Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

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

Others are asking
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
有什么提升 RAG 知识库问答的好的 prompt
以下是一些提升 RAG 知识库问答的好的 prompt 相关内容: RAG 在 Natural Questions、WebQuestions 和 CuratedTrec 等基准测试中表现出色,在使用 MSMARCO 和 Jeopardy 问题进行测试时,生成的答案更符合事实、具体且多样,FEVER 事实验证使用 RAG 后也有更好结果,说明 RAG 是可行方案,能增强知识密集型任务中语言模型的输出,基于检索器的方法常与 ChatGPT 等流行 LLM 结合提高能力和事实一致性,可在 LangChain 文档中找到相关例子。 RAG 能显著提高大模型在处理私域知识或垂直领域问答时的效果。其流程包括:上传文档(支持多种格式,会转换为 Markdown 格式)、文本切割、文本向量化(存入向量数据库)、问句向量化、语义检索匹配(匹配出与问句向量最相似的 top k 个)、提交 Prompt 至 LLM、生成回答返回给用户。RAG 研究范式分为基础 RAG、高级 RAG 和模块化 RAG。 高级 RAG 特点:支持多模态数据处理,增强对话性,具备自适应检索策略,能进行知识融合,扩展了基础 RAG 功能,解决复杂任务局限,在广泛应用中表现出色,推动自然语言处理和人工智能发展。 模块化 RAG 侧重于提供更高定制性和灵活性,将系统拆分成多个独立模块或组件,每个组件负责特定功能,便于根据不同需求灵活组合和定制。
2025-02-18
怎么做一个知识库智能问答机器人?
要做一个知识库智能问答机器人,主要基于大模型的 RAG 机制,具体步骤如下: 1. 理解 RAG 机制:RAG 机制全称为“检索增强生成”(RetrievalAugmented Generation),是一种用于自然语言处理的技术,结合了检索和生成两种主要的人工智能技术,以提高机器对话和信息处理的能力。它先从大型数据集中检索与问题相关的信息,然后利用这些信息生成更准确、相关的回答。可以想象成在巨大图书馆里找相关书籍,再基于书籍信息给出详细回答,这种方法结合大量背景信息和先进语言模型能力,使生成内容更精确,提升对话 AI 的理解力和回答质量。 2. 创建知识库:创建包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库,例如创建有关 AI 启蒙和信息来源的知识库,通过手工录入方式上传文章内容,并陆续将社区其他板块的文章和资料导入。 3. 设计 Bot:在设计中添加知识库,并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度,尽可能利用好知识库返回的内容进行结合回答。 此外,在飞书中,还可以利用飞书智能伙伴创建平台(Aily)来搭建 FAQ 机器人,它是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台,能为企业提供简单、安全且高效的环境,帮助轻松构建和发布 AI 应用。
2025-02-18
有哪些在企业内部落地应用AI大模型工具的实践案例?不要营销文案生成、代码开发助手、智能客服问答机器人这种太常见的
以下是一些在企业内部落地应用 AI 大模型工具的实践案例: 1. 阿里云百炼: 智能体应用:能够弥补大模型的不足,如回答私有领域问题、获取实时信息、回答专业问题等。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道,期望为客户提供产品咨询服务,以及缺少技术人员开发大模型问答应用的场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 内部业务助手:通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库,并借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能。系统支持多源异构数据,并通过复杂文档解析和视觉增强技术,提升文档理解的准确性与深度。目前该功能已灰度上线,需提供 UID 并通过白名单进行开启。 2. 达摩院: AI 模特(虚拟换装):支持虚拟换装、姿态编辑。 3. 电商零售: 推广文案写作:通过内置的多样化营销场景的文体模板,基于用户输入的创作主题以及参考素材,大模型即可为您生成对应的营销文案,为营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。 4. 泛企业: VOC 挖掘:是一个面向各类企业的 VOC 标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录,都可以使用。通过选中或自定义标签,即可让大模型针对海量非结构化的 VOC 数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高;对于业务标签变动频繁的情况,也能更敏捷、快速地影响。 5. 通义晓蜜:基于深度调优的对话大模型,为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。
2025-02-18
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
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
有哪些比较好的AI知识库学习网站
