大家好啊，我是北极熊。在前两篇文章中，我们探讨了多模态 AI 的核心技术，包括跨模态对齐、多模态融合和多模态生成。这些技术让 AI 具备了处理不同类型数据的能力，使其在语音识别、图像理解、自动驾驶等多个领域展现出惊人的潜力。然而，多模态 AI 并非完美无缺。它依然面临计算成本、数据标注、对齐精度、泛化能力以及伦理问题等多重挑战。这些问题决定了多模态 AI 未来的发展方向，也影响着它在现实应用中的落

大家好啊，我是北极熊。手把手教学系列也是好久没有更新了，其实在《轻松认识RAG》系列中带大家完整的实现过一个RAG系统，不过我在翻阅我前面文章的时候，发现在使用博查API时，都是用的它返回的文字部分，但其实，博查API是可以实现多模态搜索的啊！今天就手把手的带大家使用博查的Web Search API打造一个专属于你的搜索引擎！

在现在这个人工智能时代，你还在用传统的搜索吗？你还在为找到自己感兴趣的内容不断更换关键词吗？你还在一个网页一个网页的查找自己想要的信息吗？太慢了！！！今天给大家分享一个AI时代的搜索引擎，全新的搜索体验，让大家用更少的时间获取自己最感兴趣的内容！之前给大家分享过【手把手教学】用Python玩转博查AI Web Search API！全网搜索一键搞定！，今天带来它的进阶版——！这个接口不仅能搜索全网

随着人工智能（AI）的发展，人们也在生活中接触到各种各样的大模型，比如今年爆火的DeepSeek，或是开启大模型元年的ChatGPT。但是在使用的过程中，我们会发现，大模型是有知识库的，而且知识库的截止时间往往很早，我们无法从大模型中获取到一些时效性很强的内容，比如说我想知道今天的天气，大模型就无法回答，或者是回答一些乱七八糟的内容，也就是大模型幻觉。

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！🚀。

经典问题：为什么ChatGPT回答“今日金价”总是过时？传统问答系统的痛点：解决方案：博查AI Search API + 流式响应 + 多模态解析 = 会思考的问答系统！

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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