最懂程序员的新一代 AI 搜索引擎

devv.ai:AI搜索引擎在四周内吸引六位数开发者，基于CodeLlama和GPT-3.5的技术革新
最新推荐文章于 2025-06-22 19:02:45 发布
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Devv.ai作为一款由业内大V孵化的内部产品，借助一线美元基金支持，以新一代AI搜索引擎迅速积累用户。它利用高效的RAG系统，基于微调的CodeLlama和GPT-3.5技术，提供快速、准确且免费的文档、代码和实时搜索服务，赢得良好口碑。

jiayuan 发布的 devv.ai 四周内收获六位数用户，本身是X大V，为团队内部产品孵化，一线美元基金支持。产品号称「最懂程序员的新一代 AI 搜索引擎」 这是一个基于文档、代码、实时搜索数据从零到一构建了一套高效、准确的 RAG 系统，底层的模型基于微调后的 Code Llama 和 GPT-3.5。 体验非常好，速度快、准确、免费。

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【AI人工智能】Phind：免费面向开发者的生成式 AI 搜索引擎 | FREE Generative AI search engine for developers
AI天才研究院
04-07 2万+
Phind（以前称为 Hello）是一个搜索引擎，它只是告诉用户答案是什么。针对开发人员和技术问题进行了优化，Phind 通过简单的解释和来自网络的相关代码片段即时回答问题。Phind 由大型专有的生成式 AI 语言模型提供支持。它足够聪明，可以根据来自多个来源的信息生成答案。使用 Phind，查找信息就像与朋友交谈一样无缝和信息丰富。传统的搜索引擎主要是基于关键词匹配的方式来返回搜索结果，但是这种方法可能会受到词义歧义和语义复杂性等问题的影响，导致搜索结果的准确性和相关性较低。AI 搜索引擎则利用。
AI搜索引擎重塑信息获取方式
AI天才研究院
10-12 806
《AI搜索引擎重塑信息获取方式》 关键词 AI搜索引擎 自然语言处理 情感分析 知识图谱 问答系统 排名算法 实体识别 信息检索 安全与隐私
秒出代码：最懂程序员的新一代 AI 搜索引擎（免费）
HUANGXIN9898的博客
05-14 844
Devv AI史称最懂程序员的新一代 AI 搜索引擎最近在程序员社群里，有个名字被频繁提起——Devv AI。一位做后端开发的朋友和我分享了他的经历：某天凌晨三点，他卡在一个数据库优化问题上，尝试了所有常规搜索工具都无果，最后用 Devv AI 五分钟内找到了可直接复用的解决方案如果你常和技术问题打交道，或许已经发现传统搜索引擎的局限性：广告干扰、无效结果堆砌、专业内容筛选困难。
你知道谁才是 “最懂程序员” 的搜索引擎？_最懂程序员的新一代 ai 搜索引擎有哪些
2301_82244509的博客
05-01 656
大家好，我是奇兵，作为一名程序员，我们开发的过程中几乎每天都和搜索引擎打交道，利用它来搜文档、解决 Bug 等等。而随着 AI 的发展，搜索引擎也变得越来越智能，市面上也涌现除了越来越多的AI 搜索引擎。那么我应该怎么挑选搜索引擎又或者你已经正在使用那个呢？我们一起来看看。
你知道谁才是 “最懂程序员” 的搜索引擎？
骑着牛的奇兵的博客
01-12 1085
大家好，我是奇兵，作为一名程序员，我们开发的过程中几乎每天都和搜索引擎打交道，利用它来搜文档、解决 Bug 等等。而随着 AI 的发展，搜索引擎也变得越来越智能，市面上也涌现除了越来越多的AI 搜索引擎。那么我应该怎么挑选搜索引擎又或者你已经正在使用那个呢？我们一起来看看。
什么？作为程序员你还不知道人工智能搜索引擎？
悟鸣的技术博客
04-03 2473
不是人工智能取代人类，而是会使用人工智能的人取代了不会使用的人。人工智能时代是生产力飞速发展的时代，推荐大家多使用 AI 搜索引擎，更快得获得知识，更快地解决问题。
史称最懂程序员的新一代 AI 搜索引擎
思索的涟漪，突破自我
03-28 546
