open WebUI 的能力,额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。安装地址:https://useanything.com/download 。安装完成后需进行配置,主要分为三步:选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。在 AnythingLLM 中可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离,包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式(Chat 模式会综合给出答案,Query 模式仅依靠文档数据给出答案),配置完成后可进行测试对话。 2. Coze 或 FastGPT 等工具可搭建知识库,但当下其 RAG 能力仅对问答场景友好,复杂企业级知识库场景可能需要专业团队,收费几万到几十万不等。若想使用专门搭建个人知识库的软件,可参考文章 ,忽略本地部署大模型环节,直接看其中推荐的软件。 此外,还有一些相关工具和方法: 用通义听悟整理录音笔记:https://tingwu.aliyun.com 用 React 实现选中即解释 定义提示语提取有用信息:https://memo.ac/zh/ 开源免费屏幕录制工具 OBS,下载地址:https://obsproject.com/ Mac 用 Downie,Windows 推荐 IDM 淘宝数码荔枝店购买 用 losslessCut 快速切块:https://github.com/mifi/losslesscut 希望这些信息对您有所帮助。
2024-11-11
飞书和notion,在搭建个人知识库方面,各自的优点和缺点是什么
飞书在搭建个人知识库方面的优点: 可以方便地分类和整理知识,例如个人搭建某一领域知识库或企业搭建产品资料知识库。 有相关的分享和直播,能帮助用户轻松打造知识管理体系。 缺点: 随着知识库中信息增多,如果分类不合理,很难找到所需文章。 问题答案可能在文章某一段落,每次都需重新阅读文章才能找到答案。 Notion 在搭建个人知识库方面的优点: 是功能强大的知识管理和项目管理工具,可将各种信息 all in one place。 数据库可定制性高,接近关系型数据库,适合有相关需求的用户。 数据库的每一条记录都是一个页面,页面包含可自定义的属性和丰富内容。 支持的块类型非常丰富。 缺点:暂未提及。 此外,Notion 在创建知识库并上传文本内容方面,有特定的操作步骤,如在文本格式页签下选择 Notion 并进行授权,还可选择自动分段与清洗或自定义分段等方式。
2024-11-11
合适搭建个人知识库的人工智能软件有哪一些
以下是一些适合搭建个人知识库的人工智能软件: 1. AnythingLLM:包含所有 Open WebUI 的能力,额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。安装地址为 https://useanything.com/download 。安装完成后需进行配置,主要分为三步:选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。在使用时,可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离,包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式(Chat 模式会综合训练数据和上传文档给出答案,Query 模式仅依靠文档数据给出答案),配置完成后可进行测试对话。 2. Coze:如果您想使用专门搭建个人知识库的软件,可参考文章 ,忽略本地部署大模型环节,直接看其中推荐的软件。但使用该软件可能需要对接一些额外的 API 。
2024-11-11
生成式搜索和知识问答的区别
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。
2024-11-14
我想搜索全面彻底的搜索某方面客观存在的事实信息,有什么工具可以实现
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”。
2024-11-13
用20个字概括AI问答和搜索
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。
2024-11-13
搜索DragGAN
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:
2024-11-11
请根据提供的AI工具网址,搜索常用的AI工具,实际操作AI工具,记录使用过程中的感受和发现,提交一份体验报告,描述工具的使用过程和个人感受,并就AI相关的热点话题,AI伦理、AI与就业等简要发表自己的看法。
以下是一份关于常用 AI 工具的体验报告: 一、AI 工具使用过程和感受 1. 超级简历优化助手 使用过程:用户上传简历,工具分析内容并提供优化建议。 个人感受:对于求职者来说,能够针对性地提升简历质量,提高求职成功率,操作简单易懂。 2. 酷家乐等设计软件 使用过程:用户上传户型图,软件通过 AI 生成多种室内设计方案。 个人感受:为室内设计提供了便捷和丰富的创意,节省了设计时间和精力。 3. Amper Music 使用过程:用户提出需求,工具生成旋律和编曲。 个人感受:对音乐创作者有很大的辅助作用,激发创作灵感。 4. 松果倾诉智能助手 使用过程:通过文字或语音与用户交流,提供情感咨询。 个人感受:在情感支持方面提供了及时的帮助和建议。 5. 小佩宠物智能设备 使用过程:实时监测宠物的活动、饮食等状况,提供健康预警。 个人感受:让宠物主人能更方便地关注宠物健康。 6. 马蜂窝智能行程规划 使用过程:根据用户输入的目的地、时间等因素定制旅游路线。 个人感受:为旅行规划提供了个性化的方案,节省了规划时间。 7. 作业帮智能辅导 使用过程:根据学生的学习情况提供针对性的学习方案。 个人感受:有助于学生获得更贴合自身需求的学习辅导。 8. AI 游戏道具推荐系统 使用过程:在游戏中分析玩家风格和进度,推荐合适道具。 个人感受:提升了游戏体验,使玩家能更有效地获取所需道具。 9. AI 天气预报分时服务 使用过程:利用彩云天气提供每小时的天气预报。 个人感受:为出行和活动安排提供了更精准的参考。 10. AI 医疗病历分析平台 使用过程:分析医疗病历中的症状、检查结果等信息,为医生提供辅助诊断建议。 个人感受:有助于提高医疗诊断的准确性和效率。 11. AI 会议发言总结工具 使用过程:在会议中自动总结发言者的主要观点和重点内容。 个人感受:方便会议记录和回顾,提高工作效率。 12. AI 书法作品临摹辅助工具 使用过程:识别书法作品的笔画和结构,为用户提供临摹指导和评价。 个人感受:对书法爱好者的临摹学习有一定的帮助。 二、关于 AI 相关热点话题的看法 1. AI 伦理 随着 AI 技术的广泛应用,数据隐私、算法偏见等伦理问题日益凸显。需要建立健全的法律法规和伦理准则,确保 AI 的发展符合人类的价值观和利益。 2. AI 与就业 AI 的发展可能会导致一些传统岗位的减少,但同时也会创造新的就业机会,如 AI 开发、维护和管理等。重要的是通过教育和培训,提升劳动者的技能,以适应新的就业需求。 三、健身的 AI 产品 1. Keep:中国最大的健身平台,提供全面的健身解决方案,帮助用户实现健身目标。 2. Fiture:沸彻魔镜集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。 3. Fitness AI:利用人工智能进行锻炼,增强力量和速度。 4. Planfit:健身房家庭训练与 AI 健身计划,AI 教练使用大量文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。
2024-11-11
如何使用必应的人工智能搜索功能
使用必应的人工智能搜索功能可以参考以下内容: 必应是获取信息和学习东西的一个选择,有免费和付费选项。对于一些特定情况,如技术支持、决定吃饭地点或获取建议,必应可能比谷歌更好。 但使用人工智能作为搜索引擎存在幻觉风险,使用时需谨慎。 对于提升AI搜索引擎的准确度,关键因素包括挂载的上下文信息密度和基座模型的智能程度。 在联网检索前,可先对用户的 query 进行意图识别,判断是否需要联网,以节省搜索成本和提升效率。例如,对于一些有标准答案的数学、编程或生活常识问题,可不联网检索,直接用大模型训练好的知识库进行回答。 可利用如 Perplexity.AI 等工具的强大搜索功能获取信息,启用 Pro 功能能获得更专业和深入的搜索结果。通过微软的 Bing 搜索引擎等具备联网搜索功能的工具,也能快速搜集大量相关资料。
2024-11-08