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摘要：HarmonyOS意图框架通过"感知-理解-分发"的智能流程，将传统"人找服务"模式转变为"服务找人"的主动体验。该系统级功能集成能力允许开发者将应用功能封装为标准意图，支持语音指令直达、场景化推荐等智能交互。目前已接入上百款应用，覆盖金融、出行等领域，实现基于位置、习惯和事件的精准服务推荐。对开发者而言，该框架降低了构建原生智能应
人工智能技术飞速发展之际，搜索引擎优化领域正历经一场深刻变革，传统SEO方法主要借助人工分析、关键词布局以及链接建设，然而AI搜索优化凭借机器学习算法与大数据分析
随人工智能技术迅猛发展，传统搜索引擎优化即SEO正历经一场深刻变革，AI搜索优化作为此变革核心驱动力，已渐成企业提升在线可见度、获取精准流量的关键手段
名为即搜索引擎优化的搜索优化，是一门技术与实践，其要提升网站于搜索引擎自然搜索结果里的可见性和排名。随着人工智能技术很快的发展，尤其自然语言处理和机器学习领域有突破
本文介绍了华为小艺开放平台的核心组件及其协同关系。智能体(Agent)作为最终AI产品，通过工作流(Workflow)定义任务逻辑，借助知识库(KnowledgeBase)存储领域信息，使用插件(Plugin)扩展功能，并通过卡片(Card)实现交互界面。资源(Resource)则提供开发所需的基础支持。这些组件共同构成了完整的智能体开发体系，通过小艺平台整合，降低开发门槛，服务于鸿蒙生态。文章还
摘要： 针对数字化时代影视资源链接管理混乱的问题，开发了纯前端应用“影迹 AI Editor”。该工具通过DeepSeek AI解析TXT文本中的片名与网盘链接，结合TMDB API自动匹配海报、评分等元数据，将杂乱文本转化为可视化海报墙。采用Tailwind CSS实现暗黑玻璃拟态UI，支持本地JSON存档与版本管理，无需后端即可完成增删改查、排重及一键跳转。技术方案融合HTML5、原生Java
本文将结合阿里云的创新产品——AI搜索开放平台与Elasticsearch Serverless，展示如何将理论付诸实践，快速、低成本地搭建一套功能强大、性能卓越的多模态商品搜索系统。
LangChain调用多个tools
AI搜索年度发布：Agentic Search创新、云原生搜索引擎进化、AI搜索产品融合升级
束搜索是生成式AI中常用的文本解码算法，通过固定束宽k保留多个候选序列，平衡搜索效率与结果质量。相比贪心搜索（仅选最优）和穷举搜索（计算量大），束搜索在每一步扩展并保留得分最高的k个序列，最终输出整体最优解。典型应用于机器翻译等任务，束宽过小会导致结果单一，过大则增加计算负担。该算法在保证生成质量的同时控制计算复杂度，是文本生成任务的核心技术之一。
RAG Query 改写==>联网搜索
在 RAG 系统中，嵌入模型将文本、图像等非结构化数据转换为高维向量，但当向量规模达到百万级时，如何快速找到最相关的向量成为瓶颈。毫秒级相似性搜索：通过 HNSW、IVF 等索引技术，在十亿级向量中实现毫秒级查询。多模态数据融合：支持文本、图像、音频等多类型向量存储，满足 ChatGPT-4o 等跨模态模型的需求。弹性扩展能力：分布式架构支持线性扩展，轻松应对数据量的指数级增长。向量数据库已从 A
多模态嵌入技术：打破AI的模态壁垒 多模态嵌入技术通过将文本、图像等不同模态数据映射到同一向量空间，实现了跨模态语义理解。OpenAI的CLIP模型采用双编码器架构和对比学习策略，开创性地实现了图文语义对齐。北京智源研究院的BGE-M3在此基础上进一步发展，通过网格嵌入和多语言支持，提升了复杂场景的处理能力。这些技术突破使AI系统能够理解"一只奔跑的狗"的文字描述与对应图片的语
