生成式大模型项目实战课件 项目4国产 AI 搜索技术解析-从知识图谱构建到 Kimi 深度应用

项目4

国产AI搜索技术解析

——从知识图谱构建到Kimi深度应用目录国产AI搜索简介国产AI搜索引擎原理360AI搜索国产AI搜索技巧入门指南国产AI搜索高效使用拓展创新——使用AI搜索平台生成知识图谱任务导入01任务导入01国产AI搜索技术覆盖了从基础文本处理到高级知识图谱构建与应用的全链条。这包括文本分类识别、文章内容自动生成以及知识图谱的创建与应用等，展现了技术的深度与广度。通过本章的阅读，读者能够熟练的使用国产AI搜索，为了实现这一目标，本章将通过一系列的具体的任务来引导读者对国产AI搜索的深入理解。任务1：通过介绍国产AI搜索技巧入门指南来引领读者对提示词的编写步骤和编写案例这一技术进行熟练掌握。’任务2：通过国产AI搜索对文本数据的识别、生成的文章的核心内容与编写视频案例脚本等几个方面进行分析比较，使读者对AI搜索文本制作有全方面的认识。任务3：通过对国产AI搜索的高效使用，使读者在专业知识点图、人脸识别、思维导图与生成PPT等方面有系统的认识并运用到实践中去。国产AI搜索简介02国产AI搜索简介02随着人工智能技术的飞速发展，AI搜索已成为信息获取和知识发现的重要工具。国产AI搜索技术经过多年的发展，已在多个领域取得显著进步，展现出强大的技术实力和应用潜力。1.核心技术国产AI搜索技术的核心包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。机器学习是AI的基础，通过算法使计算机能够从数据中学习规律，做出预测或决策。2.技术特点智能性：通过深度学习等技术，能够对用户查询进行语义理解，提供更准确的搜索结果。个性化：基于用户行为和偏好，智能推荐相关内容，提高用户体验。多模态：结合图像、语音等多种数据，实现多模态搜索，拓展搜索的广度和深度。3.主要平台国产AI搜索技术的主要平台包括百度、阿里巴巴、腾讯等。百度作为中国最大的搜索引擎，其AI搜索技术处于行业领先地位，尤其在语音识别、图像搜索等方面有广泛应用。国产AI搜索简介024.应用领域智能语音助手：基于语音识别和自然语言处理技术，为用户提供语音搜索、语音交互等功能。图像识别搜索：通过图像识别技术，实现以图搜图、相似商品推荐等功能。5.面临的挑战数据隐私与安全：随着数据量的增加，如何保护用户隐私和数据安全成为重要问题。算法偏见与伦理：AI算法可能存在偏见，需要考虑伦理问题，避免歧视、误导等。技术瓶颈与创新：AI技术仍存在一些瓶颈，需要持续创新，突破技术限制。6.未来展望展望未来，国产AI搜索技术有望在以下方面取得更大发展：技术进步：AI技术将不断进步，搜索算法、推荐算法等将更加智能。行业应用：AI搜索将在更多行业得到应用，如医疗、教育、金融等。国产AI搜索引擎原理03国产AI搜索引擎原理031.百度AI搜索2023年5月7日，百度对标微软的NewBing，基于自家的“文心一言”，开始小范围公测生成式AI搜索产品“AI对话”（又名“搜索AI伙伴”），并开启了对百度搜索功能的“重构”。运行界面如图所示。国产AI搜索引擎原理03（2）百度AI搜索原理解析①检索增强生成百度设计了一种检索增强生成方案，已在百度搜索中实施。该方案通过结合搜索引擎检索到的相关信息，有效缓解大模型可能出现的偏差，从而提高答案的准确性、及时性和可信度。②检索生成大模型训练针对问答/检索场景，其实百度还做了场景化的大模型精调。③思维链（CoT）技术面对搜索业务场景中复杂的指令挑战，百度还探索了如何让生成模型准确理解和执行这些要求。直接向模型输入大量复杂指令样本的方法，并不总是能达到最优的学习效果，有时候反而会影响模型的泛化能力，降低其性能。因此，其引入了思维链（ChainofThought，简称CoT）的概念，并提出了一种基于指令拆解的学习方法来处理检索生成场景下的复杂指令。360

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AI搜索，上线于2024年3月，新一代智能答案引擎，值得信赖的智能搜索伙伴，为复杂搜索提供专业支持，解锁更相关、更全面的答案。AI对用户提问进行精准语义分析，并通过追问获取更多有价值信息，将问题拆分为多组关键词后再进行搜索引擎检索，深度阅读网页内容，最终呈现逻辑清晰、准确无误的答案，运行界面如图4-5所示。360

AI搜索04（2）360AI搜索原理解析当用户在360

AI搜索中输入问题时，会触发一系列复杂的处理流程来生成答案。首先，360大模型会对问题进行分析，如果发现问题存在歧义或缺少关键信息，它会主动向用户请求澄清或补充缺失的信息。大模型将复杂的搜索问题分解为多个覆盖不同方向的关键词。这些关键词将通过360搜索在数百万个网页中进行检索，并根据用户的问题进行重新匹配排序。接下来，360

