秘塔AI搜索(metaso.cn)于2024年初上线，它是一款能够深入理解您的问题的AI搜索引擎，没有广告，直达结果。目前，秘塔科技已经拥有上千万用户，总部位于上海市徐汇区“模速空间”，并成立北京和成都两大研发中心。公司在AI搜索、AI写作、法律翻译等方向上开展研发与产品落地 综合对比 从功能性来看，天工AI搜索引擎提...
论文深入探讨了将大型语言模型(LLM)与搜索引擎服务相结合的可能性及其面临的挑战。这一结合为信息搜索、内容理解和互联网服务互动带来了新的可能性。文章主要关注两个领域:一是利用搜索引擎改进LLM(Search4LLM),二是使用LLM增强搜索引擎功能(LLM4Search)。对于Search4LLM,文章研究了搜索引擎如何为LLM提供多样化的高质量...
LLM引领搜索引擎新变革：从关键字到多模态智能体验 如今，随着互联网的迅猛发展，搜索引擎成为了我们获取信息的得力助手。想想吧，随便点开一个浏览器，就能找到几乎所有想要了解的东西，这背后其实是复杂的算法在默默支持。然而，过去二十年，搜索引擎的核心算法变化不大，用户的习惯似乎也未曾改变。直到大型语言模型（LL...
4、结束语 我们在上面的代码中展示了构建基于 LLM 的搜索引擎的关键组件并通过结合 LangChain 和 Ray Serve 的强大功能向整个世界提供响应是多么容易。而且我们不必处理一个讨厌的 API 密钥!
谷歌自己的 LLM Chatbot 是为了与 ChatGPT 竞争而创建的,同样也是一个答案引擎。 虽然Bard目前在大多数人的评估中落后于 ChatGPT,但谷歌有 800 亿美元的激励来追赶并找到将付费搜索结果优雅地融入体验的方法 他们面临的挑战是,虽然 Perplexity 等提供的早期用户体验确实包括目标页面作为源,但它们的重要性仅次于内联答...
LLM搜索引擎开发教程 Ray 是一个非常强大的 ML 编排框架,但强大的功能伴随着大量的文档。 事实上120兆字节。 我们如何才能使该文档更易于访问? 答案:使其可搜索! 过去,创建自己的高质量搜索结果很困难。 但通过使用 LangChain,我们可以用大约 100 行代码来构建它。
传统搜索堆栈采用分层级的流水线式结构，通过各个阶段的处理来生成搜索引擎结果页面（SERP）。这种方式包含...
受这些结果的启发,作者提出了FRESHPROMPT,一种简单的少样本提示方法,将搜索引擎检索的相关和最新信息合并到提示中,大大提高了LLM在FRESHQA上的性能。实验表明,FRESHPROMPT优于竞争对手的搜索引擎增强提示方法,如SELF-ASK(Press 2022),以及商业系统,如PERPLEXITY.AI。对FRESHPROMP的进一步分析表明,检索的证据数量及其顺序...
为了支持RAG,搜索引擎需要存储大量的嵌入数据,这些数据可能来自于数十亿到数万亿的文档或实体。这些嵌入通常需要高维空间(如几百到几千维)来表示,因此即使单个嵌入占用的空间不大,总体存储需求也会非常庞大 随着新数据的不断加入和旧数据的更新,维护一个动态变化的嵌入数据库麻烦不少 ...
对于搜索历史的个人知识库\mathcal{K}_s,我们基于用户频繁提出和点击与特定主题相关的查询来建立。例如,用户频繁询问和点击与"机器学习"相关的关键词,表明他们对该领域有显著兴趣。这个记忆流模型通过时间戳记录用户的行为,展示了一个用户逐步获取知识的过程。 为了构建这样的库,我们从搜索引擎日志中提取数据,包括用户...