AI 搜索引擎
案例介绍
2. 利用 Exa 和 Tavily 搜索 API 开发高效、精准的搜索功能模块。
3. 采用 Ant Design 设计并实现用户友好的前端界面，优化用户体验。
4. 通过 Next.js 技术栈实现前端与后端服务的无缝对接和整合。
5. 完成 AI 大模型、搜索工具、后端服务与前端界面的整体架构设计，确保系统的高效运行。
项目业绩：
该 AI 搜索引擎能够智能判断用户输入的问题类型。对于事实性等无需实时信息的问题，它将直接调用大模型进行回答；而对于实时性等需要最新数据的问题，则会先调用搜索工具获取相关信息，再由大模型对搜索结果进行整合、提炼，生成答案，并在答案中清晰标注引用来源。此外，服务端采用流式输出机制，实现答案的实时、分段呈现。
AI 搜索引擎
案例介绍
1. 使用 Vercel AI SDK 集成先进的 AI 模型，使系统能生成高质量的答案。
2. 利用 Exa 和 Tavily 搜索 API 开发高效、精准的搜索功能模块。
3. 采用 Ant Design 设计并实现用户友好的前端界面，优化用户体验。
4. 通过 Next.js 技术栈实现前端与后端服务的无缝对接和整合。
5. 完成 AI 大模型、搜索工具、后端服务与前端界面的整体架构设计，确保系统的高效运行。
项目业绩：
该 AI 搜索引擎能够智能判断用户输入的问题类型。对于事实性等无需实时信息的问题，它将直接调用大模型进行回答；而对于实时性等需要最新数据的问题，则会先调用搜索工具获取相关信息，再由大模型对搜索结果进行整合、提炼，生成答案，并在答案中清晰标注引用来源。此外，服务端采用流式输出机制，实现答案的实时、分段呈现。
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