float32：打造个性化搜索体验的AI助手

float32：打造个性化搜索体验的AI助手

float32 float32.app 是一个大语言模型驱动的搜索助手，它可以帮助你快速找到你想要的答案。依赖 RAG 技术，float32 可以获取互联网信息以提供更准确的答复。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/float32

在数字时代，快速准确地获取信息变得至关重要。float32，这个基于大语言模型驱动的搜索助手，正是为了满足这一需求而设计。本文将详细解析float32的核心功能、技术原理和应用场景，以及它的独特特点，带你领略这款现代AI助手的魅力。

项目介绍

float32是一个革命性的搜索助手，它利用先进的大语言模型和RAG（Retrieval Augmented Generation）技术，帮助用户在互联网上快速找到所需的答案。通过集成OpenAI API服务和Serper.dev服务，float32能够提供更准确、更个性化的搜索结果。

项目技术分析

float32的技术核心在于其RAG架构，该架构允许搜索助手根据用户查询动态地检索和整合信息。以下是float32的技术架构和工作流程：

flowchart LR
    start(Query)
    
    agent(Agent)
    vdb[(Vector DB e.g. Milvus)]
    othr(Other)
    pt(Prompt Engineer)
    llm(LLM, ChatGPT)
    subgraph Global RAG / 全局 RAG
        subgraph User Defined RAG / 用户定义 RAG
            vdb  ---> agent
            othr ---> agent
        end
        subgraph float32 Managed RAG / float32 托管 RAG
            translate(Translation)
            google(Google Search)
            translate ---> google
            db(float32 Managed DB i.e. MySQL)
            mvdb(float32 Managed Vector DB e.g. pgvector)
        end
    end
    start  ---> translate
    start  ---> agent
    start  ---> db
    start  ..-> mvdb
    db     ---> pt
    mvdb   ..-> pt
    google ---> pt
    agent  ---> pt
    pt     ---> llm

在这个架构中，float32使用vector数据库来存储和检索信息，同时利用prompt工程师设计的提示文件（.promptc）来指导LLM（如ChatGPT）生成回答。

项目技术应用场景

float32的应用场景广泛，以下是一些典型场景：

1. 知识问答：用户可以通过float32获取专业的医学、法律、技术等信息。
2. 编程支持：float32能够帮助开发者快速找到编程问题解决方案。
3. 学术研究：研究人员可以利用float32高效地检索学术论文和相关资料。

项目特点

float32具有以下显著特点：

• 个性化搜索：根据用户的查询历史和偏好，提供定制化的搜索结果。
• 高准确性：利用RAG技术，float32能够提供更准确、更全面的回答。
• 易于部署：float32支持自托管，用户可以在本地快速搭建服务。
• 支持多种数据源：float32能够集成多种数据源，包括MySQL数据库、vector数据库和搜索引擎结果。

总结而言，float32以其高效、准确、个性化的搜索服务，正在成为现代AI助手的代表。无论是个人用户还是企业，都可以通过float32来提升信息检索的效率和质量。尝试访问float32.app，体验这款现代AI助手带来的便利吧！

float32 float32.app 是一个大语言模型驱动的搜索助手，它可以帮助你快速找到你想要的答案。依赖 RAG 技术，float32 可以获取互联网信息以提供更准确的答复。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/float32