身处数字化信息爆炸的时代，怎样于海量数据里精准且高效获取所需信息，已然成了企业跟个人所面临的核心挑战，传统搜索引擎依靠关键词匹配以及链接分析，尽管历经多次算法更新
在如今的数字信息环境里，用户获取信息的首要入口仍然是搜索引擎，随着人工智能技术大力地深度融合，传统的搜索引擎优化也就是SEO正经历着一场变革
伴随人工智能技术迅猛发展，AI搜索优化变成企业数字化营销关键构成部分，这项技术借由机器学习、自然语言处理以及大数据分析，助力企业于搜索引擎与内容平台取得更精细准确的曝光
智能体自动搜索知乎问答，听起来像是一部科幻电影的桥段，但实际上，这背后的技术逻辑比电影情节还要复杂。首先，你得明白，智能体不像你，它没有“划水”的能力，也不会因为看到“如何快速致富”的标题就点进去。它的任务就是高效、准确地找到答案。智能体的工作流程智能体首先会通过关键词匹配算法
在当下这个数字信息的大环境里，搜索引擎身为获取知识的主要途径入口，它背后的那种搜索逻辑，正在经历一场极为深刻的智能化方面的变革。AI搜索优化
MindSearch 是一个由上海人工智能实验室推出的开源 AI 搜索引擎框架,具有与 Perplexity.ai Pro 相同的性能。本文以 InternStudio 算力平台为例，来部署 CPU-only 的 MindSearch。
weixin_search_mcp 是一个搜索和获取微信公众号文章的 MCP 服务。
过滤（Filtering） 是 Milvus 向量数据库中用于在搜索和查询过程中对数据进行筛选的重要机制。过滤通过对标量字段（如 INT64、VARCHAR、JSON）或向量字段（如 FLOAT_VECTOR、SPARSE_FLOAT_VECTOR）应用条件表达式，限制返回结果的范围，从而支持精确匹配、范围查询、全文检索等功能。过滤表达式通常作为 filter 或 expr 参数传递，配合索引（如
搜索（Search） 和 重新排序（Rerank） 是 Milvus 向量数据库中用于执行高效向量相似性搜索和优化结果排名的核心功能。搜索用于查找与查询向量最相似的记录，而重新排序则通过额外的排名算法对搜索结果进行优化，以提高相关性或满足特定业务需求。Milvus 支持 向量搜索、标量过滤、全文检索 和 混合搜索，并通过重新排序机制（如 RRFRanker 或自定义排序）进一步调整结果顺序。本文包
tavily 库是 Python 中与 Tavily 搜索 API 交互的强大工具，专为 AI 代理和 LLM 优化，提供搜索、问答、内容提取、爬取和站点映射等功能。其同步和异步客户端支持灵活的集成，适用于聊天机器人、Web 爬虫、RAG 应用和自动化研究。研究表明，tavily 的响应速度和准确性优于传统爬虫方案。本文是对 tavily 库的详细介绍，内容以中文输出，结构清晰有序，涵盖定义、安装
Search-R1: Training LLMs to Reason and Leverage Search Engines with Reinforcement Learning（Search-R1：利用强化学习训练LLM进行推理并利用搜索引擎）。这篇文章是关于如何训练大型语言模型（LLMs）有效地利用搜索引擎来增强其推理和文本生成能力。核心创新：允许LLM在推理过程中自主决定何时以及如何进行搜
向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其
盲目搜索我们将学习两类主要的搜索过程。其中之一，我们没有指定问题的任何推理信息，例如要搜索这一部分而不是另一部分，就像到目前为止的只要发现一条到目标的路径即可。这种搜索是盲目的。另一种，我们指定了要解决问题的信息以帮助集中搜索。这个过程叫启发式搜索。本章讨论盲目搜索，下一章再讨论启发式搜索过程。用公示表示状态空间很多实际问题的搜索空间是非常大的，以至于他们不能通过显示图来表示。这里我们关心下...
