秘塔搜索的提示词

秘塔是 AI 。秘塔科技开发了秘塔 AI 搜索，它提供多模式搜索、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。在一些关于 AI 时代搜索的介绍中，也将秘塔 AI 搜索作为示例，指出其没有广告，能直达结果。同时在相关的比较和讨论中，也有涉及到秘塔。

秘塔 AI 具有以下功能和擅长处理的事项： 1. 作为搜索引擎，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. 在调研工作中，可进行定向搜索，为深度调研提供支持。 3. 作为智能写作助手，能辅助用户进行高质量写作，例如检查语法、拼写错误，进行智能润色和内容创作辅助。

秘塔搜索是由秘塔科技开发的一款 AI 搜索引擎，具有以下特点和功能： 1. 多模式搜索：提供多种搜索方式，满足不同用户需求。 2. 无广告干扰：为用户提供更纯净的搜索环境。 3. 结构化展示：使搜索结果呈现更清晰、有条理。 4. 信息聚合：整合各类相关信息，提升搜索效率和体验。 使用指南方面： 1. 明确搜索需求：清晰地知道自己想要查找的内容。 2. 输入准确关键词：有助于获得更精准的搜索结果。 如果您想了解更多关于秘塔搜索的详细内容，建议您访问其官方网站获取最新和更全面的信息。

以下是国内一些 AI 大模型的优势： 通义千问：由阿里云开发，能够与人交互、回答问题及协作创作。 科大讯飞（SparkDesk）：有免费接口，在某些应用场景中具有出色表现。 智谱清言：在聊天状态下能生成 Markdown 格式。 文心一言：百度出品的 AI 对话产品，定位为智能伙伴，能写文案、想点子，又能陪你聊天、答疑解惑。 抖音（云雀大模型）：暂未明确其独特优势。 智谱 AI（GLM 大模型）：暂未明确其独特优势。 中科院（紫东太初大模型）：暂未明确其独特优势。 百川智能（百川大模型）：暂未明确其独特优势。 商汤（日日新大模型）：暂未明确其独特优势。 MiniMax（ABAB 大模型）：目前不能进行自然语言交流，但有语音合成等特色功能。 Kimi 智能助手：由 Moonshot AI 出品，有着超大“内存”，可以一口气读完二十万字的小说，还会上网冲浪。 需要注意的是，不同大模型的优势会因应用场景和用户需求的不同而有所差异。

Kimi 和秘塔 AI 的区别在于以下方面： 功能特点：传音智库是公司内部的 AI 平台，功能类似于 Poe，仅内网可访问，可用 Kimi 替代。 平台性质：Kimi 是国产新星，秘塔 AI 被称为搜索神器。 访问网址：Kimi 的网址为 https://kimi.moonshot.cn/ ，秘塔 AI 未提及具体网址。

秘塔 AI （https://metaso.cn/）是一款智能搜索工具，它可以帮助用户快速找到所需信息。在 AI 时代，搜索引擎结合大模型极大地增强了自己的能力，秘塔 AI 就是其中的佼佼者之一。秘塔 AI 的 AI 助手平台、国产新星 Kimi 和搜索神器都是非常实用的工具，它们可以帮助用户提高工作效率，让 AI 走进我们的工作和生活。 此外，秘塔 AI 还可以与其他工具结合使用，例如 Coze。Coze 是一款强大的企业级知识库工具，它可以帮助用户快速搭建知识库，并与其他工具进行集成。在这篇文章中，作者介绍了如何使用 Coze 搓一个乞丐版的秘塔搜索，这表明秘塔 AI 可以与其他工具进行结合，以满足用户的不同需求。 总之，秘塔 AI 是一款非常实用的智能搜索工具，它可以帮助用户快速找到所需信息，并提高工作效率。同时，秘塔 AI 还可以与其他工具结合使用，以满足用户的不同需求。

