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链企AI是什么链企AI是链企智能推出的AI商业搜索工具。基于大模型技术，自建垂类数据索引，提供企业查询、行业查询和商机挖掘服务。通过自然语言处理和深度学习，链企AI能快速、准确地整合公开数据，帮助用户一键获取全面、专业的商业信息，优化商业查询体验。产品形态包括小程序、APP和Web端，致力于让商业搜索更智能、更高效。链企AI的主要功能企业查询：基于自然语言处理技术，整合互联网信息和商业垂直数据，快速整理并展示企业的全面信息，支持用户深入追问以获取更详细的数据。行业查询：提供以产品或行业为视角的复合搜索服务，能处理模糊和综合查询请求，返回多维度的行业相关信息。商机挖掘：聚合全网实时招投标信息，用大数据分析快速理解标讯内容，帮助用户识别和总结潜在的商业机会。智能搜索：基于千亿参数大模型，结合商业领域知识，提供更准确、更专业的搜索结果，提高搜索效率和用户体验。如何使用链企AI产品官网：链企AI官网（lianqiai.cn），或通过微信小程序”链企AI”进入官网。注册/登录：注册一个账户，登录到您的账户。选择查询类型：在链企AI的界面上，选择需要的查询类型，比如企业查询、行业查询或商机挖掘。查看结果：系统会根据输入的条件，用AI技术快速处理并返回查询结果。深入分析：对于返回的结果，可以进行进一步的分析或追问，获取更详细的信息。链企AI的应用场景企业尽职调查：在并购、投资或合作前，对目标企业的信用、工商信息、股权结构等进行深入查询。市场研究：分析特定行业或市场的趋势、竞争格局，获取行业内企业的经营状况和市场表现。求职背景调查：求职者或招聘方可以用链企AI查询潜在雇主或候选人所在公司的背景信息。商业合作评估：在与合作伙伴建立业务关系前，评估其商业信誉和稳定性。知识产权检索：查询企业或个人的专利、商标等知识产权信息，避免侵权风险。

XAnswer是什么XAnswer是一款支持生成思维导图的免费AI搜索工具，聚合全网优质信息源，结合LLM能力和RAG技术， 为用户提供实时、准确的搜索结果。AI驱动的精准搜索，提供直接答案；支持指定信息源搜索（新闻、LinkdIn、Youtube等）；快速响应搜索查询，生成结果提供思维导图，支持中英两种语言。XAnswer特别适合需要高效信息检索和知识管理的用户，无论是学术研究还是日常查询。XAnswer的功能特色聚合全网信息源：XAnswer能够聚合来自互联网的优质信息，为用户提供全面的数据支持。指定信息源搜索：XAnswer支持指定信息源搜索（新闻、LinkdIn、Youtube等）。即时答案提供：用户输入查询后，XAnswer能够迅速提供直接相关的答案。个性化答案呈现：根据用户的搜索习惯和需求，XAnswer能够个性化地调整答案内容。思维导图生成：XAnswer能够自动生成思维导图，帮助用户以视觉化的方式组织信息。多语言支持：支持中文和英文等多种语言，满足不同用户的需求。无广告干扰：提供一个无广告的搜索环境，让用户专注于搜索和信息获取。如何使用XAnswer产品官网：xanswer.com输入查询：在首页的搜索框中输入你想要查询的问题或关键词。浏览即时答案：XAnswer会即时提供与你查询相关的直接答案，并引用清晰的来源。查看思维导图：XAnswer会自动生成一个思维导图，帮助你组织和展示信息。XAnswer的适用人群学术研究人员：需要快速获取大量学术资料和研究成果的学者和学生。信息分析师：从事市场调研或数据分析，需要从网络中提取和整理信息的专业人士。学生：需要进行课题研究或撰写论文，寻找资料和数据支持的学生。专业人士：如律师、医生、工程师等，需要获取最新行业资讯和专业知识的人群。知识管理工作者：需要整理和归纳大量信息，制作报告或文档的职场人士。