Devv AI 的特别之处在于，它像一位懂技术的助手，不仅理解「帮我找个 Python 数据清洗脚本」这样的模糊需求，还能根据你的代码习惯推荐个性化方案。一位做后端开发的朋友和我分享了他的经历：某天凌晨三点，他卡在一个数据库优化问题上，尝试了所有常规搜索工具都无果，最后用 Devv AI 五分钟内找到了可直接复用的解决方案。另外它的输出不仅会直接输出代码，而且连效果都可以直接看到，这也是我最喜欢使用的原因，多数其它的AI工具，还需要进行设置HTML文件进行测试，省去了这样的操作步骤。
程序员赚钱线索，最懂程序员的新一代 AI 搜索引擎
csqifa的博客
03-27 211
产品号称「最懂程序员的新一代 AI 搜索引擎」 这是一个基于文档、代码、实时搜索数据从零到一构建了一套高效、准确的 RAG 系统，底层的模型基于微调后的 Code Llama 和 GPT-3.5。jiayuan 发布的 devv.ai 四周内收获六位数用户，本身是X大V，为团队内部产品孵化，一线美元基金支持。体验非常好，速度快、准确、免费。
工具推荐 ｜Devv.ai — 最懂程序员的新一代 AI 搜索引擎
不兼容旧版本
01-17 3610
伴随 GPT 的出现，我们可以看到越来越多的 AI 产品，其中也不乏针对程序员做的代码生成工具。今天介绍的这款产品是一款针对中文开发者的 AI 搜索引擎，Devv.ai目前 Devv.ai 已经替代了所有我使用 ChatGPT 的场景以及 80% 使用搜索引擎查询的问题，主要是下面几个优点。
2024最好用的11个AI搜索引擎工具盘点！
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舒哥的blog
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360AI 搜索，新一代智能答案引擎，值得信赖的智能搜索伙伴，为复杂搜索提供专业支持，解锁更相关、更全面的答案。AI 对用户提问进行精准语义分析，并通过追问获取更多有价值信息，将问题拆分为多组关键词后再进行搜索引擎检索，深度阅读网页内容，最终呈现逻辑清晰、准确无误的答案。提供联网搜索功能，可以获取丰富的信息资源。支持语义理解和生成，能够回答用户提出的问题并给出详细答案。具备知识增强大语言模型，可以进行逻辑推理和记忆功能。
谁才是 “最懂程序员” 的搜索引擎？
fengdu78的博客
01-12 575
作为一名程序员，我们开发的过程中几乎每天都和搜索引擎打交道，利用它来搜文档、解决 Bug 等等。而随着 AI 的发展，搜索引擎也变得越来越智能，市面上也涌现除了越来越多的 AI 搜索引擎。什么是 AI 搜索引擎？区别于传统的按照关键字搜索内容，AI 搜索引擎能够理解用户输入的内容，从海量的数据中挑选整理出最符合用户要求的答案，而不仅仅是提供网址。从而提高用户的搜索效率。工欲善其事，必先利其器。今天...
搜索领域的AI搜索：智能搜索的未来之光
AI天才研究院
05-22 793
随着互联网数据量呈指数级增长（预计2025年全球数据总量达175 ZB），传统基于关键词匹配的搜索技术暴露出语义理解不足、用户意图捕捉模糊、结果相关性差等问题。本文旨在系统性解析AI搜索技术体系，揭示其如何通过自然语言处理（NLP）、深度学习、知识图谱等技术突破，实现从“关键词匹配”到“语义理解”、从“信息检索”到“知识服务”的范式转变。覆盖技术原理、算法实现、工程实践、应用场景等全维度，为技术从业者提供可落地的参考框架。技术原理：对比传统搜索与AI搜索，解析NLP、深度学习、知识图谱的核心作用算法实现。
AI人工智能时代，Copilot的应用场景大揭秘
AI智能探索者的博客
06-22 735
本文旨在全面揭示AI Copilot在软件开发领域的应用场景，分析其技术原理，探讨其对开发效率的提升作用，并展望未来发展趋势。我们将覆盖从个人开发者到企业团队的不同使用场景。文章将从Copilot的核心概念入手，逐步深入到技术实现原理、实际应用案例，最后探讨未来发展趋势。每个部分都配有实际代码示例和场景分析。Copilot：基于AI的编程辅助工具，能够理解上下文并提供代码建议代码补全：根据已有代码和注释预测并生成后续代码的功能上下文理解：AI对当前代码文件和相关文件的语义理解能力核心概念回顾。
2024年十大AI搜索引擎工具盘点与技术解析
2024年，随着人工智能技术的迅猛发展，AI搜索引擎已经成为信息检索领域的重要革新力量。本文所提到的“2024最佳AI搜索引擎[代码]”不仅揭示了当前最前沿的搜索工具生态，更通过提供源码级别的资源（如压缩包中的`...
