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生成式搜索和知识问答的区别

Answer

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。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问:Perplexity AI 如何?

Perplexity AI是一家专注于开发新一代AI搜索引擎的公司,创立于2022年8月,由前OpenAI研究科学家Aravind Srinivas与前Meta研究科学家Denis Yarats(Perplexity CTO)等合伙人共同创办。它的搜索引擎采用了大型语言模型(LLM)技术,可以更好地理解和回答用户的自然语言查询。优势理解能力强:Perplexity的LLM模型能够深入理解查询的语义,而不仅仅是匹配关键词,从而提供更准确和相关的结果。生成式回答:它可以生成通顺的自然语言回答,而不是简单返回网页链接和片段。这使得结果更易于理解和使用。个性化和上下文感知:Perplexity可以根据用户的历史查询和偏好来个性化结果,提供更加贴合需求的答复。劣势训练成本高:训练大型LLM模型需要大量的计算资源和高质量的训练数据,成本可能较高。可解释性差:LLM的工作原理较为黑箱,很难解释为什么会给出某个结果,缺乏透明度。潜在的偏差和不当内容:由于训练数据的局限性,LLM可能会产生偏见或不当内容。独特之处Perplexity将LLM技术应用于搜索引擎领域,试图颠覆传统的基于关键词匹配的搜索范式,为用户提供更自然和智能的搜索体验。它还融合了个性化和上下文感知等功能,努力成为新一代的"智能助手"。总的来说,Perplexity凭借LLM的强大语义理解能力,为搜索引擎带来了新的可能性,但也面临着一些技术和伦理挑战。原问题:Perplexity AI如何?谁开发的?其优劣势是?有什么独特之处?

02-基础通识课

[heading2]总结大语言模型及多模态大模型的应用与原理RAG的原理和应用: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,其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。RAG可在本地运行:RAG是一个检索生成框架,能够支持在本地运行。AI搜索的能力:AI搜索结合了多种能力,如fine tuning、实时联网查询和查询知识源等,能够为用户整理出想要的内容,一些AI搜索平台专注于特定领域,如为程序员提供代码搜索。多模态大模型的特点:多模态大模型像能唱会跳、精通多种技能的机器人,能看见、听见、思考、说话,例如能识别物体、听取指令等。生成式模型和决策式模型的区别:决策式模型偏向逻辑判断,按预设程序固定输出;生成式模型偏随机性,能动态组合并结构化呈现,如在图像识别中,决策式模型返回关键词,生成式模型用语言表达结构化信息。

问:AI 搜索引擎

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

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生成式AI教育场景应用 项目式学习 中小学案例
以下是一些中小学在生成式 AI 教育场景应用中采用项目式学习的案例: 北京市新英才学校: 开设“AI 创作家”小学课后服务特色课程,12 个五、六年级的学生在老师的引导和帮助下,主导设计一款实用的桌游。 学生们提出解决学校面积大导致新生和访客迷路的问题,决定制作一款学校地图桌游。 课程中,学生有时听老师讲解人工智能知识和工具使用方法,有时自己写 prompt 与大语言模型对话,还使用文生图 AI 工具生成桌游卡牌背后的图案,手绘第一版学校地图,选择游戏机制并梳理游戏流程。 在教育领域,生成式 AI 带来了诸多改变: 解决了教育科技长期以来在有效性和规模之间的权衡问题,可大规模部署个性化学习计划,为每个用户提供“口袋里的老师”,如实时交流并给予发音或措辞反馈的语言老师。 出现了众多辅助学习的产品,如教授新概念、帮助学习者解决各学科问题、指导数学作业、提升写作水平、协助创建演示文稿等。
2025-02-18
生成式AI教育场景应用 中小学案例