以下是关于 DeepSeek 的相关资料： DeepSeek 网址：https://www.deepseek.com/zh 。它很方便，国内能访问，网页登录方便，目前完全免费。新手推荐使用，您只需要获得游戏代码即可。点击开始对话，左边选择代码助手，直接向其许愿。 5 月 7 日的 XiaoHu.AI 日报中提到，DeepSeek 发布 2360 亿参数的 DeepSeekV2，它是 60 位专家混合开源模型，数学、编码和推理表现出色，有 236B 参数，21B 在生成过程中被激活，在 MTBench 上表现优异，中文能力强且性价比高。详细介绍：https://xiaohu.ai/p/7468

以下是一些好用的 AI 搜索引擎推荐： 1. 必应：通常是付费选项中的最佳选择。对于儿童，可汗学院的 Khanmigo 提供由 GPT4 驱动的良好的人工智能驱动辅导。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 5. 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。 6. 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。 7. 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。 8. 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。 需要注意的是，在使用人工智能作为搜索引擎时，存在幻觉的风险，大多数人工智能没有连接到互联网。在某些情况下，如技术支持、决定在哪里吃饭或获得建议，必应通常比谷歌更好。这是一个正在迅速发展的领域，使用时应小心。

以下是关于外贸搜索 AI 的相关信息： 开搜 AI 搜索： 这是一款免费无广告、直达结果的面向大众的搜索工具。其主要应用场景包括： 在校学生可用于快速搜集专业领域的学术资料，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。 教师群体能获取丰富的教学资源，自动生成教案和课题研究报告，提高教学内容的准备效率。 职场办公人群可高效查找工作所需信息，简化文案撰写、PPT 制作和工作汇报的准备工作。 为学术研究人员提供深入的行业分析，通过 AI 技术整合和总结大量数据，形成有深度的研究报告。链接：https://kaisouai.com/ 一些推荐的 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，旨在提升用户的搜索效率和体验。 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。 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。 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。 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。 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的搜索结果和动态答案，特别擅长处理编程和技术问题。 AI 术语库中的部分术语： Backward：后向（AI 领域） Backward Induction：反向归纳（AI 领域） Backward Search：反向搜索（AI 领域） Bag of Words：词袋（AI 领域） Bagging：袋装（AI 领域） Bandit：赌博机/老虎机（AI 领域） Bandpass Filter：带通滤波器（AI 领域） Base Classifier：基分类器（AI 领域） Base Learner：基学习器（AI 领域） Base Learning Algorithm：基学习算法（AI 领域） Base Vector：基向量（AI 领域） Baseline：基准（AI 领域） Basin of Attraction：吸引域（AI 领域）

RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）是一种利用大模型能力搭建知识库的技术。以下是关于 RAG 的详细介绍： 背景：大模型训练数据有截止日期，当需要依靠不在训练集中的数据时，RAG 应运而生。 过程： 文档加载：从多种来源加载文档，如 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据、Python 等代码。 文本分割：把文档切分为指定大小的块。 存储：包括将切分好的文档块嵌入转换成向量形式，并将向量数据存储到向量数据库。 检索：通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出：把问题及检索出来的嵌入片提交给 LLM，生成更合理的答案。 核心组件：分为检索、增强、生成三部分。其中检索是核心组件之一，负责从外部数据源或知识库中获取与用户查询相关的信息，其质量和效率对 RAG 系统性能至关重要。涉及检索策略、检索粒度、检索方法、检索效率、外部数据源等关键概念和技术。 引入方式：可以从 AI 搜索切入来理解 RAG。AI 大模型擅长语义理解和文本总结，但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。AI 与搜索引擎结合，给 AI 配备知识库，类似于 RAG 原理。

在图像对比与图像搜索方面，以下是一些相关的 AI 大模型特点和应用： RAG（检索增强生成）：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 是一个检索生成框架，能够支持在本地运行。 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：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：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。

