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RSS订阅原创 走向多模态AI之路（三）：多模态 AI 的挑战与未来
大家好啊，我是北极熊。在前两篇文章中，我们探讨了多模态 AI 的核心技术，包括跨模态对齐、多模态融合和多模态生成。这些技术让 AI 具备了处理不同类型数据的能力，使其在语音识别、图像理解、自动驾驶等多个领域展现出惊人的潜力。然而，多模态 AI 并非完美无缺。它依然面临计算成本、数据标注、对齐精度、泛化能力以及伦理问题等多重挑战。这些问题决定了多模态 AI 未来的发展方向，也影响着它在现实应用中的落地速度。这篇文章呢，我就带大家深入分析当前多模态 AI 的主要挑战，并探讨未来可能的发展趋势。
2025-04-03 21:27:38
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原创 走向多模态AI之路（二）：多模态 AI 如何工作？
大家好啊，我是北极熊，上一篇文章我们介绍了为什么现在多模态AI会越来越流行，以及它的发展历程，相比于传统AI，多模态 AI 不仅要学会处理文字、图像、音频、视频等多种数据，还要理解它们之间的关系，让 AI 能像人一样整合多个信息源，提高对世界的认知能力。比如，一款智能助理如果能同时分析你的语音语调、面部表情和语义内容，它就能更准确地判断你的情绪，而不仅仅是听懂你在说什么。那么，多模态 AI 究竟是如何工作的？它的核心技术有哪些？这篇文章将详细解析多模态 AI 的关键技术，让你对它的原理有一个清晰的认识。
2025-04-03 20:08:47
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原创 走向多模态AI之路（一）：什么是多模态 AI？
过去，人工智能一直专注于单一类型的数据处理，比如自然语言处理只懂文本，计算机视觉只会看图像。但人类的感知是多模态的，我们不是单靠文字或图像理解世界，而是结合视觉、听觉、触觉等多种信息来做决策。为了让 AI 更接近人类的认知方式，多模态 AI 诞生了。这项技术能让 AI 同时理解和处理不同类型的数据，比如让 ChatGPT 不仅能聊天，还能看懂图片，甚至听懂语音指令。接下来就让我带大家认识一下什么是多模态AI。
2025-04-03 18:03:25
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原创 【手把手教学】用博查Web Search API实现多模态搜索：打造专属于你的搜索引擎！
大家好啊，我是北极熊。手把手教学系列也是好久没有更新了，其实在《轻松认识RAG》系列中带大家完整的实现过一个RAG系统，不过我在翻阅我前面文章的时候，发现在使用博查API时，都是用的它返回的文字部分，但其实，博查API是可以实现多模态搜索的啊！今天就手把手的带大家使用博查的Web Search API打造一个专属于你的搜索引擎！
2025-04-03 16:25:16
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原创 轻松认识RAG（四）：RAG 的前沿发展与未来趋势
大家好啊，我是北极熊。之前跟大家聊了RAG出现解决的问题——模型幻觉，又聊了什么是RAG，在上一篇文章中，又带大家实战了完整的RAG全流程。通过之前的文章，我们已经知道了 RAG 系统可以通过结合检索模块和生成模型，使得 AI 能够从外部知识库中提取信息，并将其与内部推理能力相结合，从而生成更为精准的回答。然而，尽管 RAG 在推动 AI 向更高层次发展方面已取得显著进展，但在实际应用中，仍然面临着诸多挑战。比如，检索内容的质量参差不齐、长文档处理能力有限，以及生成内容的稳定性问题等。
2025-04-02 21:49:39
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原创 轻松认识RAG（三）：手把手带你实现 博查API + LangChain + DeepSeek = RAG的项目实战
大家好啊，我是北极熊，之前我们聊到，在人工智能领域，RAG 技术正逐渐成为提升语言模型能力的重要手段。通过结合外部知识检索与生成模型，RAG 系统能够在回答问题时引用最新、最相关的信息，显著提高回答的准确性和时效性。那么这篇文章呢，我将会带大家详细介绍如何利用 LangChain 调用 DeepSeek 模型，结合博查的 Web Search API 和 Semantic Reranker API，构建一个完整的 RAG 系统。
2025-04-02 20:51:00
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原创 轻松认识RAG（二）：RAG——让 AI“会查资料”的关键技术
大家好啊，我是北极熊。上一篇文章给大家介绍了现在的大模型（LLM）存在的致命性问题——模型幻觉！并引出了RAG的概念，这篇文章就带大家来深入了解一下 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称 RAG） 技术，到底是什么，它又是如何做到让模型不再“胡言乱语”的呢？
2025-04-02 17:01:15