以下是北京市新英才学校在中小学教育场景中生成式 AI 的应用案例: 特色课程方面:学校开设了“AI 创作家”小学课后服务特色课程,12 个五、六年级的学生在老师的引导下,用 AIGC 工具设计一款实用的桌游。学生主导从收集需求、定义问题到设计背景、机制、内容、视觉,再到测试、迭代的全过程。例如,为解决学校面积大导致新生和访客迷路的问题,学生决定做一款学校地图桌游。课程中,学生学习人工智能知识、使用工具写 prompt 与大语言模型对话,还使用 OpenInnoLab平台生成桌游卡牌图案、手绘地图、选择游戏机制、梳理游戏流程。此外,还邀请中国传媒大学的吴卓浩教授合作,采用“大学生,小学生同上一节课”的方式,大学生为小学生讲解 AI 工具、试玩桌游。本学期,学生们测试并迭代桌游,使用 3D 打印机打印配件,用 ChatGPT 和 Midjourney 增强视觉设计,用 Kimi 辅助编写说明书,还计划让学生尝试用文生音乐工具 Suno 制作歌曲加入桌游 2.0 版本。 英语主课方面:初中部的英语课也融入了 AIGC 工具。魏一然协助初中部的英文老师杨佳欣和刘奕玚进行探索。在课程初期,更多是老师带着学生使用 AIGC 工具,prompt 由学生提出,老师引导。例如,在研究学校食堂食物浪费问题时,老师带着学生与 ChatGPT 对话,了解处理方法,让 ChatGPT 为学生生成生词解释和例句,形成生词库,并灵活加工生词生成题目、游戏或文章帮助学生复习单词。在关于社交媒体的英语辩论课上,尝试让学生自主使用 AIGC 工具做辩论准备。
2025-02-18
中小学AI教育场景 生成式 全息
以下是关于中小学 AI 教育场景生成式的相关内容: 北京市新英才学校在中小学 AI 教育方面进行了积极探索。跨学科项目老师带着学生用 AIGC 做学校地图桌游,英语老师在 AIGC 帮助下备课和授课,生物和信息科技老师合作带着学生训练 AI 模型以识别植物。数字与科学中心 EdTech 跨学科小组组长魏一然深入参与其中。 在英语课上,对于初中以上学生,一开始更多是老师带着使用 AIGC 工具,由学生提出 prompt,老师引导。例如在研究学校食堂食物浪费问题时,老师带着学生与 ChatGPT 对话获取信息,还让 ChatGPT 生成单词解释和例句,加工生词生成题目、游戏或文章帮助学生复习单词。在社交媒体的英语辩论课上,尝试让学生自主使用 AIGC 工具做辩论准备。 教育科技长期以来在有效性和规模之间权衡,而有了 AI 这种状况不再存在。现在可以大规模部署个性化学习计划,为每个用户提供“口袋里的老师”。像 Speak、Quazel、Lingostar 已在做实时交流并给予反馈的语言教学。Photomath、Mathly 指导学生解决数学问题,PeopleAI、Historical Figures 通过模拟与杰出人物聊天教授历史。学生在作业中也利用 Grammarly、Orchard、Lex 等工具提升写作水平,处理其他形式内容的产品如 Tome、Beautiful.ai 协助创建演示文稿。
2025-02-17
影视行业的生成式AI工具有哪些?帮我分一下类
以下是影视行业常见的生成式 AI 工具分类: 视频和图像类:Civitai、Kling AI、Viggle、Hailuo、Hedra、RunPod、Higgsfield、ThinkDiffusion、neural frames、Genmo、fal、LTX Video、CogVideoX、Morph Studio、Domo、Haiper、Pony Diffusion、Leonardo AI、Rubbrband 音频类:ElevenLabs、Hailuo、Cartesia、Sync、Tunes by Freepik 3D 类:Playhouse、Playbook、Tripo AI 故事板类:SAGA 在视频大类的分类下,按场景分,主要有以下几类: 1. 纯 AI 视频生成(RunwayML 等为代表) 2. 数字人(Heygen 等) 3. 营销类视频生成及编辑(生成内容以模板化,商业化内容为主) 4. 视频编辑(全面编辑,长剪短等) 此外,全球最大的生成式 AI 视频竞赛之一 Project Odyssey 第二季已开始,相关信息如下: 赛事官网:https://www.projectodyssey.ai/ 注册地址:https://projectodyssey.myflodesk.com/season2 赛事 Discord:https://discord.com/invite/projectodysseyai 提交地址:https://www.projectodyssey.ai/submission 时间线: 12 月 2 日:Project Odyssey 第二季开放报名 12 月 9 日:比赛规则公布 12 月 16 日:报名用户可解锁免费试用、完整规则正式发布、作品提交正式开启 1 月 16 日:提交截止,进入评审阶段 2 月 14 日:直播颁奖 参赛类别: 叙事类:通过鲜明的角色和深刻的故事情节,讲述能够打动人心的故事。 音乐视频:将视觉效果与原创音乐完美结合,打造震撼体验。 品牌创意:构思创意广告或活动视频,为虚拟品牌注入灵魂。(短于 60 秒) 创意预告片:制作极具吸引力的预告片或片头,为电影或剧集呈现特别概念。(短于 2 分 30 秒)
2025-02-16
吴恩达有《面向所有人的生成式 AI 入门课程 Generative AI for Everyone》下载资源
以下是吴恩达《面向所有人的生成式 AI 入门课程 Generative AI for Everyone》的相关资源: B 站: 学习笔记: 飞书: 下的相关课程
2025-02-07
李宏毅《生成式人工智能导论》课件