4种鼓励创业创新的方法
雪兽软件
10-16 2309
建立一家企业对任何人来说都绝非易事，即使是那些创建小型企业的人也是如此。然而，通过持续努力创新并在市场上以创造性的想法公平竞争，在这个领域没有什么是太难实现的。一路上的问题和其他障碍是不可避免的，只要你的公司愿意创造性地创新并勇敢地面对所有疑虑，那么没有什么可以阻止一家企业取得成功。本文转载自雪兽软件更多精彩推荐请访问雪兽软件官网。
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）
最新发布
11-26
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab实现的5节点电力系统潮流计算，重点采用牛顿-拉夫逊法（牛拉法）和PQ分解法两种经典算法进行求解。文档详细阐述了两种方法的数学模型、迭代过程及收敛特性，并通过Matlab代码实现对同一测试系统进行仿真分析，对比了两种算法在计算精度、收敛速度和编程复杂度方面的差异。文中包含完整的代码结构、关键函数说明以及运行结果展示，有助于理解电力系统潮流计算的基本原理与数值方法的应用。; 适合人群：电力系统相关专业的本科生、研究生及从事电力系统分析与仿真的科研人员和技术工程师。; 使用场景及目标：①掌握牛顿-拉夫逊法和PQ分解法在电力系统潮流计算中的具体实现过程；②通过Matlab编程加深对潮流算法迭代机制、雅可比矩阵构建与节点分类的理解；③用于教学演示、课程设计或科研项目中作为基础算法参考。; 阅读建议：建议读者结合电力系统分析基础知识，先理解算法原理再逐步调试代码，重点关注节点导纳矩阵的形成、功率偏差计算与修正方程求解环节，同时可通过修改系统参数验证算法稳定性与适用范围。
基于51单片机的直流电机调速测速正反转控制
11-26
基于51单片机，实现对直流电机的调速、测速以及正反转控制。项目包含完整的仿真文件、源程序、原理图和PCB设计文件，适合学习和实践51单片机在电机控制方面的应用。 功能特点 调速控制：通过按键调整PWM占空比，实现电机的速度调节。 测速功能：采用霍尔传感器非接触式测速，实时显示电机转速。 正反转控制：通过按键切换电机的正转和反转状态。 LCD显示：使用LCD1602液晶显示屏，显示当前的转速和PWM占空比。 硬件组成 主控制器：STC89C51/52单片机（与AT89S51/52、AT89C51/52通用）。 测速传感器：霍尔传感器，用于非接触式测速。 显示模块：LCD1602液晶显示屏，显示转速和占空比。 电机驱动：采用双H桥电路，控制电机的正反转和调速。 软件设计 编程语言：C语言。 开发环境：Keil uVision。 仿真工具：Proteus。 使用说明 液晶屏显示： 第一行显示电机转速（单位：转/分）。 第二行显示PWM占空比（0~100%）。 按键功能： 1键：加速键，短按占空比加1，长按连续加。 2键：减速键，短按占空比减1，长按连续减。 3键：反转切换键，按下后电机反转。 4键：正转切换键，按下后电机正转。 5键：开始暂停键，按一下开始，再按一下暂停。 注意事项 磁铁和霍尔元件的距离应保持在2mm左右，过近可能会在电机转动时碰到霍尔元件，过远则可能导致霍尔元件无法检测到磁铁。 资源文件 仿真文件：Proteus仿真文件，用于模拟电机控制系统的运行。 源程序：Keil uVision项目文件，包含完整的C语言源代码。 原理图：电路设计原理图，详细展示了各模块的连接方式。 PCB设计：PCB布局文件，可用于实际电路板的制作。
基于OPPO竞赛的本科毕业论文开源实现方案
11-26
本资源包所含程序代码均已完成全面质量检测，各项功能模块运行状态稳定可靠。针对技术实现层面的疑问或系统架构讨论，用户可通过站内通信渠道提交问题，项目维护团队将在24小时内予以专业解答。 该资源包主要面向计算机学科教育应用场景，特别适用于高等院校的毕业设计项目开发、课程实践任务等教学需求。在人工智能、计算机科学与技术等专业方向的教学实践中，该资源包提供的算法实现案例和工程框架具有显著参考价值。 使用者获取资源后，建议优先查阅项目文档中的README技术说明文件（若存在），其中详细记载了环境配置要求、依赖组件清单及部署流程等关键技术参数。需要特别声明的是，本资源包所有内容仅限于技术交流与学术研究范畴，严格禁止任何形式的商业性应用或二次销售行为。所有源代码及文档资料的知识产权均受相关法律法规保护。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
2025 AI赋能能源系统：解锁可持续AI 助力韧性能源转型研究报告.pdf
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2025 AI赋能能源系统：解锁可持续AI 助力韧性能源转型研究报告
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