AI 精准搜索可以通过以下几个关键步骤来实现： 1. 意图识别：对用户提问进行分类，如导航类、信息查询类、交易类、本地信息类等，还包括多级子分类。通过分类匹配更准的信息源和更好的回复提示词，很大程度提升检索召回率。目前主流的实现方案主要是通过提示词请求大模型完成，但准确度不够高，大模型的 Function Calling 能力也可理解为一种意图识别。 2. 问题改写（Query Rewrite）：在完成意图识别并确认需要联网检索后，对用户的 query 进行改写，目的是得到更高的检索召回率。主要包括三个维度的改写，即让提问有更精准/更专业的表达、补全上下文做指代消解、名词提取。改写可以通过设置提示词请求大模型完成。 3. 多信息源聚合（Multi Source）：提升 AI 搜索准确度的另一个关键措施是做多信息源整合。结合意图识别和问题改写，假设用户搜索特定问题，可根据意图判断是否联网及搜索类型，提取概念名词，除常见检索外，还可检索其他信息源获取更多内容。多信息源的整合可能涉及海量数据处理和自建信息源索引等技术，传统搜索厂商和依靠 UGC 建立数据飞轮的超级 App 在这方面有优势。 4. 搜索结果重排（Reranking）：AI 搜索做多信息源整合时，需要对检索结果重排。重排目的主要是过滤不相关参考信息和对相关性进行排序，便于截取权重最高的 top_k 条记录作为引用参考。重排方案有使用 zilliz 向量数据库+llamaindex 框架做相似度匹配和使用 FlashRank 开源框架，但前者效率低，后者准确度不够高。 5. 搜索内容读取（Read Content）

以下是关于如何应用提示词的全面指导： 一、理解提示词的作用 提示词向模型提供上下文和指示，其质量直接影响模型输出的质量。 二、学习提示词的构建技巧 1. 明确任务目标，用简洁准确的语言描述。 2. 给予足够的背景信息和示例，帮助模型理解语境。 3. 使用清晰的指令，如“解释”“总结”“创作”等。 4. 对特殊要求应给予明确指示，如输出格式、字数限制等。 三、参考优秀案例 研究和学习已有的优秀提示词案例，可在领域社区、Github 等资源中获取。 四、实践、迭代、优化 多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量。尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。 五、活用提示工程工具 目前已有一些提示工程工具可供使用，如 Anthropic 的 Constitutional AI。 六、跟上前沿研究 提示工程是当前前沿研究领域之一，持续关注最新成果和方法论。 七、在星流一站式 AI 设计工具中的应用 1. 在 prompt 输入框中输入提示词，可使用图生图功能辅助创作。 2. 了解提示词的定义：用于描绘想生成的画面，支持中英文输入。 3. 掌握写好提示词的方法： 内容准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。 调整负面提示词，帮助 AI 理解不想生成的内容。 利用“加权重”功能，让 AI 明白重点内容。 可使用预设词组，小白用户可点击进行生图。 4. 善用辅助功能，如翻译功能、删除所有提示词、会员加速等。 精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力，多实践、多学习、多总结，终可掌握窍门。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于如何写出高效提示词 prompt 的一些建议： 1. 明确任务：清晰地定义任务，例如写故事时包含故事背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：若任务需要特定背景知识，在 prompt 中提供足够信息。 3. 使用清晰语言：尽量用简单、清晰的语言描述，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求：如有特定格式或风格要求，在 prompt 中明确指出。 5. 使用示例：若有特定期望结果，提供示例帮助 AI 理解需求。 6. 保持简洁：尽量使 prompt 简洁明了，避免过多信息导致困惑。 7. 使用关键词和标签：有助于 AI 理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后仔细检查结果，根据需要调整 prompt，可能需要多次迭代。 此外，还需注意以下几点： 对于星流一站式 AI 设计工具： 输入语言方面，不同基础模型对输入语言有不同要求，有的使用自然语言，有的使用单个词组，且支持中英文输入。 写好提示词可参考：利用预设词组、保证内容准确（包含人物主体、风格等要素）、调整负面提示词、利用“加权重”功能突出重点内容，还可使用辅助功能如翻译、删除所有提示词、会员加速等。 Prompt 的专场教程 基础篇： Prompt 是用于指挥 AI 生成所需内容的一段指令，每个单独的提示词叫 tag（关键词）。 支持英语和 emoji，可参考提示词字典。 语法规则包括用英文半角符号逗号分隔 tag，改变 tag 权重有两种写法，还可进行 tag 步数控制。