以下是关于李宏毅《生成式人工智能导论》的相关信息: 课程目录: 1. 第 0 讲:课程说明(2024 年 2 月 24 日) 2. 第 1 讲:生成式 AI 是什么?(2024 年 2 月 24 日) 3. 第 2 讲:今日的生成式人工智慧厉害在哪里?从「工具」变为「工具人」(2024 年 3 月 3 日) 4. 第 3 讲:训练不了人工智慧?你可以训练你自己—神奇咒语与提供更多资讯(2024 年 3 月 3 日) 5. 第 4 讲:训练不了人工智慧?你可以训练你自己—拆解问题与使用工具(2024 年 3 月 10 日) 6. 待更新…… 第 0 讲课程说明的要点: 1. 知道:有能力自己开发、何时需要自己开发、何时可以用现成的人工智能。 2. 目标:了解生成式 AI 背后的原理和更多可能性,作为你魔术师的开始。包括体验用生成式 AI 打造应用、体验训练自己的生成式 AI 模型。同时提到负面体验,如大模型训练花时间(以周为单位)、结果不可控。 3. 影响模型能力的指标很多,常规会看参数的量级来评估,量级指数级增长,FOMO,如 2019 年 GPT2.0 15b 参数,2024 年 GPT3.5 70b 参数。 附录: 1. 课程介绍:这是台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程,主要介绍生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容。课程共 12 讲,每讲约 2 小时。 2. 学习目标:掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术,能够使用相关框架搭建简单的生成式模型,了解生成式 AI 的发展现状和未来趋势。 3. 学习内容:包括什么是生成式 AI、生成式模型、生成式对话、预训练语言模型、生成式 AI 的挑战与展望等方面。 4. 学习资源:教材《生成式 AI 导论 2024》,参考书籍《深度学习》,在线课程李宏毅的生成式 AI 课程,开源项目 OpenAI GPT3、字节跳动的云雀等。 5. 学习方法。 课程地址:https://www.youtube.com/watch?v=AVIKFXLCPY8
2025-01-16
waytoAGI知识库智能问答机器人是如何实现的
waytoAGI 知识库智能问答机器人的实现方式如下: 基于 Aily 和云雀大模型。Aily 是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台,提供简单、安全且高效的环境,帮助企业构建和发布 AI 应用。云雀是字节跳动研发的语言模型,能通过自然语言交互高效完成互动对话等任务。 在飞书 5000 人大群里内置,根据通往 AGI 之路的文档及知识进行回答。使用方法为在飞书群里发起话题时,它会根据 waytoAGI 知识库的内容进行总结和回答。 其具备多种功能,如自动问答、知识搜索、文档引用、互动教学、最新动态更新、社区互动、资源共享、多语言支持等。 搭建过程包括介绍 WaytoAGI 社区的成立愿景和目标、利用 AI 技术帮助用户检索知识库内容、引入 RAG 技术、介绍基于飞书的知识库智能问答技术的应用场景和实现方法、使用飞书的智能伙伴功能搭建 FAQ 机器人以及智能助理的原理和使用方法等。
2025-02-12
如何使用钉钉中的知识库构建智能问答机器人
以下是使用钉钉中的知识库构建智能问答机器人的步骤: 1. 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建: 配置极简未来(Link.AI)平台:按照官方教程操作,教程地址为 https://docs.linkai.tech/platform/createapp ,学习补充可参考 https://docs.linkai.tech/platform/quickstart 。 教程中的应用是创建一个具体的 AI 问答机器人应用。 教程中的知识库是给绑定到指定问答机器人的资料数据集,让机器人基于这些内容回答问题。 知识库应用中的应用设定是给 AI 机器人的提示词内容或者人设,关于提示词可查看教程 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/OqJQwzq2wi9EIOkFtFkclM24nSe 。 创建成功的 AI 应用,记住应用的应用 ID,用于后续对接微信聊天机器人。 生成 API Key 用于后续功能对接,地址为 https://linkai.tech/console/interface ,点击创建 API Key 并记住。 2. 用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人: 设计 AI 机器人: 开始节点和结束节点会自动生成。 开始节点配置:输入变量名写“Question”,描述写“用户输入的问题”,变量类型选“String”。 知识库配置:将开始节点和知识库左侧节点连接,知识库输入引用开始节点的变量“Question”,点击“+”号选择之前创建好的知识库,将知识库右侧节点与结束节点左侧连起来。 结束节点配置:用于输出 AI 机器人的最终结果,回答格式设置为“您的问题:{{question}} 问题的答案:{{answer}}”,在输出变量那里定义“question”引用“开始节点的 Question”,“answer”引用“知识库节点的输出 output”,回答模式选择使用设定的内容直接回答。 试运行测试:点击右上角“试运行”,输入问题如“AIGC 课件”,点击右下角“运行”,查看工作流每一步的详细输入和输出。