博查AI搜索是什么博查AI搜索是国内首个支持多模型的AI搜索引擎，基于通义千问、字节云雀、月之暗面Kimi等顶尖AI大模型，提供全新的搜索体验。与传统搜索引擎不同，博查AI搜索引擎直接提供问题的答案而非链接，通过可信的参考来源，由大模型推理、总结出容易阅读的结论。它支持多模型切换，实时信息获取，并优化了搜索速度，减少了等待时间。此外，博查还处于内测阶段的AI智能体深度回答功能，旨在提供更加丰富和深入的答案。目前，博查已于4月20日开启公测，所有VIP模型免费使用。博查AI搜索的主要功能多模型AI搜索能力：博查通过整合多个AI大模型（如Kimi、字节云雀、通义千问等），不仅丰富了搜索结果的多样性，也提高了答案的质量和准确性。用户可以根据自己的需求选择不同的模型进行搜索，如果对某个模型的搜索结果不满意，还可以轻松切换到其他模型，以获得更满意的答案。实时信息与可靠参考源：博查结合了实时搜索技术，能够引入最新的信息，有效解决了传统AI模型知识库更新滞后的问题。此外，每个搜索结果都配有明确的参考来源，确保了信息的可靠性和透明性，帮助用户避免信息误导。快速响应机制：博查对搜索技术架构进行了优化，特别是在处理Function Call（插件调用）时，大幅提升了搜索速度。这使得用户在进行搜索时，不再需要忍受长时间的等待，能够迅速获得所需的信息。AI智能体深度回答（内测中）：博查正在开发一项新功能，即AI智能体深度回答，旨在通过更高级的人工智能技术，为用户提供更丰富、更深入的搜索结果。无广告干扰的搜索体验：博查承诺提供一个无广告、无追踪的搜索环境，让用户能够专注于获取信息，而不是被广告和营销内容所干扰。博查AI搜索的产品价格博查AI搜索引擎提供了不同等级的会员服务，以满足不同用户的需求，公测期间，所有VIP大模型对所有用户免费开放，其产品价格如下：普通用户：永久免费，可以永久免费使用一部分大模型和AI智能体，同时，剩余的模型和功能会不定期向普通用户提供免费体验的机会。VIP用户：定价为19.9元/月，VIP用户可以访问并使用大部分的大模型和AI智能体。此外，VIP用户还能享受高速通道，这意味着在搜索响应上会有更好的速度体验。除了这些固定服务外，VIP用户同样有机会通过不定期的免费体验活动，尝试使用其他模型和功能。SVIP用户：定价为59.9元/月，SVIP用户除了可以享受VIP用户的所有服务外，还有权与最多5个好友共享账户，实现家庭或团队内的资源共享。SVIP用户还能抢先体验博查推出的新型大模型和新功能，并且享有极速通道，这是最高级别的服务，保证了最快速的搜索响应。博查AI搜索的适用人群学生和研究人员：他们需要快速获取准确的学术信息和数据，博查能够提供基于实时信息和可靠参考源的深入答案。专业人士：包括律师、医生、工程师等，他们需要获取特定领域的最新信息和知识，以确保他们的决策和操作是最新的。企业决策者：需要基于实时数据和深入分析来做出快速决策的管理者和企业家。技术开发者：对AI技术和大模型感兴趣的开发者，他们可以利用博查的多模型搜索能力进行技术研究和开发。内容创作者：需要灵感和信息来创作文章、视频或其他类型内容的作者和艺术家。普通互联网用户：希望避免广告干扰，快速找到所需信息的普通用户。

Devv是什么Devv（Devv.ai）是一款面向程序员的新一代AI搜索引擎，目标是为开发人员提供一个简洁、准确、快捷、高效和高质量的编程技术问题解答工具。相信很多开发者在搜索技术难题时都遇到过这些痛点：国内无法访问谷歌进行搜索、而百度与技术相关的搜索质量不高、CSDN之类的博客广告多需要付费、Stack Overflow加载缓慢且基本都是英文。Devv便是旨在替代传统的搜索引擎和技术博客社区，专注于细分的IT领域的AI搜索问答垂类解决方案。当然除了询问技术问题外，你也可以使用Devv搜索任何问题。Devv国内版：代悟（内测中）。Devv的主要功能编程和技术问题搜索解答：Devv.ai可以提供关于编程、软件开发和人工智能等方面的建议和指导，回答关于编程语言、算法、代码调试、软件开发最佳实践等方面的问题预设多种编程语言：Devv.ai搜索引擎预设了Python、Go、JavaScript、Java、SQL、Rust、PHP、C、Swift等10多种编程语言可供选择进行提问支持连续对话：Devv.ai允许用户在当前内容上继续提问和进行连续对话，并且回答的内容会在右侧标注参考来源和出处多平台使用：Devv.ai支持通过在线网页版、Windows和macOS桌面客户端使用Devv AI还处于早期阶段，目前是完全免费使用的，支持中文和英语，后续将会支持更多的语言、Copilot模式和搜索体验改进。