AI搜索会从与用户问题匹配的几十个网页中提取内容。然后，根据用户的问题，生成逻辑清晰、有理有据、准确无误的答案。在用户提问后，AI将进行语义分析并追问以补充更多信息。同时，AI会将问题拆分为多组关键词进行搜索引擎检索，深度阅读海量网页内容，生成答案。国产AI搜索技巧入门指南05国产AI搜索技巧入门指南05AI搜索又称“提示工程”,不仅仅是关于设计和研发提示词。它包含了与大语言模型交互和研发的各种技能和技术。提示工程在实现和大语言模型交互、对接，以及理解大语言模型能力方面都起着重要作用。用户可以通过提示工程来提高大语言模型的安全性，也可以赋能大语言模型，比如借助专业领域知识和外部工具来增强大语言模型能力。5.1国产AI搜索提示词编写步骤05（1）提出任务初步使用AI搜索，可以将大语言模型简单的想象成是一个可以自然交流的人。（2）描述细节只提出了任务，而没有描述这个任务的细节，大语言模型自然就会犯迷糊。（3）更准确的描述细节

指导大语言模型完成复杂任务给出清晰的界限约定输出格式少样本学习上下文学习5.2国产AI搜索提示词编写案例05工作周报几乎是每一个职场人在企事业单位里对直属领导的汇报方案，如何又快又好，并且精准的描述清楚一周内完成的工作，承上启下的描述下周的工作概要，成了职场人每周都需要关心和必备的技能，如图4-21所示。在学习完上一小节后，再来看一下，如何使用AI工具的上下文理解能力，编写一个周报提示词方案，提高职场打工人的工作效率。国产AI搜索高效使用066.1国产AI搜索高效制定专业知识点脑图06在日常团队协作办公中，会针对大量的专业领域的知识梳理，最后用脑图展示出来。这对梳理复杂的专业知识构架和脉络起到了重要的作用。有了AI大模型平台的助力，可以非常有效率的帮我们快速的做到这点。在本节任务中，我们将使用Kimi大模型来帮助学生梳理Java微服务编程体系，特别是和编程技能相关的知识点，并生成markdown格式的文本内容，并结合Xmind工具，生成最终脑图效果，如图所示。6.1国产AI搜索高效制定专业知识点脑图06（2）使用上述专业提示词，对Kimi重新提问，使Kimi重新输出Java微服务相关的专业技术知识，如图所示。6.1国产AI搜索高效制定专业知识点脑图06输入专业知识点提示词6.1国产AI搜索高效制定专业知识点脑图06（3）复制markdown文本，导入xmind工具生成最终脑图，如图6.2国产AI搜索制作人脸识别技术发展事件06在日常学术和课题研究中，AI平台也充当了很好的知识汇总和整合工作，相对于传统搜索引擎，AI搜索平台更加智能的搜索和汇总能力，大大提高了学术研究团队的知识汇总效率。以下，假设你是一个教研研究员，想快速了解人脸识别技术发展事件，并做汇报，展示如果通过AI搜索引擎找到整个技术的发展脉络和相关技术知识梳理方案6.2国产AI搜索制作人脸识别技术发展事件06（2）单击秘塔平台右边的脑图下载按钮，下载脑图分析图片，快速了解人脸识别技术相关发展节点信息，如图所示。6.3国产AI搜索制作思维导图06Kimi还可以直接生成思维导图，下面使用Kimi直接生成思维导图，并用drawio进一步在线编辑，如图所示。6.3国产AI搜索制作思维导图06这里发现生成的技术栈，有所缺失，在大模型学习框架下少了很多最新的开发技术，注入agent开发技术，functioncalling技术等，进一步给到提示词，扩充思维拓扑图，如图所示。6.3国产AI搜索制作思维导图06单击上述“code"按钮，复制mermaid代码，使用drawio（网址参见附录6.1），导入代码，做进一步的在线拓扑图修改，如图所示。6.4国产AI智能生成PPT06在日常工作学习中，PPT是汇报工作，讨论新项目新产品，新领域等常用的沟通手段。传统的PPT编写方案，涉及到大量的数据收集，行业数据采集分析等。在本小节任务中，使用Kimi+PESTEL分析模型，结合相关公开数据来和大家一起探讨一个行业，如新能源，并生成一个完整的PPT报告。使用RBSCDO提示词框架编写PESTEL分析模型提示词，收集相关数据。如图所示PESTEL分析模型的具体提示词请参见。6.4国产AI智能生成PPT06复制markdown登录AIPPT参见（附录3.4），单击“导入本地大纲”按钮（如图4-49），在弹出框内将复制的markdown代码粘贴在输入框内6.4国产AI智能生成PPT06单击确定生成，挑选模板6.4国产AI搜索信息溯源与验证06最终PPT大纲拓展创新——使用AI搜索平台生成知识图谱07使用Kimi生成知识图谱07这里演示一个使用AI分析并生成HarryPotter人物关系的三元组结构，最后用开源软件SmartKG生成知识图谱拓扑图的案例。在SmartKG三元组结构通过Vertexes（实体属性描述），Edges（实体之间的关系）2个模板来维护，以下通过AI主要是生成这2份模板。使用Kimi生成知识图谱07了解人物后，编写提示词，生成人物实体模型数据使用Kimi生成知识图谱07编写提示词，生成人物实体之间的