2025-02-12
问答方式如何使用好大模型
以下是关于如何使用好大模型的一些指导: 1. 本地部署资讯问答机器人: 加载所需的库和模块,如用于解析 RSS 订阅源的 feedparse,用于在 Python 程序中跑大模型的 ollama(使用前确保 ollama 服务已开启并下载好模型)。 从订阅源获取内容,可通过指定的 RSS 订阅 url 提取,如需多个 url 稍作改动即可。然后用专门的文本拆分器将长文本拆分成小块,并附带相关元数据,最终合并成列表用于后续处理。 为文档内容生成向量,使用文本向量模型 bgem3,从 hf 下载好模型放置在指定路径,通过函数利用 FAISS 创建高效向量存储。 Ollama 支持多种大型语言模型,包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于不同场景。易于使用,适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,支持 cpu 和 gpu。提供模型库,用户可从中下载不同模型,还支持自定义模型,如修改温度参数等,同时提供 REST API 用于运行和管理模型及与其他应用集成,社区贡献丰富。需先安装,可通过 https://ollama.com/download/ 下载,安装后确保后台服务已启动。 2. 编写清晰的说明: 在 OpenAI 官方说明文档中提到的“官方最佳实践”为用户提供了若干策略。 策略一是编写清晰的说明,在询问中包含详细信息,多说一些内容,多提供一些信息,能有效提高大模型回复的质量和丰富性。通过多个具体例子展示了提供更多细节能得到更符合预期的回答。
2025-02-11
如何做机器人交互提问的问答
以下是关于机器人交互提问的问答相关内容: 容器编排模板:是一种配置文件,用于在 Docker 中部署和管理多个容器,可一键部署复杂环境,无需手动配置细节,文中通过其配置 COW 组件与微信和极简未来平台交互。 使用 Docker 部署 COW 组件的原因:Docker 提供隔离运行环境,确保应用稳定运行,简化安装和配置,保证部署环境一致,便于管理和维护。 配置多个前缀触发机器人回复的原因:确保只有特定情况机器人才回复,避免群聊或私聊中频繁干扰,提高响应准确性和用户体验。 扫码登录失败的解决办法:尝试重启 Docker 容器(在宝塔面板中找到对应容器点击“重启”)、检查网络连接(确保服务器和微信客户端能正常访问互联网)、重新扫描二维码(等待容器重启后扫描日志中生成的二维码)。 AI 微信聊天机器人的费用:实际费用不高,极简未来平台按使用量收费,对一般用户费用相对低廉,充值少量费用通常可用很长时间,平台还提供每天签到免费领积分福利降低成本。 使用极简未来平台创建 AI 机器人的费用:未明确具体金额,收费按使用量计算。 此外,关于问答机器人: 整个知识库内容庞大丰富,新用户难以快速找到内容。 传统搜索基于关键词及相关性,存在局限性。 作为 AI 知识库,需用更先进的 RAG 技术解决。 在群中提供快速检索信息的方式,使用更便捷。 您可以通过以下方式使用: 在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接(最新二维码在知识库首页),加入后直接@机器人。 在 WaytoAGI.com 的网站首页直接输入问题获取回答。
2025-02-05
我现在需要根据一系列的 yaml 和 markdown 构建一个知识库,并且需要支持 AI 问答,每次 AI 问答的结果都要保存成一个新的内容放到知识库中,请问从经济效益来看,有哪些服务可以使用?
目前从经济效益的角度来看,以下一些服务可能有助于您构建这样的知识库并支持 AI 问答以及结果保存: 1. 云服务提供商,如阿里云、腾讯云、AWS 等,它们提供可扩展的计算和存储资源,您可以根据实际需求灵活配置,避免过度投入硬件成本。 2. 开源的知识管理和问答系统框架,例如使用 Elasticsearch 结合相关插件来实现问答功能,成本相对较低,但可能需要一定的技术投入进行搭建和维护。 3. 一些专门针对知识管理和 AI 应用的 SaaS 服务,它们通常按使用量计费,初期投入较小,适合小规模应用。 需要注意的是,具体选择哪种服务取决于您的业务规模、技术能力、预算以及对性能和功能的要求。
2025-02-01
解释AI中连续问答时,为什么有时候AI似乎不记得我问的第一个问题了
