Tio Boot DocsTio Boot Docs
Home
  • java-db
  • api-table
  • Enjoy
  • Tio Boot Admin
  • ai_agent
  • translator
  • knowlege_base
  • ai-search
  • 案例
Abount
  • Github
  • Gitee
Home
  • java-db
  • api-table
  • Enjoy
  • Tio Boot Admin
  • ai_agent
  • translator
  • knowlege_base
  • ai-search
  • 案例
Abount
  • Github
  • Gitee
  • 01_tio-boot 简介

    • tio-boot:新一代高性能 Java Web 开发框架
    • tio-boot 入门示例
    • Tio-Boot 配置 : 现代化的配置方案
    • tio-boot 整合 Logback
    • tio-boot 整合 hotswap-classloader 实现热加载
    • 自行编译 tio-boot
    • 最新版本
    • 开发规范
  • 02_部署

    • 使用 Maven Profile 实现分环境打包 tio-boot 项目
    • Maven 项目配置详解:依赖与 Profiles 配置
    • tio-boot 打包成 FastJar
    • 使用 GraalVM 构建 tio-boot Native 程序
    • 使用 Docker 部署 tio-boot
    • 部署到 Fly.io
    • 部署到 AWS Lambda
    • 到阿里云云函数
    • 使用 Deploy 工具部署
    • 胖包与瘦包的打包与部署
    • 使用 Jenkins 部署 Tio-Boot 项目
    • 使用 Nginx 反向代理 Tio-Boot
    • 使用 Supervisor 管理 Java 应用
  • 03_配置

    • 配置参数
    • 服务器监听器
    • 内置缓存系统 AbsCache
    • 使用 Redis 作为内部 Cache
    • 静态文件处理器
    • 基于域名的静态资源隔离
    • DecodeExceptionHandler
  • 04_原理

    • 生命周期
    • 请求处理流程
    • 重要的类
  • 05_json

    • Json
    • 接受 JSON 和响应 JSON
    • 响应实体类
  • 06_web

    • 概述
    • 文件上传
    • 接收请求参数
    • 接收日期参数
    • 接收数组参数
    • 返回字符串
    • 返回文本数据
    • 返回网页
    • 请求和响应字节
    • 文件下载
    • 返回视频文件并支持断点续传
    • http Session
    • Cookie
    • HttpRequest
    • HttpResponse
    • Resps
    • RespBodyVo
    • /zh/06_web/19.html
    • 全局异常处理器
    • 异步
    • 动态 返回 CSS 实现
    • 返回图片
    • Transfer-Encoding: chunked 实时音频播放
    • Server-Sent Events (SSE)
    • 接口访问统计
    • 接口请求和响应数据记录
    • 自定义 Handler 转发请求
    • 使用 HttpForwardHandler 转发所有请求
    • 跨域
    • 添加 Controller
    • 常用工具类
    • HTTP Basic 认证
    • WebJars
    • JProtobuf
  • 07_validate

    • 数据紧校验规范
    • 参数校验
  • 08_websocket

    • 使用 tio-boot 搭建 WebSocket 服务
    • WebSocket 聊天室项目示例
  • 09_java-db

    • java‑db
    • 操作数据库入门示例
    • SQL 模板
    • 数据源配置与使用
    • ActiveRecord
    • Model
    • 生成器与 Model
    • Db 工具类
    • 批量操作
    • 数据库事务处理
    • Cache 缓存
    • Dialect 多数据库支持
    • 表关联操作
    • 复合主键
    • Oracle 支持
    • Enjoy SQL 模板
    • Java-DB 整合 Enjoy 模板最佳实践
    • 多数据源支持
    • 独立使用 ActiveRecord
    • 调用存储过程
    • java-db 整合 Guava 的 Striped 锁优化
    • 生成 SQL
    • 通过实体类操作数据库
    • java-db 读写分离
    • Spring Boot 整合 Java-DB
    • like 查询
    • 常用操作示例
    • Druid 监控集成指南
    • SQL 统计
  • 10_api-table

    • ApiTable 概述
    • 使用 ApiTable 连接 SQLite
    • 使用 ApiTable 连接 Mysql
    • 使用 ApiTable 连接 Postgres
    • 使用 ApiTable 连接 TDEngine
    • 使用 api-table 连接 oracle
    • 使用 api-table 连接 mysql and tdengine 多数据源
    • EasyExcel 导出
    • EasyExcel 导入
    • TQL(Table SQL)前端输入规范
    • ApiTable 实现增删改查
    • 数组类型
    • 单独使用 ApiTable
  • 11_aop