以下是一些比较好的 AI 知识库学习网站及相关学习建议: 通往 AGI 之路知识库: 提供了全面系统的 AI 学习路径,帮助您了解从 AI 常见名词到 AI 应用等各方面知识。 包含关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍、AIPO 线下活动及 AI 相关探讨、way to AGI 社区活动与知识库介绍等内容。 信息来源有赛博蝉星公众号、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。 有社区共创项目,如 AIPU、CONFIUI 生态大会,每月有切磋大会等活动,还发起了新活动 AIPO。 学习路径方面,有李弘毅老师的生成式 AI 导论等高质量学习内容,可系统化学习或通过社区共创活动反推学习,鼓励整理学习笔记并分享交流。 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,还包括软件 2.0 时代相关内容。 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。 有历史脉络类资料,整理了 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。 网站:ytoAGI.com 相关渠道:公众号“通往 AGI 之路”、 在线教育平台:如 Coursera、edX、Udacity 等,上面有一系列为初学者设计的课程,您可以按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 对于新手学习 AI,建议: 了解 AI 基本概念:阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 开始 AI 学习之旅:在「」中,找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛(比如图像、音乐、视频等),根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 实践和尝试:理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 体验 AI 产品:与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。
2025-02-18
知识库搭建
知识库搭建主要包括以下几个方面: 1. “拎得清、看得到、想得起、用得上”的核心步骤: 拎得清:主动选择和判断高质量、与目标相关的信息源,利用 AI 搜索引擎、加入优质社群和订阅号等建立信息通路,具备信息嗅探能力。 看得到:确保所选信息能频繁且不经意地触达个人,通过浏览器插件、笔记工具等组织信息,使其易于检索和浏览。 想得起:强调信息的内化和知识线索建立,做好标记(关键词、tag)、选择合适存放位置,推荐使用 PARA 笔记法等方法组织串联信息。 用得上:将积累的知识转化为实际行动和成果,在解决问题或创造价值时能从知识库中调取相应信息。 2. RAG 技术: 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 RAG 是当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时的主要方法,首先检索外部数据,然后在生成步骤中将其传递给 LLM。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储(包括嵌入和向量数据存储)、检索、输出(把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案)。 文本加载器是将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。 3. 智能体知识库创建: 手动清洗数据,提高数据准确性。 在线知识库:创建画小二课程的 FAQ 知识库,飞书在线文档中每个问题和答案以分割,可编辑修改和删除,添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档:注意拆分内容,提高训练数据准确度,按章节进行人工标注和处理。 发布应用:确保在 Bot 商店中能搜到。
2025-02-18
知识库搭建
知识库搭建主要包括以下几个方面: 1. “拎得清、看得到、想得起、用得上”的核心步骤: 拎得清:主动选择和判断高质量、与目标相关的信息源,利用 AI 搜索引擎、加入优质社群和订阅号等建立信息通路,具备信息嗅探能力。 看得到:确保所选信息能频繁且不经意地触达个人,通过浏览器插件、笔记工具等组织信息,使其易于检索和浏览。 想得起:强调信息的内化和知识线索建立,做好标记(关键词、tag)、选择合适存放位置,推荐使用 PARA 笔记法等方法组织串联信息。 用得上:将积累的知识转化为实际行动和成果,在解决问题或创造价值时能从知识库中调取相应信息。 2. RAG 技术: 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 RAG 是当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时的主要方法,首先检索外部数据,然后在生成步骤中将其传递给 LLM。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储(包括嵌入和向量数据存储)、检索、输出(把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案)。 文本加载器是将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。 3. 智能体知识库创建: 手动清洗数据,提高数据准确性。 在线知识库:创建画小二课程的 FAQ 知识库,飞书在线文档中每个问题和答案以分割,可编辑修改和删除,添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档:注意拆分内容,提高训练数据准确度,按章节进行人工标注和处理。 发布应用:确保在 Bot 商店中能搜到。
2025-02-18
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