在 AI 连续问答中,有时 AI 似乎不记得第一个问题,可能有以下原因: 1. 模型本身的限制:AI 回答问题时可能容易“产生幻觉”,生成看似合理但实际错误的内容,且可能连续且良好地撒谎,对于所提供的信息不一定能保证准确性和连贯性。 2. 缺乏上下文理解:AI 可能在处理后续问题时,未能充分整合和记住之前问题的关键信息,导致回答与之前的问题脱节。 3. 输出模式的固定性:像 GPT 回答问题时喜欢用特定的模式,如 1、2、3、4 或“首先、其次、最后”,这种固定模式可能影响对问题的灵活处理和记忆。 4. 无法真正解释自身:当被要求解释回答的原因或思考过程时,AI 只是生成听起来合理但可能是编造的文本,而不是真正审查自身的行动,这使得理解其回答的逻辑和连贯性变得困难。 为了让 AI 的回复更有灵性和连贯性,可以尝试一些方法,如让 AI 扮演特定角色、给出明确输出要求、营造特定环境、让其用括号补充动作以增加感情等。但即便如此,也不能完全消除上述问题。同时,使用 AI 时要注意对其输出进行检查,避免被不道德地利用。
2025-01-17
AI搜索
以下是为您介绍的一些 AI 搜索引擎: 1. 秘塔 AI 搜索:由秘塔科技开发,具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能,能提升用户搜索效率和体验。 2. Perplexity:聊天机器人式搜索引擎,允许用自然语言提问,通过生成式 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,通过 AI 分析问题,生成清晰有理答案,支持增强模式和智能排序。 4. 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。 5. Flowith:创新的 AI 交互式搜索和对话工具,基于节点式交互,支持多种 AI 模型和图像生成技术,有插件系统和社区功能。 6. Devv:面向程序员的 AI 搜索引擎,专注提供编程、软件开发和人工智能等领域专业建议和指导。 7. Phind:专为开发者设计,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。 开搜 AI 搜索是一款免费无广告、直达结果的面向大众的搜索工具。它在以下方面有出色表现: 1. 论文资料搜集与整理:帮助在校学生快速搜集专业学术资料,智能总结关键信息,助力撰写论文和报告,且支持查看来源出处,参考价值高。 2. 教学内容准备:让教育教师群体获取丰富教学资源,自动生成教案和课题研究报告,提高教学准备效率。 3. 职场信息检索:使职场办公人群高效查找工作所需信息,简化文案撰写、PPT 制作和工作汇报准备工作。 4. 行业研究分析:为学术研究人员提供深入行业分析,通过 AI 技术整合和总结大量数据,形成有深度的研究报告。 从 AI 搜索引出 RAG:在学习 RAG 之初,可从 AI 搜索切入。AI 大模型擅长语义理解和文本总结,不擅长获取实时信息;搜索引擎擅长获取实时信息,但信息分散,需人为总结。AI 与搜索引擎结合,给 AI 配备活字典,让其随时查阅。
2025-02-15
AI搜索如何商业变现
AI 搜索的商业变现方式主要有以下几种: 1. 开放接口 API:将联网判断、意图识别、问题改写、信息源检索等步骤封装进黑盒,导出标准 API,让 ChatBot 类产品快速集成。开放 API 后,ChatBot 类应用只需修改 API 的域名前缀即可集成联网检索功能,这对 AI 搜索产品自身而言,增加了面向小 B 的营收途径。 2. 自定义信息源 Source:允许用户自定义信息源,满足个性化搜索需求。比如允许第三方创作者通过 Form 表单填写信息源的相关信息,调试通过后完成集成。 在 AI 时代,一些优秀的 AI 搜索产品如秘塔搜索(https://metaso.cn/)、Perplexity(https://www.perplexity.ai/?loginsource=oneTapHome)已展现出强大的搜索能力。同时,大型科技公司在 AI 搜索领域的动作也备受关注,如微软和苹果自愿放弃 OpenAI 董事会观察员席位,监管机构关注大型科技公司与初创企业的关系。人工智能驱动的搜索虽已开始出现成效,但也存在可靠性等问题。
2025-02-11
ai搜索引擎
以下是为您提供的关于 AI 搜索引擎的相关信息: 推荐的 AI 搜索引擎: 1. 秘塔 AI 搜索:由秘塔科技开发,具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能,能提升搜索效率和体验。 2. Perplexity:聊天机器人式搜索引擎,允许用自然语言提问,通过生成式 AI 技术收集信息并给出答案。 3. 360AI 搜索:360 公司推出,通过 AI 分析问题,生成清晰有理答案,支持增强模式和智能排序。 4. 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。 5. Flowith:创新的交互式搜索和对话工具,基于节点式交互,支持多种 AI 模型和图像生成技术,有插件系统和社区功能。 