    • JFinal-aop
    • Aop 工具类
    • 配置
    • 配置
    • 独立使用 JFinal Aop
    • @AImport
    • 原理解析
  • 12_cache

    • Caffine
    • Jedis-redis
    • hutool RedisDS
    • Redisson
    • Caffeine and redis
    • CacheUtils 工具类
    • 使用 CacheUtils 整合 caffeine 和 redis 实现的两级缓存
    • 使用 java-db 整合 ehcache
    • 使用 java-db 整合 redis
    • Java DB Redis 相关 Api
    • redis 使用示例
  • 13_认证和权限

    • hutool-JWT
    • FixedTokenInterceptor
    • 使用内置 TokenManager 实现登录
    • 用户系统
    • 重置密码
    • 匿名登录
    • Google 登录
    • 权限校验注解
    • Sa-Token
    • sa-token 登录注册
    • StpUtil.isLogin() 源码解析
    • 短信登录
    • 移动端微信登录实现指南
    • 移动端重置密码
  • 14_i18n

    • i18n
  • 15_enjoy

    • tio-boot 整合 Enjoy 模版引擎文档
    • 引擎配置
    • 表达式
    • 指令
    • 注释
    • 原样输出
    • Shared Method 扩展
    • Shared Object 扩展
    • Extension Method 扩展
    • Spring boot 整合
    • 独立使用 Enjoy
    • tio-boot enjoy 自定义指令 localeDate
    • PromptEngine
    • Enjoy 入门示例-擎渲染大模型请求体
    • Enjoy 使用示例
  • 16_定时任务

    • Quartz 定时任务集成指南
    • 分布式定时任务 xxl-jb
    • cron4j 使用指南
  • 17_tests

    • TioBootTest 类
  • 18_tio

    • TioBootServer
    • tio-core
    • 内置 TCP 处理器
    • 独立启动 UDPServer
    • 使用内置 UDPServer
    • t-io 消息处理流程
    • tio-运行原理详解
    • TioConfig
    • ChannelContext
    • Tio 工具类
    • 业务数据绑定
    • 业务数据解绑
    • 发送数据
    • 关闭连接
    • Packet
    • 监控: 心跳
    • 监控: 客户端的流量数据
    • 监控: 单条 TCP 连接的流量数据
    • 监控: 端口的流量数据
    • 单条通道统计: ChannelStat
    • 所有通道统计: GroupStat
    • 资源共享
    • 成员排序
    • ssl
    • DecodeRunnable
    • 使用 AsynchronousSocketChannel 响应数据
    • 拉黑 IP
    • 深入解析 Tio 源码:构建高性能 Java 网络应用
  • 19_aio

    • ByteBuffer
    • AIO HTTP 服务器
    • 自定义和线程池和池化 ByteBuffer
    • AioHttpServer 应用示例 IP 属地查询
    • 手写 AIO Http 服务器
  • 20_netty

    • Netty TCP Server
    • Netty Web Socket Server
    • 使用 protoc 生成 Java 包文件
    • Netty WebSocket Server 二进制数据传输
    • Netty 组件详解
  • 21_netty-boot

    • Netty-Boot
    • 原理解析
    • 整合 Hot Reload
    • 整合 数据库
    • 整合 Redis
    • 整合 Elasticsearch
    • 整合 Dubbo
    • Listener
    • 文件上传
    • 拦截器
    • Spring Boot 整合 Netty-Boot
    • SSL 配置指南
    • ChannelInitializer
    • Reserve
  • 22_MQ

    • Mica-mqtt
    • EMQX
    • Disruptor
  • 23_tio-utils

    • tio-utils
    • HttpUtils
    • Notification
    • 邮箱
    • JSON
    • 读取文件
    • Base64
    • 上传和下载
    • Http
    • Telegram
    • RsaUtils
    • EnvUtils 使用文档
    • 系统监控
    • 毫秒并发 ID (MCID) 生成方案
  • 24_tio-http-server

    • 使用 Tio-Http-Server 搭建简单的 HTTP 服务
    • tio-boot 添加 HttpRequestHandler
    • 在 Android 上使用 tio-boot 运行 HTTP 服务
    • tio-http-server-native
    • handler 常用操作
  • 25_tio-websocket