Searcholic是什么Searcholic 是一个基于人工智能技术的搜索引擎，通过先进的AI算法，为用户提供了一个高效、准确的搜索平台，能够快速找到并下载数百万种电子书和文档资源，旨在改变人们在线搜索电子书和文档的方式。Searcholic 界面直观易用，支持用户细化搜索条件、预览及下载所需内容。Searcholic的主要功能AI 驱动的搜索算法：Searcholic 采用了先进的人工智能技术，通过智能算法优化搜索过程，确保用户能够快速获得精确的搜索结果。海量内容库：平台拥有一个庞大的内容库，用户可以访问到数以百万计的电子书和文档，涵盖广泛的学术领域和兴趣点。直观的用户界面：Searcholic 设计了简洁直观的用户界面，让所有用户，无论技术水平如何，都能轻松地进行搜索、预览和下载所需内容。隐私保护措施：Searcholic 承诺保护用户隐私，通过加密技术确保所有搜索查询和用户交互的安全性，并且不会将用户个人信息用于营销或与第三方分享，除非是为了满足法律要求。多源内容整合：用户可以通过Searcholic 一站式搜索来自不同来源的电子书和文档，极大地简化了搜索流程。Searcholic的适用人群学术研究人员：研究人员可以利用 Searcholic 搜索学术论文、期刊文章和专业报告，以支持他们的研究工作。学生：学生可以通过 Searcholic 访问大量的教育资源，包括教科书、学习指南和学术文章，以辅助学习和课程研究。技术专业人士：技术人员可以搜索技术文档、手册和白皮书，以获取最新的行业信息和技术指导。电子书爱好者：对于喜欢阅读电子书的用户，Searcholic 提供了一个广泛的电子书库，可以满足不同阅读喜好。终身学习者：对自我提升和终身学习感兴趣的个人，可以使用 Searcholic 探索新知识领域和技能。图书馆员和信息专家：图书馆员和信息专家可以使用 Searcholic 来帮助他们的用户快速找到所需的信息资源。

Glean是什么Glean是专为职场人设计的AI搜索引擎。能跨平台搜索公司内部数据源，如Outlook、Office、Google Workspace和Salesforce等，快速定位文件和数据。Glean的AI技术根据用户职位和搜索习惯优化结果，确保不同岗位员工获得定制化搜索体验。Glean还集成了日程管理、会议预定等便捷功能，用户工作更加高效。Glean的通用性使其适用于各种行业，成为职场人士不可或缺的效率工具。Glean的主要功能跨平台搜索：在公司内部各数据源中进行交叉搜索，包括Outlook、Office、Google Workspace、Salesforce等。个性化结果：AI根据用户的职位和搜索习惯优化搜索结果，确保不同岗位的员工获得定制化的信息。AI Chat：用户可以直接与AI对话，用自然语言进行搜索，获取问题的答案和文档来源。文档关联：在文档中显示与该文档相关的同事信息，如作者、审批者等，方便信息管理和协作。内容生成：AI可以生成文字内容，帮助用户快速完成文档撰写等任务。Glean的应用场景文档搜索与管理：员工可以通过Glean搜索公司内部的文档、报告和指南。信息检索：快速找到会议记录、电子邮件、项目更新和其他通信内容。团队协作：在项目中共享信息和文档，促进团队成员之间的协作。知识库构建：构建公司知识库，新员工可以通过Glean快速了解公司流程和文化。项目管理：项目经理利用Glean跟踪项目进度，访问相关文档和团队沟通记录。

