大家好，我是BigNorthBear。为了避免传统搜索引擎的那些推荐算法与SEO优化带来的信息偏差问题，本文将介绍如何通过博查Web Search API、LangChain与最近爆火的DeepSeek，打造一个精准、高效的AI智能搜索工具。通过详细的技术讲解、代码示例以及数据分析，我们将探讨如何获取更可靠的搜索结果。

大家好啊，我是大家的老朋友北极熊，今天我们来给大家介绍一下国内的reranker。在信息检索领域，如何高效、准确地对搜索结果进行排序，一直是研究的重点。但是国内外比较出名的reranker模型仍然比较少，国内的话，主要是以智源研究院推出的BGE（BAAI General Embedding）系列模型和博查AI的Semantic Reranker API最为引人注目。今天我们就将对这两者进行深入探讨

本地知识库+联网增强搜索并使用DeepSeek生成回答的RAG！让AI告别“古董知识库”，拥抱实时智能新时代！🚀。

大家好啊，我是北极熊，这篇文章继续跟大家唠唠你不知道的搜索进化史系列，上一篇文章我们聊了搜索引擎的进化史，从最开始的图书馆到现在的AI搜索，搜索引擎可以说是随着时代逐渐更替。但是目前，传统的搜索引擎，如百度，谷歌依旧是搜索的主流方式。今天我们从另一个角度来看看传统搜索引擎的局限性：为什么有些问题，你在搜索引擎上永远找不到答案？

你是否有过这样的经历？问ChatGPT“今天北京天气如何？” → 它开始编造“北京四季如春”的幻觉答案 ❌让大模型解读“OpenAI最新技术” → 它滔滔不绝讲2022年的GPT-3旧闻 📅咨询“黄金实时价格” → 它回答“请参考权威渠道”并拒绝提供数据 💰问题根源：大模型本质是“静态知识库”，训练数据存在截止时间墙！解决方案：让大模型学会“上网冲浪”！通过联网搜索+检索增强生成（RAG），瞬

大家好啊，我是北极熊，我们大家每天可能都会在搜索，搜索专业问题，搜索今天吃什么，搜索哪个地方好玩......但是不知道大家有没有想过，我们真的需要搜索引擎吗？以前上网查东西，打开搜索引擎，输入关键词，出来一堆链接，你要自己点进去找答案。可现在，AI 可以直接给你答案，省去了找的过程。这是不是意味着传统搜索引擎已经落伍了？但事情远没那么简单。搜索引擎和 AI 问答，看似是在做同样的事情，实则完全是两

大家好啊，我是北极熊。上一篇文章给大家介绍了现在的大模型（LLM）存在的致命性问题——模型幻觉！并引出了RAG的概念，这篇文章就带大家来深入了解一下 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称 RAG） 技术，到底是什么，它又是如何做到让模型不再“胡言乱语”的呢？

大家好啊，我是北极熊，上一篇文章我们介绍了为什么现在多模态AI会越来越流行，以及它的发展历程，相比于传统AI，多模态 AI 不仅要学会处理文字、图像、音频、视频等多种数据，还要理解它们之间的关系，让 AI 能像人一样整合多个信息源，提高对世界的认知能力。比如，一款智能助理如果能同时分析你的语音语调、面部表情和语义内容，它就能更准确地判断你的情绪，而不仅仅是听懂你在说什么。那么，多模态 AI 究竟是

过去，人工智能一直专注于单一类型的数据处理，比如自然语言处理只懂文本，计算机视觉只会看图像。但人类的感知是多模态的，我们不是单靠文字或图像理解世界，而是结合视觉、听觉、触觉等多种信息来做决策。为了让 AI 更接近人类的认知方式，多模态 AI 诞生了。这项技术能让 AI 同时理解和处理不同类型的数据，比如让 ChatGPT 不仅能聊天，还能看懂图片，甚至听懂语音指令。接下来就让我带大家认识一下什么是

你是否有过这样的经历？问ChatGPT“今天北京天气如何？” → 它开始编造“北京四季如春”的幻觉答案 ❌让大模型解读“OpenAI最新技术” → 它滔滔不绝讲2022年的GPT-3旧闻 📅咨询“黄金实时价格” → 它回答“请参考权威渠道”并拒绝提供数据 💰问题根源：大模型本质是“静态知识库”，训练数据存在截止时间墙！解决方案：让大模型学会“上网冲浪”！通过联网搜索+检索增强生成（RAG），瞬