秘塔 AI搜索：如何在亿万数据海洋中，高效捕捞“宝藏知识”？_秘塔ai

前言

在信息爆炸的时代，我们每天都在海量的数据中寻找着答案。你是否曾感到困惑，当面对搜索引擎返回的成千上万条结果时，如何避开广告快速找到最准确、最有价值的信息？从人找信息，到信息找人 … …

今天，让我们一起探索智能搜索引擎——秘塔AI搜索，看看它是如何让搜索变得更加智能化，从而提升我们的搜索效率和体验。

秘塔AI搜索 使用方式：

网页端：https://metaso.cn/?s=xzs

移动端：应用商店搜索【秘塔AI搜索】

与市场上的其他 AI 产品相比，秘塔AI搜索的独特优势在于其对信息处理能力的深度优化和创新，尤其是在以下几个方面：实时性、全面性、精确性、个性化、智能问答等。

秘塔 AI 搜索

秘塔AI搜索是今年推出的一款AI搜索产品，它不仅能够提升搜索效率，还能够解决在日常生活、工作学习等方面遇到的各类搜索需求，还在内容整理、知识总结、归纳概括等方面体现得尤为突出。

它的搜索范围涵盖：[全网搜索]、[学术搜索](期刊或论文)、[播客搜索]，整个搜索过程没有任何广告，直接就可以找到你需要的关键信息。

接下来，我们以搜索 AI 文生图、文生视频背后蕴藏的原理知识进行展开，详解其具备的各项重磅能力。

输入问题点击搜索之后，清晰的搜索结果立马呈现在眼前，右侧-梳理了思维导图/大纲，层次条理分明。

我们看到它对搜索到的信息来源，不仅进行了标注和整理，点击跳转还可以直接查看具体详情。

并且，它还将相关联的事件、组织都直接整理成了表格形式。

其中，关联事件的时间以及概述内容较为细致，提供了更为丰富的搜索结果！

不仅如此，还有思维导图和大纲，层次罗列分明，只能说概括得非常详细，到位！

接下来，我们来看看它的【实时性】：

除了上述描述的那些“斗技”之外，它还支持 Word、PDF 等格式文件内容一键导出，这对于需要做【内容编辑】的朋友，可谓是一大提效神器！

这里，选择导出 PDF 功能，在线预览：

并且，我们还可以生成演示文稿，提供对应的风格选择，一键即可速成！

可以看到，平时可能需要花费我们大量时间去制作PPT，进行排版调整，内容构思，现在直接通过秘塔AI搜索在短时间内就能生成一份精美演示文稿！

探索与思考

AI智能化搜索

相比传统的搜索引擎，在海量信息里大海捞针般检索想要的信息，那么我们如何告别海底捞针，让信息触手可及？我们是否可以将AI与搜索引擎结合，让搜索回归本质，给用户更好的搜索体验？

的确，想要能够达到智能化搜索，这不仅需要在搜索交互体验上加以改良，还需要搜索引擎以其强大的智能化处理能力、信息筛选整合能力以及个性化推荐功能作为支撑，搜索增强支持复杂问题深度拆解，将不同来源、不同形式的信息进行整合，为用户提供更为全面、丰富的信息视角！

当然，AI 容易出现一些错误信息，但是 AI 搜索是根据搜索到的内容整合且有信息来源，则其实用性和可靠性更强，【秘塔AI搜索】在这些方面表现得尤为出色！

加上5G、物联网和边缘计算等技术的普及，利用低延迟和高带宽的优势，可以实现更加快速和准确的实时搜索服务。

未来，在日常生活、医疗、金融、教育等垂直领域，能否无广告提供更加专业和定制化的搜索解决方案，满足特定行业的需求？智能搜索将进一步向高智能化和高个性化发展，技术也在不断进步。例如：

【自然语言处理】

通过先进NLP技术，理解复杂的查询和语义，提高搜索精度。

【个性化推荐】

基于用户行为和偏好，提供个性化的搜索结果和推荐内容。

【AI智能交互】

通过自然语言处理和生成技术，提升人机交互的自然性和智能化水平，更加深入地理解用户需求，提供更贴近用户需求的搜索体验，以及更加精准和全面的搜索结果。

同时，随着数据量的不断增加和算法的不断优化，尤其是随着语料的持续补充，搜索引擎的智能化水平也将不断提高！

从知识中来，到知识中去!

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】