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原创 轻松认识RAG（一）：AI 为何会一本正经地胡说八道？
人工智能，一个早在1956年就被提出的概念，随着2022年ChatGPT的爆火出圈，又重新走进了大众的视野中。以ChatGPT，DeepSeek等为代表的大语言模型（LLM），可以说已经满足了人们对于人工智能的想象，它能生成流畅的文章、完成人们给它的各种任务、甚至还可以流畅的回答各种奇思妙想的问题。然而，随着它们在各个领域的应用，大家也逐渐发现，这些看似聪明的LLM也有一个严重的问题—— 它们有时会“胡编乱造”。*这就是我们所说的“AI 幻觉”问题。
2025-04-02 14:20:04
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原创 你不知道的搜索进化史（四）：如何让信息主动找到你？
大家好啊，我是北极熊，之前我们聊了搜索引擎的种种问题和局限性，当我们已经习惯了搜索，遇到问题时，我们的第一反应就是打开搜索引擎，输入关键词，然后等待结果。然而，这种方式真的高效吗？想象一下，如果重要的信息能够主动找到我们，而不是我们费力去寻找，会不会更理想？这不仅仅是一个技术问题，更是信息获取方式的变革。没错，今天我要跟大家聊一聊推荐系统的问题，它究竟是令人畏惧的“信息茧房”还是提高我们效率的“生产力工具”呢？
2025-04-01 20:10:04
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原创 你不知道的搜索进化史（三）：搜索 vs 问答，我们真的需要搜索引擎吗？
大家好啊，我是北极熊，我们大家每天可能都会在搜索，搜索专业问题，搜索今天吃什么，搜索哪个地方好玩......但是不知道大家有没有想过，我们真的需要搜索引擎吗？以前上网查东西，打开搜索引擎，输入关键词，出来一堆链接，你要自己点进去找答案。可现在，AI 可以直接给你答案，省去了找的过程。这是不是意味着传统搜索引擎已经落伍了？但事情远没那么简单。搜索引擎和 AI 问答，看似是在做同样的事情，实则完全是两种逻辑。今天我们就来跟大家聊聊这个问题。
2025-04-01 15:12:17
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原创 【手把手教学】博查API+LangChain+DeepSeek：三步实现你的AI智能搜索！
大家好，我是BigNorthBear。为了避免传统搜索引擎的那些推荐算法与SEO优化带来的信息偏差问题，本文将介绍如何通过博查Web Search API、LangChain与最近爆火的DeepSeek，打造一个精准、高效的AI智能搜索工具。通过详细的技术讲解、代码示例以及数据分析，我们将探讨如何获取更可靠的搜索结果。
2025-03-31 21:25:40
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原创 你不知道的搜索进化史（二）：为什么有些问题，你在搜索引擎上永远找不到答案？
大家好啊，我是北极熊，这篇文章继续跟大家唠唠你不知道的搜索进化史系列，上一篇文章我们聊了搜索引擎的进化史，从最开始的图书馆到现在的AI搜索，搜索引擎可以说是随着时代逐渐更替。但是目前，传统的搜索引擎，如百度，谷歌依旧是搜索的主流方式。今天我们从另一个角度来看看传统搜索引擎的局限性：为什么有些问题，你在搜索引擎上永远找不到答案？
2025-03-31 20:11:14
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原创 你不知道的搜索进化史（一）：从图书馆到AI搜索助手的演变
现在，我们正站在搜索技术的又一次变革前。AI搜索助手的出现，正在改变信息检索的方式。那么，搜索的尽头到底是什么？它会彻底变成一个由AI主导的问答系统吗？还是会回归某种更公平、更精准的模式？让我们来从头聊聊这个问题。
2025-03-31 16:27:15
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原创 搜索引擎不想告诉你的事（五）：广告在幕后操纵你的搜索
我们说搜索引擎本质上是一个商业产品，而商业产品的目标就是赚钱。那么搜索引擎靠什么赚钱？答案很简单：广告。当你在搜索框里输入一个关键词，搜索引擎并不是单纯地给你展示最相关、最有价值的信息，而是先考虑“这次搜索有没有广告投放？”如果有广告主愿意为这个关键词付费，那搜索引擎就会优先展示广告内容，甚至会在搜索结果里“悄悄”插入推广链接，而你往往察觉不到。这就是搜索引擎的“黑箱操作”——它决定了你看到的结果，而你却不知道背后的逻辑。
2025-03-31 14:49:17
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原创 搜索引擎不想告诉你的事（四）：个性化推荐让搜索变成了信息茧房？
大家好啊，我是北极熊，在生活中你有没有发现一个现象，就是现在无论是刷短视频、逛电商，甚至是搜索信息，系统总能精准地给你推送你“感兴趣”的内容？刚搜了一下健身器材，打开社交软件全是健身博主；随便看了两眼某个品牌的手机，广告立马跟上。方便是挺方便的，但你有没有想过，这样的个性化推荐，真的对我们有好处吗？今天就来和大家聊一聊这个问题。
2025-03-27 21:56:44
