更细微的模式和规律 ，具有更强的泛化能力和表达能力 学习能力强 大模型可以从大量的数据中学习， 并利用学到的知识和模式来提供 更精准的答案和预测 。这使得它 们在解决复杂问题和应对新的 场 景时表现更加出色 上下文理解能力 大模型具有更强的上下文理解能 力 ，能够理解更复杂的语意和语 境 。这使得它们能够产生更准确、 更连贯的回答 可迁移性高 学习到的知识和能力可以在不同 ，结合了自然语言处理、 机器学习以及专家协同 技术， 致力于打破传统搜索引擎的局限 ，提供智能化、 多样化的搜索体验。 多模态搜索 支持文字、语音、拍照、视频 等多种输入方式 ，满足不同 场 景下的需求 ，实现“一切皆可 搜索” 智能工具集成 内置 16 款顶尖大模型 ，如豆包、 文心一言等 ，为用户提供一站 式 AI 智慧体验。 慢思考模式 通过专家协同和多模型协作 库中的信息 ，为用户提供准确、 详细的 回答。但 RAG 的局限性在于 ， 它缺乏自 主决策和规划的能力 ，对于一 些复杂的、 需要灵活应变的任务可能无 法胜任 各 自 的 优 势 和 适 用 场 景 RAG 和 AI Agent 都有各自的优势和适 用场景。对于企业用户来说 ，在选择时 需要根据自身的业务需求、 数据资源、 技术实力和预算等因素进行综合考虑。

道 ，具备轻量级高效的特点 ，适合快速设置和有强大搜索需 求的项目。 2025 七款 RAG • • • • • • • • • • 1. DeepSeek 赋能酒企场 景 - 市场分析与消费者洞察 - 智能营销与个性化推荐 - 生产优化与质量控制 - 供应链管理与库存优化 - 品牌故事与文化传播 - 智能客服与消费者互动 - 新品研发与口味预测 - 施工进度管理与优化

小时掌握基础编程 ⚫ AI 导师跟踪学习轨迹，动态调整教学策略 ③元宇宙基建 数字孪生引擎：城市管理者可“预演”政策实施效果 虚拟化身经济： ⚫ 用户 AI 分身同时参与 10 场跨国会议 ⚫ 非遗传承人创建数字分身传授濒危技艺 3.伦理治理：构建人机共生新秩序 面对指数级进化的 AI，人类需建立“三层防护体系”： ①技术免疫层 ⚫ 价值观对

在生产过程监控和优化方面，AI 算法通过分析生产 线上的各种运行状态反馈数据和工艺参数，能够预 测及发现潜在问题，并自动调整参数，优化产线运 行状态。 • 生产安全管理：通过智能视频分析技术分析从生产现 场采集的视频，进行行为识别与违规监测，如自动识 别生产线上的工人是否穿了防护服、佩戴安全帽，是 否进入违禁区等，并立即给出违规报警。还可以在仓 库等重点防火区域部署智能视频分析系统，实时检测 烟雾、火焰等火灾迹象，并快速触发报警。 这种训练过程涉及海量的数据运算，对 CPU、GPU 或 NPU 等加速计算硬件提出了极高的要求。 第四，模型应用准确性问题。 工业大模型在实际应用中的准确度尚不尽人意。目前 大模型比较擅长知识问答、文档生成、数据分析等场 景应用，但在面向实际工程的代码生成能力仍有很大 提升空间，尤其在实用算法、科学计算和数据结构等 领域能力偏弱。另外，针对缺陷样本极少的工业质检 应用场景，工业大模型基于真实缺陷图生成仿真缺陷