    • WebSocket 服务器
    • WebSocket Client
  • 26_tio-im

    • 通讯协议文档
    • ChatPacket.proto 文档
    • java protobuf
    • 数据表设计
    • 创建工程
    • 登录
    • 历史消息
    • 发消息
  • 27_mybatis

    • Tio-Boot 整合 MyBatis
    • 使用配置类方式整合 MyBatis
    • 整合数据源
    • 使用 mybatis-plus 整合 tdengine
    • 整合 mybatis-plus
  • 28_mongodb

    • tio-boot 使用 mongo-java-driver 操作 mongodb
  • 29_elastic-search

    • Elasticsearch
    • JavaDB 整合 ElasticSearch
    • Elastic 工具类使用指南
    • Elastic-search 注意事项
    • ES 课程示例文档
  • 30_magic-script

    • tio-boot 整合 magic-script
  • 31_groovy

    • tio-boot 整合 Groovy
  • 32_firebase

    • 整合 google firebase
    • Firebase Storage
    • Firebase Authentication
    • 使用 Firebase Admin SDK 进行匿名用户管理与自定义状态标记
    • 导出用户
    • 注册回调
    • 登录注册
  • 33_文件存储

    • 文件上传数据表
    • 本地存储
    • 使用 AWS S3 存储文件并整合到 Tio-Boot 项目中
    • 存储文件到 腾讯 COS
  • 34_spider

    • jsoup
    • 爬取 z-lib.io 数据
    • 整合 WebMagic
    • WebMagic 示例:爬取学校课程数据
    • Playwright
    • Flexmark (Markdown 处理器)
    • tio-boot 整合 Playwright
    • 缓存网页数据
  • 36_integration_thirty_party

    • tio-boot 整合 okhttp
    • 整合 GrpahQL
    • 集成 Mailjet
    • 整合 ip2region
    • 整合 GeoLite 离线库
    • 整合 Lark 机器人指南
    • 集成 Lark Mail 实现邮件发送
    • Thymeleaf
    • Swagger
    • Clerk 验证
  • 37_dubbo

    • 概述
    • dubbo 2.6.0
    • dubbo 2.6.0 调用过程
    • dubbo 3.2.0
  • 38_spring

    • Spring Boot Web 整合 Tio Boot
    • spring-boot-starter-webflux 整合 tio-boot
    • Tio Boot 整合 Spring Boot Starter
    • Tio Boot 整合 Spring Boot Starter Data Redis 指南
  • 39_spring-cloud

    • tio-boot spring-cloud
  • 40_mysql

    • 使用 Docker 运行 MySQL
    • /zh/42_mysql/02.html
  • 41_postgresql

    • PostgreSQL 安装
    • PostgreSQL 主键自增
    • PostgreSQL 日期类型
    • Postgresql 金融类型
    • PostgreSQL 数组类型
    • PostgreSQL 全文检索
    • PostgreSQL 查询优化
    • 获取字段类型
    • PostgreSQL 向量
    • PostgreSQL 优化向量查询
    • PostgreSQL 其他
  • 43_oceanbase

    • 快速体验 OceanBase 社区版
    • 快速上手 OceanBase 数据库单机部署与管理
    • 诊断集群性能
    • 优化 SQL 性能指南
    • /zh/43_oceanbase/05.html
  • 50_media

    • JAVE 提取视频中的声音
    • Jave 提取视频中的图片
    • /zh/50_media/03.html
  • 51_asr

    • Whisper-JNI
  • 54_native-media

    • java-native-media
    • JNI 入门示例
    • mp3 拆分
    • mp4 转 mp3
    • 使用 libmp3lame 实现高质量 MP3 编码
    • Linux 编译
    • macOS 编译
    • 从 JAR 包中加载本地库文件
    • 支持的音频和视频格式
    • 任意格式转为 mp3
    • 通用格式转换
    • 通用格式拆分
    • 视频合并
    • VideoToHLS
    • split_video_to_hls 支持其他语言
    • 持久化 HLS 会话
  • 55_telegram4j