Phind是什么Phind是一个专为开发者设计的AI搜索引擎，利用大型语言模型（LLM）提供相关的搜索结果和动态答案。Phind特别擅长处理编程和技术问题，能够快速理解用户的查询意图，并给出精确、专业的答复。用户无需注册或下载任何软件，直接在网页上输入问题即可获得答案，支持多种搜索模式以适应不同的查询需求。Phind旨在帮助开发者提高工作效率，快速解决编程难题。Phind的主要功能高级语言理解：Phind利用大型语言模型（LLM）深度理解用户的自然语言查询，提供精准的搜索结果。专业编程支持：Phind在解决编程和技术问题方面表现出色，无论是基础语法还是高级算法，都能提供详尽的解答。多模式搜索：用户可以根据需求选择专业模式、简洁模式或创造性模式，以获得最合适的搜索体验。即用即搜：Phind无需用户注册或下载任何软件，直接在网页上输入问题即可快速获得答案。简洁用户界面：Phind的界面设计简洁明了，减少干扰，让用户专注于搜索和解答。实时网络查询：Phind结合了搜索引擎的功能，能够实时联网查找并提供动态答案。历史搜索管理：用户可以方便地查看、编辑和管理自己的搜索历史记录。时间筛选功能：Phind允许用户根据特定时间范围进行搜索，以便快速定位到最新的信息。高质量数据源：Phind的数据来源专业可靠，主要来自技术文档、专业博客和知名的技术问答社区如Stack Overflow。开发者定制：Phind的搜索结果专为满足程序员和技术人员的需求而优化，确保信息的相关性和实用性。Phind的适用人群软件开发者：需要快速查找编程语言的语法、库的使用、框架的配置等技术问题的开发者。技术研究人员：从事技术研究，需要获取最新科研资料、算法实现或技术趋势的研究人员。IT专业人士：如系统管理员、网络工程师等，他们可能需要解决特定的系统或网络问题。编程学习者：正在学习编程的新手或学生，他们可能需要解答编程练习中的问题或理解复杂概念。产品经理和项目经理：需要了解技术可行性或寻找技术解决方案的非技术背景的产品经理和项目经理。数据科学家和分析师：在进行数据分析时，可能需要查找特定的数据处理方法或统计算法。技术作家和博客作者：撰写技术文章或博客时，需要查找准确的技术信息和数据。

Qdrant是什么Qdrant是开源的向量数据库和向量相似性AI搜索引擎，由Andre Zayarni于2021年在德国柏林创立。使用Rust语言开发，支持将多种模态数据转换为向量并进行高效存储与检索。Qdrant以其高性能和低存储需求，广泛应用于个性化推荐、文本图像识别和实时数据分析等领域。2024年1月，Qdrant完成了2800万美元的A轮融资，由Spark Capital领投。Qdrant的主要功能向量存储：Qdrant能够高效地存储高维向量数据，适合处理大规模数据集。相似性搜索：用户可以快速检索与输入向量相似的向量，这在推荐系统和内容匹配中非常有用。多模态数据处理：支持将文本、图像、音频和视频等不同模态的数据转换为向量，实现跨模态的搜索和分析。实时检索：提供快速的检索能力，适合需要实时反馈的应用场景。如何使用Qdrant访问网址：访问Qdrant 官网（qdrant.tech）。安装 Qdrant：使用 Docker 拉取 Qdrant 镜像并运行安装 Qdrant 客户端：通过 pip 安装 Python 客户端初始化 Qdrant 客户端：在 Python 中初始化 Qdrant 客户端并连接到 Qdrant 服务创建集合（Collection）：创建集合的 schema，并在 Qdrant 中创建集合插入向量数据：向集合中插入向量数据创建索引：使用 Python 客户端创建索引搜索向量：运行基本的搜索查询清理资源：在完成操作后，清理资源，确保系统资源得到释放。Qdrant的应用场景图像识别：计算机视觉领域，Qdrant 能将图像转换为向量，并快速检索相似图像，适用于大规模图像识别任务。自然语言处理：Qdrant 可用于文本分析，如文档分类、情感分析等，通过向量搜索找到语义相近的文本。实时数据分析与监测：Qdrant 提供快速检索能力，适用于需要实时反馈的数据分析和监测场景。混合搜索：结合稀疏和稠密向量搜索，实现丰富的查询响应，适用需要结合关键词和语义搜索的场景。元数据过滤：Qdrant 支持元数据过滤，这使得它在处理包含额外信息的查询时非常有用，例如在购物助手中根据用户描述立即响应。