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原创 【轻松对比】深入解析国内rerank模型：BGE与博查Semantic Reranker API的对比
大家好啊，我是大家的老朋友北极熊，今天我们来给大家介绍一下国内的reranker。在信息检索领域，如何高效、准确地对搜索结果进行排序，一直是研究的重点。但是国内外比较出名的reranker模型仍然比较少，国内的话，主要是以智源研究院推出的BGE（BAAI General Embedding）系列模型和博查AI的Semantic Reranker API最为引人注目。今天我们就将对这两者进行深入探讨，分析其特点，通过示例代码展示如何在实际项目中使用，并对比其排序效果。
2025-03-27 20:14:17
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原创 搜索引擎不想告诉你的事（三）：SEO与搜索引擎的相爱相杀
大家好啊，我是BigNorthBear，前面两期我们聊了搜索引擎的局限性和推荐算法的好处和坏处，接下来我们来聊聊SEO——也就是搜索引擎优化。这是一个有点神秘又有点江湖气息的领域，它决定了你在搜索时会看到什么，又会错过什么。
2025-03-27 17:39:04
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原创 搜索引擎不想告诉你的事（二）：你看到的内容只是他们想让你看到的！
大家好啊，我是BigNorthBear。今天依旧是不聊代码实战，今天想和大家探讨一个更基础的问题：搜索引擎的推荐算法究竟如何影响你的搜索结果？上一篇文章中我提到 现在有一种推荐算法可以把你的网页优化，让用户在搜索时第一个就是你的网页，但是你的网页却并不是用户需要的。这就是推荐算法的强大之处。 很多人以为搜索引擎只是个“关键词匹配工具”，但它的运作机制远比想象中复杂。
2025-03-27 15:48:08
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原创 搜索引擎不想告诉你的事（一）：你的搜索姿势可能全错了
大家好，我是BigNorthBear，前面教了大家很多实战项目，让大家可以动手做AI，今天不聊项目，我们来聊聊怎么搜索。大家传统的搜索方式，比如说用百度或者谷歌去搜索自己感兴趣的内容，往往就是在搜索框里输入几个关键词，然后等网站给你“你可能想要的内容”。但真正用过搜索引擎的人都知道，事情远没有那么简单。
2025-03-26 21:32:43
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原创 【手把手教学】用博查API打造影视分析工具：影评搜索+评分可视化+词云生成
：获取数据：处理数据：生成词云：中文分词二、核心功能：三步实现影评分析2.1 调用API获取数据2.2 数据可视化（让数据会说话）评分趋势折线图三、界面设计：打造影院级体验3.1 Flask后端路由3.2 前端页面（基于Bootstrap美化）四、效果展示：让数据跃然屏上影评系统首页前端代码index.htmlresult.htmlerror.html总结通过本篇文章，你成功的自己搭建了一个基于博查Web Search API的实时影视分析工具，
2025-03-26 19:27:36
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原创 【硬核对比】博查流式搜索 vs 非流式搜索：从协议到实战，一文讲透技术选型！
摘要: 了解AI技术的未来发展趋势 1.引言 1.1概述 随着科技的不断进步,人工智能(AI)技术已经逐渐成为我们生活和工作中不可 或缺的一部分。链接: https://max.book118.com/html/2024/1124/5100321021012002.shtm。data: {"content": "第一块数据..."}data: {"content": "第二块数据..."}一、需求场景：为什么需要两种模式？一、需求场景：为什么需要两种模式？二、技术解析：底层协议与性能表现。
2025-03-26 15:57:15
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原创 【硬核实战】用博查AI Search API打造智能问答系统：多模态+流式响应，让AI“会思考”！
经典问题：为什么ChatGPT回答“今日金价”总是过时？传统问答系统的痛点：解决方案：博查AI Search API + 流式响应 + 多模态解析 = 会思考的问答系统！
2025-03-25 19:01:11
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原创 【实战教程】用博查Web Search API构建定制化搜索引擎：从零到一打造专属搜索工具！
通过集成博查，你实现了快速获取结构化数据，避免爬虫开发同时还可以在本项目的基础上集成语义排序（Semantic Reranker）、多模态搜索等更多功能，用NLP模型识别同义词（如“AI”高亮“人工智能”）等，赶快自己动手实践一下吧！前往博查AI开放平台领取API Key查看往期教程👇，构建完整RAG应用链《用Python玩转博查Web Search API》《Semantic Reranker API：搜索结果智能排序》《Dify+博查API：零代码搭建RAG应用》