6. Devv:面向程序员,专注提供编程、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,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。 个人制作 AI 搜索引擎的经历: 选择做 AI 搜索引擎产品基于三个原则:感兴趣、有价值能带来成就感、在能力范围内。起初认为搜索引擎技术壁垒高,不敢尝试。但后来研究了贾扬清老师开源的 Lepton Search 源码和 float32 的 AI 搜索引擎源码,了解到底层技术“RAG”(检索增强生成),包括检索、增强、生成三个步骤,即拿用户 query 调搜索引擎 API 拿到搜索结果,设置提示词把检索结果作为挂载上下文,大模型回答问题并标注引用来源。之后决定在这个领域尝试,所做的 AI 搜索引擎产品取名“ThinkAny”。 XiaoHu.AI 日报中的相关内容: 4 月 27 28 日的 XiaoHu.AI 日报中提到了 Perplexica AI 驱动的搜索引擎,它提供多种搜索模式,如学术、视频等,并支持本地部署的大型语言模型。
2025-02-11
AI全称是什么 和传统搜索引擎有什么不同,为什么说AI未来会取代人类
AI 的全称是“Artificial Intelligence”,即人工智能。 AI 搜索引擎与传统搜索引擎的不同主要体现在以下方面: 1. 信息处理方式:AI 搜索引擎能够更高效地处理信息,例如智能摘要功能,可辅助快速筛选信息,实现信息降噪。 2. 信息表达:用自然语言描述就能生成美观可用的图片,降低了创作门槛和周期,使信息表达更简便。 3. 工作流重塑:AI 可以重新构建工作流,如产品经理可使用 AI 进行用户画像、竞品调研、设计产品测试用例、绘制产品功能流程图等。 4. 协同关系:生成式 AI 的人机协同分为 Embedding(嵌入式)、Copilot(副驾驶)、Agent(智能代理)3 种产品设计模式,协作流程有所差异。 5. 知识传播与管理:正在发生的生成式 AI 革命正在吞噬搜索与社交网络时代的全部数字信息,未来知识可能由机器通过 AI 拥有和管理。 关于“AI 未来会取代人类”这种说法是不准确的。虽然 AI 在某些方面表现出强大的能力,但人类具有独特的创造力、情感、判断力和复杂问题解决能力等,AI 更多是辅助和增强人类的能力,而非完全取代。
2025-02-08
DeepSeek深度推理+联网搜索 目前断档第一
DeepSeek 深度推理+联网搜索目前断档第一,具有以下特点和成就: 发布了大一统模型 JanusPro,将图像理解和生成统一在一个模型中。 统一 Transformer 架构,使用同一个模型就能完成图片理解和生成。 提供 1B 和 7B 两种规模,适配多元应用场景。 全面开源,支持商用,MIT 协议,部署使用便捷。 Benchmark 表现优异,能力更全面。 模型(7B):https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro7B 模型(1B):https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro1B 官方解释:JanusPro 是一种新型的自回归框架,通过将视觉编码解耦为独立路径解决先前方法局限性,利用单一统一 Transformer 架构处理,缓解视觉编码器角色冲突,增强框架灵活性,超越之前统一模型,匹配或超过特定任务模型性能,成为下一代统一多模态模型有力候选者。 下载地址:https://github.com/deepseekai/Janus 官方频道: 微信公众号:DeepSeek 小红书:@DeepSeek(deepseek_ai) X DeepSeek R1 的成就: App Store 排名:冲到美国区 App Store 第一名,超越 OpenAI 的 ChatGPT。 口碑与技术实力:依靠技术实力和口碑赢得用户认可,没有市场部和市场投放。 技术特点: 性能与成本:效果比肩顶尖闭源模型 o1,价格仅为 o1 的 27 分之一。 开源与创新:开源让行业认知整体拉齐,得到全世界尊重和喜爱。 创新模型 R1 Zero:跳过监督微调训练,发现模型思考能力可自我涌现。 影响: 行业影响:引发美国科技界恐慌,Meta 内部对 DeepSeek V3 出色表现感到震惊。 市场影响:低成本和高性能使英伟达市场地位受挑战,股价短期内大跌超 3%,市值蒸发超 300 亿美元(27 日盘前又跌 14%)。 未来展望: 开源模型的进步将超越闭源模型,顶级模型推理价格急速下降,技术更加普惠平权。 AI 编程将随着模型能力提高显著提升效率并降低门槛,AI 创作能力不断提升,催生更多 AI 创作的可消费内容形式。
2025-02-08
ai搜索引擎