58 同城 App 自从 1.0 版本开始，便已经提供了搜索功能。随着版本的迭代、业务的复杂，搜索框架也在不断受到挑战。诸如代码不能复用、耦合度高、业务功能接入成本高等问题日积月累，成为需要迫切解决的问题。本文从具体实际问题入手，详述了利用组件的思想如何一步步解决，希望对读者在开发类似业务功能及问题的时候能有所借鉴，整体设计，未雨绸缪，满足后期不断发展的业务需要。
Entrez模块Entrez提供了链向在NCBI服务器的esearch和efetch工具的连接列出Entrez模块的方法和属性from Bio import Entrezs = dir(Entrez)print(s)运行结果：['_HTTPError', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__
本文介绍了GitHub代码下载的优化方法。首先概述了GitHub作为版本控制平台的核心功能，包括代码管理、协作开发和社区支持。针对GitHub下载速度慢的问题，推荐使用代下网站（如gitzip、gitd.cc）进行加速下载。同时介绍了码云(gitee)作为国内替代方案，可通过同步GitHub仓库实现快速下载。最后从信息检索角度，提出通过关键词优化、AI对话和高级搜索功能来提高代码检索效率的方法。这
Elasticsearch、Fluentd与Kibana：开源的日志搜索与可视化方案提供：ZStack社区 前言Elasticsearch、Fluentd与Kibana的组合（EFK）可以进行日志数据的采集、索引、搜索以及可视化。该组合是商业软件Splunk的替代：Splunk在一开始用的时候也是免费的，但如果数据多了则需要收费。本文介绍如何用该组合构建你的日志解决方案。前提条件安装了Ubuntu
**大数据处理面试题分析**最近学习了关于搜索方面的数据结构--搜索树，AVL树，红黑树，哈希表，哈希表的扩展-位图，布隆过滤器；大数据在当前社会下是非常火的，同样随之而来的是在IT行业进行面试的时候，也就变成了经常问的话题；所以我就尝试利用所学知识对以下大数据方面的面试题进行分析：我发现，如果是内存放不下，并且位图等数据结构也用不上的情况下，哈希切分则扮演重要的角色！当然，我建议如果你对数据结构
A*算法 求最优解算法一直维护两个表: Open和Close将起点S加入Open中将所有S可到达的点（障碍物以及位于Close表中的点均看成不可达）加入到Open中。将起点从Open中删去，并加入到Close中①从Open中删去F值最小的点Min，并将其加入到Close中②将Min点所有可到达的点加入Open中，并设这些点的父节点为Min。若某点已经在Ope
机器学习中的距离度量介绍
VUE软键盘回车触发搜索事件代码如下<div><img src="../../assets/img/fdj.png" alt=""><input type="text" v-mode
详解cocos2d帧率FPS最近在使用coco2d-js写一个游戏的时候,需要将帧率实时显示出来,于是搜索了一下,获得FPS有下面几个方法:cc.director.getAnimationInterval()cc.director.getSecondsPerFrame()但是,这两个方法都有点问题getAnimationInterval()只会返回你设定好的FPS帧率,即project.jso
于当下数字化营销环境里，AI搜索优化成了企业用以提升在线可见度以及流量的关键技术，此等公司借助人工智能技术，助力企业对搜索引擎结果予以优化
SearchView简介属性名称相关方法描述android:iconifiedByDefaultsetIconifiedByDefault（boolean）设置搜索图标是否显示在搜索框内 android:imeOptionssetImeOptions(int)设置输入法搜索选项字段，默认是搜索，可以是：下一页、发送、完成等 android:inputTypesetInputType(int
西门子低代码实现全文检索功能
错误信息如下：HTTP Status 500 – Internal Server Error...的解决办法：近期在安装与配置solr搜索服务器时，遇到的这个问题，但凭借经验一下就看出来问题所在了，记录下来方便别人查阅，错误内容如下图：如上图错误内容所示，注意：Could not load conf for core collection1: Error
idea快捷键：ctrl+shift+F(?is)key1.*?key2如果想搜索同时包含key1和key2的关键词，同时，允许跨行，则可以这样搜索
Prowlarr 是索引器管理器，可与您的各种 PVR 应用程序集成。
由于此输出不包含字符串'Final Answer:'，它在调用一个工具：因此我们解析此输出并获取工具调用参数：使用参数{"time": "1:23:45"} 调用工具convert_time。说白了，一种就是模型能吐出来一个action，action_input，可能会出现模型吐出来的工具名可能跟实际的工具名对不上，或者参数名不对，或者参数值不标准。然后将此工具调用的输出附加到提示中，并使用这些扩
【搜索方法】：打开【百度首页】，依次输入以下内容：【你想要搜索的网盘文件关键词】+【site:pan.baidu.com】，然后按一下“百度一下”就万事大吉了！转载这位仁兄：http://blog.csdn.net/huang_xw/article/details/8654810
本章翻译自Elasticsearch官方指南的ControllingRelevance一章。function_score查询function_score查询是处理分值计算过程的终极工具。它让你能够对所有匹配了主查询的每份文档调用一个函数来调整甚至是完全替换原来的_score。实际上，你可以通过设置过滤器来将查询得到的结果分成若干个子集，然后对每个子集使
本文探讨了Text Embedding和ElasticSearch的向量类型如何用于支持文本相似性搜索。本文将首先概述Text embedding技术，介绍该技术的一些应用场景，最后使用ElasticSearch完成一个简单的基于Text embedding的文本相似性搜索demo。从一开始Elasticsearch就作为全文搜索引擎提供快速而强大的全文搜索功能。在Elasticsearch 7.
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