利用大型語言模型
利用搜索引擎
將自然語言翻譯為Twitter圖形查詢的SQL代碼
2024年最好的899個Search工具
AlphaResearch, Semantic Scholar, 研究平台, Compo Search, Monica Search, Komo Search, SkillFusion Search, Archive Search, Arc Search, HS Code Search 是最好的付費/免費 Search tools.
AD
AD
AD
什麼是Search?
搜尋是人工智慧（AI）中的基本概念，涉及在定義的搜尋空間內尋找解決方案或目標路徑。這是一種系統性地探索和導航可能性的方式，以確定最佳或期望的結果。搜尋演算法構成許多AI系統的基礎，用於解決從機器人的路徑規劃到遊戲中的決策等各種問題。
最好的前10個AI Search工具有哪些?
核心功能
|
價格
|
如何使用
| |
|---|---|---|---|
Perplexity AI | 要使用 Perplexity AI，只需訪問網站並輸入您的搜索查詢。人工智慧將根據輸入生成相關結果。 | ||
DeepAI | 人工智能生成器 | 1 100次AI生成器調用（包括圖像）。350條AI聊天消息。不包括天才模式。高清圖像生成器訪問。私人圖像生成。API訪問。無廣告體驗 | 人工智能生成器 人工智能圖像編輯器 人工智能角色 人工智能搜索 給照片上色 |
123RF | 数百万高清图片 |
高级会员 付费订阅，可访问高级内容
| 要使用123RF，只需使用关键字搜索所需图片，或通过上传图像进行反向搜索。浏览搜索结果并点击图片以查看更多详情。然后，您可以选择以所需格式和分辨率下载图片以用于项目。 |
秘塔AI搜索 | 簡潔 | 要使用祕塔AI搜尋，只需要在搜尋框中輸入關鍵字並選擇搜尋範圍，然後點擊搜尋按鈕。 | |
Semantic Scholar | 使用人工智能的科學文獻搜索引擎 | 要使用 Semantic Scholar，只需訪問該網站並在搜索表單中輸入您的搜索查詢。您可以搜索特定的論文，作者或感興趣的主題。該工具將為您提供各個科學領域的相關科學論文列表。您還可以探索網站上提供的研究出版物，研究人員和資源。 | |
The Search Control | 自定義搜索結果 | 要使用The Search Control，只需輸入您的搜索詞並瀏覽自定義的結果。 | |
iAsk.Ai | 免費 AI 搜尋引擎 | 使用 iAsk.Ai，只需將您的問題以自然語言輸入搜索欄中。AI 系統將分析您的查詢並提供詳盡準確的回答。您可以提出各種主題的問題，iAsk.Ai 將根據最可靠和權威的來源提供客觀真實的答案。 | |
其他網站 | 高品質新聞文章 | 使用其他網站，只需訪問我們的網站或下載我們的Android / iOS應用程序。瀏覽各種類別以獲取精選新聞文章、無廣告體驗的網頁搜索、收聽長篇播客，無干擾地保持資訊。 | |
Lexica | 生成個性化的搜索結果 | 要使用Lexica，只需在搜索欄中輸入您的搜索查詢，然後點擊“搜索”按鈕。搜索引擎將根據您的查詢生成一個相關結果列表。 | |
Consensus | AI 引擎 | 要使用 Consensus，只需創建一個帳戶並開始搜索您研究問題的根據。輸入一個查詢，例如“肌酸是否有助於增肌？”Consensus 將為您提供與實際研究有關的結果。您可以信任這些結果，因為它們來自超過 2 億份科學論文。利用由 GPT4 和其他 LLM 提供支持的即時分析功能快速總結結果。 |
最新上架的 Search AI 網站
適用於YouTube、Instagram和TikTok的人工智慧網紅搜尋。
AI Instagram 助手
AI社交媒體助手
AI YouTube 助手
AI Tiktok助手
AI分析助手
Search 的核心功能
搜尋空間的系統性探索
識別最佳或期望的解
利用啟發式來引導搜尋過程
適用於廣泛的AI問題
Search 可以做什么？
機器人和自主導航系統中的路徑規劃
遊戲中的AI，如國際象棋和圍棋引擎
供應鏈管理和資源分配中的優化問題
自然語言處理和信息檢索系統
Search Review
搜尋演算法在解決各種問題的多功能性和有效性獲得了AI研究人員和從業者的好評。用戶讚賞系統性的方法和通過啟發式納入領域知識的能力。然而，一些用戶注意到搜尋演算法的選擇和搜尋空間的設計可能會顯著影響結果的表現和品質。
誰比較適合使用 Search?
用戶與使用搜尋演算法尋找其查詢的最相關答案的虛擬助理互動
用戶玩遊戲，AI對手利用搜尋技術進行智能移動和策略
用戶從使用搜尋演算法根據其偏好尋找個性化建議的推薦系統中受益
Search 是如何工作的?
要在AI系統中實現搜尋，必須定義搜尋空間、起始狀態、目標狀態以及可應用於從一個狀態轉移到另一個狀態的動作或運算子。搜尋演算法的選擇取決於問題的性質和解決方案的期望特性，例如最佳性、完整性和效率。一些常見的搜尋演算法包括廣度優先搜尋、深度優先搜尋、均勻成本搜尋和A*搜尋。
Search 的優勢
使AI系統系統性地解決問題
為尋找最佳解決方案提供框架
允許通過啟發式將領域知識納入
促進智能代理和決策系統的開發
關於 Search 的常見問題
- 搜尋在AI中扮演什麼角色？
- AI中常用的一些搜尋演算法有哪些？
- 啟發式搜索與無信息搜索有何不同？
- 搜尋演算法的選擇的意義何在？
- 搜尋能用於AI系統中的決策嗎？
- 搜尋如何與其他AI技術（如機器學習）相關聯？
精選*