    • 数据库设计
    • /zh/55_telegram4j/02.html
    • 基于 MTProto 协议开发 Telegram 翻译机器人
    • 过滤旧消息
    • 保存机器人消息
    • 定时推送
    • 增加命令菜单
    • 使用 telegram-Client
    • 使用自定义 StoreLayout
    • 延迟测试
    • Reactor 错误处理
    • Telegram4J 常见错误处理指南
  • 56_telegram-bots

    • TelegramBots 入门指南
    • 使用工具库 telegram-bot-base 开发翻译机器人
  • 60_LLM

    • 简介
    • AI 问答
    • /zh/60_LLM/03.html
    • /zh/60_LLM/04.html
    • 增强检索(RAG)
    • 结构化数据检索
    • 搜索+AI
    • 集成第三方 API
    • 后置处理
    • 推荐问题生成
    • 连接代码执行器
    • 避免 GPT 混乱
    • /zh/60_LLM/13.html
  • 61_ai_agent

    • 数据库设计
    • 示例问题管理
    • 会话管理
    • 历史记录
    • 对接 Perplexity API
    • 意图识别与生成提示词
    • 智能问答模块设计与实现
    • 文件上传与解析文档
    • 翻译
    • 名人搜索功能实现
    • Ai studio gemini youbue 问答使用说明
    • 自建 YouTube 字幕问答系统
    • 自建 获取 youtube 字幕服务
    • 通用搜索
    • /zh/61_ai_agent/15.html
    • 16
    • 17
    • 18
    • 在 tio-boot 应用中整合 ai-agent
    • 16
  • 62_translator

    • 简介
  • 63_knowlege_base

    • 数据库设计
    • 用户登录实现
    • 模型管理
    • 知识库管理
    • 文档拆分
    • 片段向量
    • 命中测试
    • 文档管理
    • 片段管理
    • 问题管理
    • 应用管理
    • 向量检索
    • 推理问答
    • 问答模块
    • 统计分析
    • 用户管理
    • api 管理
    • 存储文件到 S3
    • 文档解析优化
    • 片段汇总
    • 段落分块与检索
    • 多文档解析
    • 对话日志
    • 检索性能优化
    • Milvus
    • 文档解析方案和费用对比
    • 离线运行向量模型
  • 64_ai-search

    • ai-search 项目简介
    • ai-search 数据库文档
    • ai-search SearxNG 搜索引擎
    • ai-search Jina Reader API
    • ai-search Jina Search API
    • ai-search 搜索、重排与读取内容
    • ai-search PDF 文件处理
    • ai-search 推理问答
    • Google Custom Search JSON API
    • ai-search 意图识别
    • ai-search 问题重写
    • ai-search 系统 API 接口 WebSocket 版本
    • ai-search 搜索代码实现 WebSocket 版本
    • ai-search 生成建议问
    • ai-search 生成问题标题
    • ai-search 历史记录
    • Discover API
    • 翻译
    • Tavily Search API 文档
    • 对接 Tavily Search
    • 火山引擎 DeepSeek
    • 对接 火山引擎 DeepSeek
    • ai-search 搜索代码实现 SSE 版本
    • jar 包部署
    • Docker 部署
    • 爬取一个静态网站的所有数据
    • 网页数据预处理
    • 网页数据检索与问答流程整合
  • 65_java-linux

    • Java 执行 python 代码
    • 通过大模型执行 Python 代码
    • MCP 协议
    • Cline 提示词
    • Cline 提示词-中文版本
  • 66_manim

    • 简介
    • Manim 开发环境搭建
    • 生成场景提示词
    • 生成代码
    • 完整脚本示例
    • 语音合成系统
    • Fish.audio TTS 接口说明文档与 Java 客户端封装
    • 整合 fishaudio 到 java-uni-ai-server 项目
    • 执行 Python (Manim) 代码
    • 使用 SSE 流式传输生成进度的实现文档
    • 整合全流程完整文档
    • HLS 动态推流技术文档
    • manim 分场景生成代码
    • 分场景运行代码及流式播放支持
    • 分场景业务端完整实现流程
    • Maiim布局管理器
    • 仅仅生成场景代码
    • 使用 modal 运行 manim 代码
    • Python 使用 Modal GPU 加速渲染
    • Modal 平台 GPU 环境下运行 Manim
    • Modal Manim OpenGL 安装与使用
    • 优化 GPU 加速
    • 生成视频封面流程
    • Java 调用 manim 命令 执行代码 生成封面
    • Manim 图像生成服务客户端文档
    • manim render help
    • 显示 中文公式
    • manimgl
    • EGL
    • /zh/66_manim/30.html
    • /zh/66_manim/31.html
    • 成本核算
    • /zh/66_manim/33.html
  • 70_tio-boot-admin