以下是一些常见的 AI 搜索引擎: 1. 秘塔 AI 搜索:由秘塔科技开发,具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能,能提升搜索效率和体验。 2. Perplexity:聊天机器人式搜索引擎,允许用自然语言提问,通过生成式 AI 技术收集信息并给出答案。 3. 360AI 搜索:360 公司推出,能通过 AI 分析问题,生成清晰有理的答案,支持增强模式和智能排序。 4. 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。 5. Flowith:创新的 AI 交互式搜索和对话工具,基于节点式交互,支持多种 AI 模型和图像生成技术,有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,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。 有人做了一个名为“ThinkAny”的 AI 搜索引擎,其作者选择做这个产品基于三个原则:感兴趣、有价值能带来成就感、在能力范围内。作者在了解了一些相关项目代码和底层技术“RAG”(检索增强生成,包括检索、增强、生成三个步骤)后决定尝试。
2025-02-07
知识库框架
以下是关于知识库框架的相关内容: 智能体的目标和框架: 智能体的交互能力:包括大模型本身的交互能力、多 Agent 的灵活性、workflow 的妙用(如引导用户输入车辆信息便于大模型理解和分析)以及上下文说明。 智能体的知识体量:涵盖豆包大模型本身的行业数据和语料库、知识库(包括结构化数据与非结构化数据),以及创建知识库的步骤和参赛用知识库,还涉及大模型 RAG 检索、大模型的选择和参数设定以及新模型的调用方法。 智能体的记忆能力:包含变量、数据库和信息记录。 知识: 外置知识是由外部数据库提供,能动态更新和调整。涉及多种数据存储和组织方式,如向量数据库(常用于处理和索引非结构化数据)、关系型数据库(适用于事务性数据存储)、知识图谱(适合复杂语义分析和知识推理)。在实际应用中,外置知识的集成和管理常采用 RAG 架构,能结合检索和生成,增强模型生成能力,实时检索和整合最新外部信息。 陈财猫团队的提示词相关知识库文章索引:
2025-02-18
兼职督学岗位,通过飞书平台为高中生服务,包括:1)解答学习方法等疑问;2)发送测试卷;3)提交测试卷后通知后端制作学习计划;4)发送学习计划链接;5)定期推送知识点和打卡提醒;6)查看打卡并反馈。所有文档通过飞书云文档链接发送。现在我想通过利用coze将deepseek等ai接入飞书的形式,制作出产品赋能督学在这一岗位的工作效率,并希望在这一过程中,锻炼我的ai能力,再想办法让上司或者老板为我这个产品支付报酬,请问我可以从哪些角度开发产品?
以下是一些您可以从以下角度开发产品来赋能兼职督学岗位的工作效率,并锻炼您的 AI 能力,以争取上司或老板为产品支付报酬: 1. 利用 Coze 的多语言模型支持,为解答高中生学习方法等疑问提供更准确和全面的回答。 2. 借助插件系统,集成与学习相关的插件,如学习资料查询、学习工具推荐等,丰富服务内容。 3. 运用知识库功能,上传各类学科知识点、优秀学习案例等,方便在服务中快速调用和推送。 4. 利用数据库和记忆能力,记住每个高中生的学习情况和需求,提供个性化服务。 5. 设计工作流,例如自动发送测试卷、自动通知后端制作学习计划、自动推送学习计划链接等流程,提高工作效率。 6. 采用多代理模式,针对不同学科或学习阶段设置专门的代理,提供更精准的服务。 7. 利用 Coze 易于发布和分享的特点,将服务产品推广给更多需要的高中生和督学人员。
2025-02-18
兼职督学岗位,通过飞书平台为高中生服务,包括:1)解答学习方法等疑问;2)发送测试卷;3)提交测试卷后通知后端制作学习计划;4)发送学习计划链接;5)定期推送知识点和打卡提醒;6)查看打卡并反馈。所有文档通过飞书云文档链接发送。现在我想通过利用coze将deepseek等ai接入飞书的形式,制作出产品赋能督学在这一岗位的工作效率,并希望在这一过程中,锻炼我的ai能力,再想办法让上司或者老板为我这个产品支付报酬,请问我可以从哪些角度开发产品?又该如何将它推销给上司?
以下是关于您利用 Coze 和 DeepSeek 等 AI 接入飞书来赋能兼职督学岗位工作效率的一些建议: 开发产品的角度: 1. 智能答疑系统:利用 AI 技术,对高中生常见的学习方法疑问进行自动分析和回答,提高答疑效率和准确性。 2. 个性化测试卷生成:根据学生的学习情况和需求,通过 AI 生成个性化的测试卷。 3. 学习计划优化:基于学生提交的测试卷结果,利用 AI 更精准地制定学习计划。 4. 知识点精准推送:运用 AI 分析学生的学习进度和薄弱环节,定期推送更具针对性的知识点。 5. 打卡提醒优化:通过 AI 实现更灵活、个性化的打卡提醒方式。 推销给上司的方法: 1. 展示效率提升:详细说明产品如何大幅提高兼职督学的工作效率,节省人力和时间成本。 2. 个性化服务优势:强调产品能够为高中生提供更个性化、精准的服务,提升学习效果。 3. 数据支持:提供相关的数据和案例,证明 AI 赋能后的积极效果。 4. 成本效益分析:说明开发和使用该产品的成本相对较低,而带来的收益显著。 5. 未来发展潜力:阐述产品在不断优化和拓展功能方面的潜力,适应更多的教育需求。 另外,Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台,专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计。它具有多语言模型支持、插件系统、知识库功能、数据库和记忆能力、工作流设计、多代理模式、免费使用、易于发布和分享等特点。这些特点可以为您的产品开发提供有力支持。