以下是关于提示词模板化的相关内容： 提示词相关资源： Majinai： 词图： Black Lily： Danbooru 标签超市： 魔咒百科词典： AI 词汇加速器： NovelAI 魔导书： 鳖哲法典： Danbooru tag： AIBooru： 简单的提示词模板： 最终目标是把需求说清楚。例如： GPTs 提示词模板。 案例：Act like a SEO Professional Writer（你是一个 SEO 专家），I need a optimized blog post（我需要一篇优化的博客文章），you will research keywords and incorporate them naturally into the content（你将研究关键字并将它们自然地融入内容中），in the process,you should focus on readability,relevance and proper keyword placement（在这个过程中，你应该关注可读性、相关性和正确的关键词位置），please avoid keyword stuffing or overoptimisation（请避免关键字堆砌或过度优化），input the final result in a well structured format（以结构良好的格式输入最终结果），here is an example:title"Top 10 Tips for Effective SEO Writing:Boost Your Content's Visibility"（这里有一个例子：标题“有效 SEO 写作的 10 大技巧：提高你的内容的知名度”），完整 prompt：Act like a SEO Professional Writer,I need a optimized blog post,you will research keywords and incorporate them naturally into the content,in the process,you should focus on readability,relevance and proper keyword placement,please avoid keyword stuffing or overoptimisation,input the final result in a well structured format,here is an example:title"Top 10 Tips for Effective SEO Writing:Boost Your Content's Visibility" 提示词母体系列（2）的模板构成： 在掌握人物设计整体框架后编写提示词，可借鉴替换方式替换模板。 约束部分：规则放顶部加强约束，底部也有相应约束，整体约束包裹具体提示词以提示模型专注性。 模板结构： 基本信息：包含姓名、性别、年龄和职业，为其他特征奠定基础。 外貌特征：描述物理外观，创造视觉形象。 背景和经历：与基本信息相关，阐述成长环境和重要经历，提供行为和思维方式背景。 性格和价值观：包括性格特征、核心价值观和个人习惯，塑造内在世界。 爱好、特长和语言风格：融合兴趣爱好、特殊才能和表达方式，展现多面性。 人际关系和社交活动：描述社交圈，揭示社会定位和互动方式。 未来规划和目标：勾勒梦想和未来计划，赋予前进动力和方向。

以下是关于提示词模板化的相关内容： 提示词相关资源： Majinai： 词图： Black Lily： Danbooru 标签超市： 魔咒百科词典： AI 词汇加速器： NovelAI 魔导书： 鳖哲法典： Danbooru tag： AIBooru： 简单的提示词模板： 最终目标是把需求说清楚。 示例：Act like a ） 提示词母体系列（2）：再进阶，一分钟创建你的拟人化小助理 模板构成： 在掌握人物设计整体框架后编写提示词，可借鉴替换方式替换模板。 约束部分：规则放顶部加强约束，底部也有相应约束，包裹具体提示词以提示模型专注性。 模板结构： 基本信息：包含姓名、性别、年龄和职业，为其他特征奠定基础。 外貌特征：描述物理外观，创造视觉形象。 背景和经历：与基本信息相关，阐述成长环境和重要经历，提供行为和思维方式背景。 性格和价值观：包括性格特征、核心价值观和个人习惯，塑造内在世界。 爱好、特长和语言风格：融合兴趣爱好、特殊才能和表达方式，展现多面性。 人际关系和社交活动：描述社交圈，揭示社会定位和互动方式。 未来规划和目标：勾勒梦想和未来计划，赋予前进动力和方向。