2025-03-25 16:24:42
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原创 【极简实战】用博查AI Search + Python+DeepSeek打造你的私有知识库！无需Elasticsearch，三步搞定RAG！
本地知识库+联网增强搜索并使用DeepSeek生成回答的RAG！让AI告别“古董知识库”，拥抱实时智能新时代！🚀。
2025-03-24 21:46:37
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原创 【硬核测评】国产Bing平替方案选型：博查AI搜索实战效果大揭秘！
维度博查 API结果准确性★★★★★响应速度★★★★☆功能丰富度★★★★★开发便捷性★★★★★在准确性和功能覆盖上，博查 API 显著优于同类国产方案。开发接口设计简洁高效，迁移成本低于 1 人天。支持企业级定制，满足特殊业务需求。
2025-03-20 22:25:45
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原创 【手把手教学】DeepSeek官方搜索API博查本地使用指南：从原理到实战，全面解锁智能搜索！
本地大模型与博查API的混合架构原理5行代码实现安全搜索的实操方法企业级敏感数据处理技巧前往博查AI文档中心查看API高级参数参考往期教程《为什么大模型需要联网搜索？理解技术背景立即开始你的本地智能搜索之旅！遇到问题？欢迎在评论区留言，获取一对一解答！
2025-03-20 22:13:31
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原创 【硬核科普】为什么大模型需要联网搜索？探索AI时代的“实时外挂”，附博查AI一键接入方案
你是否有过这样的经历？问ChatGPT“今天北京天气如何？” → 它开始编造“北京四季如春”的幻觉答案 ❌让大模型解读“OpenAI最新技术” → 它滔滔不绝讲2022年的GPT-3旧闻 📅咨询“黄金实时价格” → 它回答“请参考权威渠道”并拒绝提供数据 💰问题根源：大模型本质是“静态知识库”，训练数据存在截止时间墙！解决方案：让大模型学会“上网冲浪”！通过联网搜索+检索增强生成（RAG），瞬间突破知识时效性瓶颈！
2025-03-19 20:45:31
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原创 【手把手教学】在Dify上集成博查Web Search API实现RAG！搭建你的第一个RAG！
1. Dify与Web Search API的集成方法 → 2. 实时RAG工作流搭建 → 3. 效果优化技巧立即动手，让你的人工智能助手告别“过时知识”，变身“百事通”！🚀扩展阅读Dify官方文档博查Web Search API参数详解。
2025-03-18 20:05:23
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原创 【手把手教学】博查AI Semantic Reranker API：搜索领域一匹黑马！让搜索结果更智能！
本文是《博查AI搜索接口系列》第三篇，前两篇已介绍如何调用和。本篇将深入讲解如何用Semantic Reranker API对搜索结果进行语义重排，让你的RAG模型效果再上一层楼！
2025-03-17 17:10:58
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原创 【硬核教程】博查AI Search API实战：全网搜索+智能问答+多模态卡片一键集成！AI时代的搜索引擎！
在现在这个人工智能时代，你还在用传统的搜索吗？你还在为找到自己感兴趣的内容不断更换关键词吗？你还在一个网页一个网页的查找自己想要的信息吗？太慢了！！！今天给大家分享一个AI时代的搜索引擎，全新的搜索体验，让大家用更少的时间获取自己最感兴趣的内容！之前给大家分享过【手把手教学】用Python玩转博查AI Web Search API！全网搜索一键搞定！，今天带来它的进阶版——！这个接口不仅能搜索全网信息，还能自动生成总结答案、推荐追问问题，甚至返回天气/百科/股票等结构化数据！
2025-03-14 14:27:59
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原创 【手把手教学】用Python玩转博查AI Web Search API！全网搜索一键搞定！
随着人工智能（AI）的发展，人们也在生活中接触到各种各样的大模型，比如今年爆火的DeepSeek，或是开启大模型元年的ChatGPT。但是在使用的过程中，我们会发现，大模型是有知识库的，而且知识库的截止时间往往很早，我们无法从大模型中获取到一些时效性很强的内容，比如说我想知道今天的天气，大模型就无法回答，或者是回答一些乱七八糟的内容，也就是大模型幻觉。
2025-03-14 14:25:24
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