2025-02-18
对作为知识库的数据进行预处理,用哪个软件比较哈
以下是一些可用于对作为知识库的数据进行预处理的软件和方法: 1. LangchainchatGLM:对于知识库内容的组织要求较高,无需微调训练,适合有结构、界限分明的数据。可使用langchain库比对字典的关键词keys部分,找到相似度最高的相关keys对应的内容文本,送进提示词模板(prompt_template),然后送到LLM进行后处理。 2. 在检索原理方面,可通过嵌入模型(如Word2Vec、GloVe、BERT)将问题文本转化为向量,用于后续检索。例如,在商业化问答场景中,会对接收的问题进行预处理和向量化。 3. 在创建知识库并上传表格数据时,可通过API获取在线API的JSON数据上传,或手动自定义创建数据表结构和数据。需注意指定语义匹配字段,在响应用户查询时,将用户查询内容与该字段内容进行比较,根据相似度进行匹配。
2025-02-17
我手里有一个文件知识库,想锻炼一个ai,按照这个文件知识库的习惯帮我改写新的文件
以下是为您整理的内容: 南瓜博士:平生第一次写小说获奖,是 AI 帮我的! 三、丰富细化 接下来要让 AI 一段一段进行细节描写。为确保文章前后一致,先让 AI 帮助写故事概要和角色背景介绍,并按自己的审美略做修改。使用了一个重要技巧,让 AI 以表格形式输出细节描述,这样有三个好处: 1. 打破 AI 原本的叙事习惯,避免出现陈词滥调。 2. 按编号做局部调整容易,指哪改哪,其他内容能稳定不变。 3. 确保内容都是具体细节,避免整段输出时因缩减而丢光细节只剩笼统介绍。 四、串联成文 把上一步生成的五个表格依次复制粘贴,AI 就照着写文章了,偶尔需要帮忙给点建议。 五、失败的局部修改 小说大赛要求最后的作品必须是 AI 直接吐出来的,不能有任何改动且不能超过 2000 字,而自己的小说 2300+字,只好让 GPT4 做修改,一开始它表现不错,但很快暴露出记性不好的缺点。还没来得及高兴,就发现它失忆得很彻底。眼看截止时间快到了,只能求助 Claude,把文章和 GPT 生成的修改意见都给它,让它生成作品,匆匆截图提交。没想到,Claude 把关键情节改没了,如马克偷偷看艾拉、无名猫受伤的原因等。 熊猫 Jay:AI 编程 Cursor 来了,你没理由说不会写代码了 四、初体验:Cursor 的安装和使用 三、新增/修改代码、文字 选中代码,使用 Command+K 打开窗口,并输入修改要求。不选中代码打开窗口,可要求 AI 实现新功能,比如让 AI 增加一个广告位。当然,除了代码,也可选中文字进行修改,如改写、翻译等。 四、自动补全代码、注释、文字 输入代码或注释,Cursor 会自动补全代码,按 Tab 生效。除补全代码外,还能补全文字,可尝试。 五、对话窗口 Mac 使用 Shift+Command+L 打开聊天窗口,输入优化页面的需求,AI 能提供不同方案。比如倾向于使用好看的配色方案,点击 Apply,再点击 Accept 生效。要记得保存文件,Mac 的快捷键是 Command+S。这不是成品,若要做完整功能,需不停和 Cursor 对话,在案例部分会介绍完整制作过程。 六、全局搜索 还可把它当作简易的 AI 搜索工具,让它根据现有文件夹下的内容回答问题,比如问到基于文件内容,温度值设置的误区在哪里,回答准确度很高,甚至能定位到具体文件的行。
2025-02-17
给我flux的提示词结构的知识库我以他作为知识库
以下是关于 Flux 提示词结构的相关知识: 大语言模型就像一个学过无数知识、拥有无穷智慧的人,但在工作场景中,需要通过提示词来设定其角色和专注的技能,使其成为满足需求的“员工”。知识库则相当于给“员工”发放的工作手册,提供特定的信息。 提示词可以设定 Bot 的身份及其目标和技能,例如产品问答助手、新闻播报员、翻译助理等,决定 Bot 与用户的互动方式。详情可参考。 学习提示词可以分为五个维度,从高到低依次是思维框架、方法论、语句、工具和场景。但舒适的学习顺序应反过来,先从场景切入,直接了解在不同场景下提示词的使用及效果对比;然后使用提示词工具,如 Meta Prompt、Al 角色定制等;接着学习有效的提示语句,包括经典论文中的相关语句;再学习有效的方法论,将有效语句及其背后的原理整合成稳定可控的方法;最后掌握思维框架。 此外,还可以通过插件、工作流、记忆库等功能定制 AI Bot。插件可通过 API 连接集成各种平台和服务扩展 Bot 能力,详情参考。
2025-02-16