提示词常见的结构包括以下几种： 1. 视频模型 Vidu 的提示词结构： 基本构成：主体/场景——场景描述——环境描述——艺术风格/媒介。需调整句式和语序，避免主体物过多/复杂、分散的句式描述，避免模糊术语表达，使用流畅准确的口语化措辞，避免过度文学化叙述，丰富、准确和完整的描述以生成特定艺术风格、满足需求的视频。 与画面联想程度的说明：以单帧图像为例，通过具体详实的位置描述/环境描述进行构图，帮助构建画面基本呈现效果；通过艺术风格描述进一步提升效果和氛围，统一画面风格。 2. DALL·E 自动优化提示词结构： 提示词生成指南：强调使用精确、视觉化的描述而非难以捉摸的概念，清晰明确的指示有助于生成高质量图像。 提示词结构：是一个包括媒介、主题、背景、风格特点等多个元素的模板。媒介指定图像应模仿的艺术形式；主题是图像焦点，包括颜色、姿势和视角等；背景描述主题与环境的关系，包括时间、光线方向等；风格特点包括图像的独特艺术特点。还提供了生成图像和提出新想法的具体步骤和要求，默认设置除非另有说明会使用默认宽高比和风格，同时提醒避免使用违反服务条款的词语或概念。 3. Runway 提示词结构： 基本提示：纯文本提示遵循清晰结构，将相机运动、场景和主题的细节划分为单独部分时最有效。非纯文本提示为图片+基本提示词结构，使用输入图像时应专注描述希望在输出中看到的动作，而非图像内容。

提示词工程师（Prompt Engineer）是在与人工智能模型交互时，负责设计和优化提示的专业人员。他们的目标是通过精心构造的提示，引导模型产生准确、有用和相关的回答。 提示词工程师的主要职责包括： 1. 设计提示：根据用户需求和模型能力设计有效的提示，考虑提示的长度、结构、措辞和信息量等因素，以清晰传达用户意图并引导模型生成满意结果。 2. 优化提示：通过收集用户反馈、分析模型结果和实验不同的提示策略等方式不断优化提示，提高模型性能。 3. 评估提示：使用各种指标如模型的准确率、流畅度和相关性等来评估提示的有效性。 提示词工程师需要具备以下技能和知识： 1. 领域知识：对所工作的领域有深入了解，以便设计出有效的提示。 2. 自然语言处理（NLP）：了解 NLP 的基本原理和技术，能够理解和生成自然语言文本。 3. 人工智能（AI）：了解 AI 的基本原理和技术，能够理解和使用 AI 模型。 4. 沟通能力：具备良好的沟通能力，与用户、团队成员和其他利益相关者有效沟通。 以下是一些提示词工程师工作的实际案例： 在推理任务方面，目前对于大语言模型来说具有挑战性，但通过更高级的提示词工程技术可以改进。例如在涉及数学能力的推理任务中，通过设计不同的提示词和示例来展示算术功能。 在实现让 LLM 获得 tool calling 的功能方面，采用的提示词工程主要有两部分代码组成：提示词注入和工具结果回传。提示词注入用于将工具信息以及使用工具的提示词添加到系统提示中，包含 TOOL_EAXMPLE、tools_instructions、REUTRN_FORMAT 三个部分。工具结果回传则是解析 tool calling 的输出，并将工具返回的内容再次嵌入 LLM。利用正则表达式抓取输出中的“tool”和“parameters”参数，对于不同工具采用相应的处理方式。通过以上提示词工程，可以避免微调，让完全没有 tool calling 能力的 LLM 获得稳定的 tool calling 能力。 提示词工程师是一个新兴的职业，随着人工智能技术的不断发展，对提示词工程师的需求将会越来越大。