CoderJia的学习之路

NotebookLM 代表了 AI 在个人知识管理和研究领域应用的新范式。它通过整合强大的 Gemini 2.0 多模态能力、提供基于来源的可信回答、创新的音频功能以及对用户隐私的坚定承诺，将自己定位为一个不可或缺的个性化 AI 研究助理。它不仅仅是帮助用户“记笔记”，更是赋能用户从信息中“提炼智慧”。对于任何需要深度处理和理解复杂信息的人来说，NotebookLM 都值得尝试。

在人工智能领域，Claude 不仅以强大的代码生成能力闻名，其 SVG 绘图功能也正在被越来越多用户发掘和赞赏。这项能力展现了 Claude 在视觉创意方面的惊人潜力，为内容创作者提供了一个强大的辅助工具。

CherryStudio 是一款集多模型对话、知识库管理、AI 绘画、翻译等功能于一体的全能 AI 助手平台。CherryStudio 的高度自定义的设计、强大的扩展能力和友好的用户体验，使其成为专业用户和 AI 爱好者的理想选择。无论是零基础用户还是开发者，都能在 CherryStudio 中找到适合自己的AI功能，提升工作效率和创造力。今天就体验一下 CherryStudio 搭建本地知识库，并使用 DeepSeek 实现 RAG 功能。

在上一篇《Cursor AI编程助手不完全指南》中，我们详细介绍了Cursor这款强大的AI编程工具。为了让大家能更直观地了解 Cursor 的实战应用价值，本文将通过一个实际项目来展示其开发流程。我们将使用 Cursor 开发一个 Web 版单词学习程序，通过这个案例，您将看到 AI 辅助开发的完整过程，体验从需求分析到代码实现的全过程。让我们开始这次实战之旅。

阿里云百炼是一个综合性的人工智能开发与管理平台，提供从模型选择、应用部署到数据分析的全链路服务。平台支持多种主流大模型（如DeepSeek、通义千问等），并通过便捷的开发工具（如Prompt优化、流程编排）帮助用户快速构建生产级AI应用。相比本地部署，百炼以按需付费的方式显著降低了使用成本，同时通过严格的数据保护机制确保用户数据的安全性。一键轻松打造你的专属AI应用。

Cursor作为新一代AI代码编辑器，深度融合GPT-4/Claude/DeepSeek等大模型，实现"所想即所得"的开发体验。核心功能涵盖智能代码生成（支持Python/React等全栈开发）、上下文感知调试、多模式文档集成，其独特的Codebase索引技术可将整个项目纳入AI分析范围。编辑器提供深度定制能力：支持本地Python环境配置、隐私数据保护策略、自定义AI生成规则（.cursorrules文件），并创新性地区分Chat模式（对话式开发）与Composer模式（自动化工程流）。

这个问题引发了一个常见的现象，即大模型（如讯飞星火、Kimi等）在涉及简单的加法运算时，结果经常不准确。

RAG是一种结合了检索和生成的混合式深度学习模型，常用于处理复杂的自然语言处理任务。RAG模型通过将外部知识库中的信息与生成模型结合在一起，可以提供更准确和上下文相关的答案。检索模块：负责从预先建立的知识库中检索与输入问题最相关的文档或信息片段。这通常通过向量检索技术实现，向量检索能够支持语义匹配，而不仅仅是关键词匹配，从而提高了检索的准确性。生成模块：接收检索到的内容并生成最终的自然语言响应。这个模块通常基于大型生成模型（如 GPT-4），能够理解和生成复杂的自然语言。

GitHub Copilot 是由 GitHub 推出的一种人工智能编程助手，旨在帮助开发者更快速、更高效地编写代码。GitHub Copilot 是基于 OpenAI 的 GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型开发的，它能够通过理解编程语言的上下文来自动生成代码片段和整个函数。Copilot 可以直接在 VS Code、IntelliJ全家桶等编辑器中作为插件使用，为开发者提供即时的代码建议。

LobeChat是一个功能强大、易于部署和使用的聊天机器人框架，为用户提供了一个创新的交互和沟通工具，可配置OpenAI、智普AI等多种模型API。配合租赁即可享受相关功能，适用于需要部署和使用聊天机器人的个人和企业，特别是那些寻求高性能、多功能和可定制化聊天机器人解决方案的用户。

没用ChatGPT之前还要吭哧吭哧写文案找素材，有了ChatGPT大大节省了文案时间，另外剪影的图文成片功能也帮了大忙，给不会剪视频的小伙伴提供了便利。当然了要想成片效果好还是需要不断打磨视频的。有更多视频创作技巧的小伙伴可以一起交流下。

本文对GPTs的概念、创建和使用进行简单介绍，这个功能对于定制一个特定领域的AI助手特别有。使用自己的私有知识库，经过用心训练，创建一个更适合自己的AI助手。另外GPTs也是plus才能用的功能，注意使用额度。

目前插件还是Beta版本，而且感觉功能和GPTs重叠，官方说它们不会互相替代，因为插件更适合小白用户，而GPTs需要一定的技术门槛。

众所周知，ChatGPT的模型训练数据并非实时更新的。例如，GPT-3.5的训练数据截至2022年1月，而GPT-4的训练数据则截至2023年4月。此外，免费版的GPT-3.5模型无法提供实时信息的查询服务，比如询问当前的天气情况，它是无法回答的。如果我们想利用Chat GPTGPT-4ChatGPT。