    • 入门指南
    • 初始化数据
    • token 存储
    • 与前端集成
    • 文件上传
    • 网络请求
    • 图片管理
    • /zh/70_tio-boot-admin/08.html
    • Word 管理
    • PDF 管理
    • 文章管理
    • 富文本编辑器
  • 71_tio-boot

    • /zh/71_tio-boot/01.html
    • Swagger 整合到 Tio-Boot 中的指南
    • HTTP/1.1 Pipelining 性能测试报告
  • 80_性能测试

    • 压力测试 - tio-http-serer
    • 压力测试 - tio-boot
    • 压力测试 - tio-boot-native
    • 压力测试 - netty-boot
    • 性能测试对比
    • TechEmpower FrameworkBenchmarks
    • 压力测试 - tio-boot 12 C 32G
  • 99_案例

    • 封装 IP 查询服务
    • tio-boot 案例 - 全局异常捕获与企业微信群通知
    • tio-boot 案例 - 文件上传和下载
    • tio-boot 案例 - 整合 ant design pro 增删改查
    • tio-boot 案例 - 流失响应
    • tio-boot 案例 - 增强检索
    • tio-boot 案例 - 整合 function call
    • tio-boot 案例 - 定时任务 监控 PostgreSQL、Redis 和 Elasticsearch
    • Tio-Boot 案例:使用 SQLite 整合到登录注册系统
    • tio-boot 案例 - 执行 shell 命令

ai-search 项目简介

  • 1. AI 搜索的标准流程
    • 1.1 初次检索流程
    • 1.2 检索后追问流程
  • 2. 提升 AI 搜索准确度的关键策略
    • 2.1 意图识别 (Intent Detection)
    • 2.2 问题改写 (Query Rewrite)
    • 2.3 搜索 (Search)
    • 2.4 搜索结果重排 (Reranking)
    • 2.5 搜索内容读取 (Read Content)
    • 2.6 搜索内容转换 (Markdown)
    • 2.7 提示词工程 (Prompt Engineering)
    • 2.8 多模态检索 (Multi Mode)
    • 2.9 记录 (History)
    • 2.10 缓存 (Cache)
  • 3. 总结

本文档介绍了一个 AI 搜索项目的设计与实现方案,前端采用 Next.js 框架,后端基于 Java 开发。项目旨在通过整合先进的检索技术和大模型能力,提升搜索问答系统的准确度和用户体验。下文详细阐述了项目的整体流程、关键技术以及优化策略。

AI Search 流程图


1. AI 搜索的标准流程

AI 搜索一般可分为两个主要流程:初次检索 和 检索后追问。

1.1 初次检索流程

初次检索流程遵循大多数 AI 搜索引擎产品的通用步骤,如上图所示。主要流程包括:

  • 用户提交查询
  • 对查询进行预处理与意图识别
  • 通过联网检索获取相关信息
  • 结合上下文信息和模型知识库进行回答

1.2 检索后追问流程

不同的 AI 搜索产品在追问流程上可能会有所不同:

  • Perplexity 模式: 追问时继续进行联网检索,获取最新信息后进行回答。
  • ThinkAny 模式: 仅在初次搜索时联网检索,后续追问直接利用已获取的信息与大模型进行问答。
  • 本项目方案: 在用户提交问题后,界面下方提供一个开关键。用户可以根据需要选择是否开启联网检索:开启后进行实时联网检索,关闭后仅依靠大模型与预先缓存的信息进行对话。

2. 提升 AI 搜索准确度的关键策略

准确度是 AI 搜索系统的首要指标。影响准确度的两个关键因素为:

  • 上下文信息的密度
  • 基座模型的智能程度

在本项目中,选择了 deepseek r1 作为基座模型,并通过多种手段不断提高上下文信息的密度。以下详细介绍主要的优化措施。

2.1 意图识别 (Intent Detection)

在联网检索之前,对用户查询进行意图识别是提升准确度的第一步。主要包括:

  • 判断是否需要联网检索:
    对于诸如“你好”、“你是谁”等问题,可以直接调用模型内置知识库回答,无需联网检索。实现方案包括构建内置问题库以及利用大模型进行判断。
  • 搜索意图分类:
    将用户查询按照不同类型进行分类(例如导航类、信息查询类、交易类、本地信息类等),从而匹配最合适的信息源和回复提示词。
    例如,在搜索“笔记本电脑”时,如果识别出“shopping”意图,则优先检索电商平台信息。目前主要通过提示词请求大模型进行识别,但准确度仍有待进一步提升,Function Calling 也可视为一种意图识别方式。

2.2 问题改写 (Query Rewrite)

完成意图识别后,对用户原始查询进行改写有助于提高检索的召回率。主要通过大模型和提示词工程实现:

  • 更精准或专业的表达:
    例如,将“ThinkAny”改写为“ThinkAny 是什么?”,并翻译成英文以便进行更广泛的检索。
  • 补全上下文与指代消解:
    例如,将“它有什么特点?”改写为“ThinkAny 有什么特点?”。
  • 名词提取:
    例如,从“ThinkAny 和 Perplexity 有什么区别?”中提取“ThinkAny”和“Perplexity”,分别进行检索以确保信息完整。

2.3 搜索 (Search)

针对问题“ThinkAny 和 Perplexity 的区别是什么?”,本项目采用 SearxNG 作为聚合搜索引擎,通过多数据源并行检索相关信息,提升搜索的广度和深度。

2.4 搜索结果重排 (Reranking)

对来自不同信息源的检索结果进行重排,过滤无关内容并根据相关性排序,确保最终截取 top_k 条高质量记录作为上下文信息。重排策略包括:

  • 基于向量数据库的相似度计算
  • FlashRank 等排序算法
  • 结合大模型进行二次判断

本项目介绍了两种重排方案:基于 PostgreSQL 数据库和基于大模型的重排方式。

2.5 搜索内容读取 (Read Content)

为了进一步提升上下文信息密度,从检索结果中的链接获取详细内容十分关键。项目中采用以下方法:

  • 无头浏览器 (Playwright):
    利用 Playwright 模拟浏览器环境并行读取 top_k 条结果。
  • 第三方 Reader (Jina):
    结合第三方解决方案,实现对网页内容的提取。

2.6 搜索内容转换 (Markdown)

由于读取的内容通常为 HTML 格式,为了更好地与大模型对接,需要将其转换为 Markdown 格式。项目采用 jina-reader-llm-v2 进行格式转换,确保上下文信息在提示词工程中的良好展现。

2.7 提示词工程 (Prompt Engineering)

提示词在整个 AI 搜索流程中扮演着至关重要的角色。无论是在意图识别、问题改写,还是在最终回答生成中,提示词工程都需要不断调试和优化,以充分激发大模型的能力并提升问答准确度。

2.8 多模态检索 (Multi Mode)

为了进一步丰富搜索结果,本项目支持多模态检索,涵盖图片、视频、音频等内容。通过调用谷歌多模态检索 API,并结合 OCR 技术和音视频转录技术,将非文本信息转换为文本,从而实现统一处理和检索。

2.9 记录 (History)

为了改善用户体验和提升系统响应的连续性,本项目会记录用户的每次查询、搜索返回的网页内容以及大模型的回答。在后续对话中,如果用户未主动开启实时联网检索,系统可以利用历史记录信息对上下文进行重载,从而提供更为准确和连续的回答。

2.10 缓存 (Cache)

为提高系统性能和减少重复读取开销,本项目会对每次的网页内容读取和格式转换结果进行缓存处理。缓存机制既提高了检索效率,也有助于节约网络资源。


3. 总结

提升 AI 搜索系统的准确度是一个复杂且综合的工程任务,需要在以下几个方面进行不断优化:

  • 上下文信息密度: 通过意图识别、问题改写、多模态检索等手段不断丰富信息源;
  • 基座模型的智能程度: 选择先进的大模型(如 deepseek r1)并通过提示词工程不断挖掘其潜力;
  • 流程优化: 包括检索结果的重排、网页内容读取及缓存机制等。

本项目通过整合前沿技术和工程实践,旨在构建一个高效、准确、智能的 AI 搜索系统,为用户提供优质的信息查询和问答体验。未来,我们还将不断探索新技术,并在实际应用中持续优化和改进。

Edit this page
Last Updated:
Contributors: Tong Li
Next
ai-search 数据库文档