Wege, um mit Tavily AI-Wissen auf dem neuesten Stand zu halten
Die Echtzeit-Suchfunktion von Tavily kann die Verzögerung der Trainingsdaten für große Modelle wirksam ausgleichen:
- Dynamische WissensaktualisierungAbrufen der neuesten Web-Crawling-Ergebnisse (z. B. Techniktrends, Nachrichten) über APIs und Generierung zeitkritischer Antworten durch Kombination der Inferenzfähigkeit des großen Modells
- Erweiterung der Inhaltsextraktion: Verwendung
extractFunktionen für den direkten Zugriff auf den vollständigen Inhalt einer bestimmten Webseite, um die Richtigkeit der Angaben zu gewährleisten - Multidisziplinäre AbdeckungFinanzdaten, wissenschaftliche Arbeiten und andere Fachgebiete sind über Parameteranpassungen verfügbar.
Umsetzung der Empfehlungen:
- Einrichtung von Caching-Mechanismen zum Ausgleich von Echtzeit- und API-Aufrufkosten
- Hinzufügen von Vertrauensbewertungen zu Suchergebnissen, um die Verbreitung unzuverlässiger Informationen zu vermeiden
- Kombination
include_images=TrueZugang zu multimedialen Inhalten, um die Reichhaltigkeit der Antworten zu erhöhen
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelTavily: Echtzeit-Informationssuch-API-Dienst für KI》
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge » Wie lässt sich das Problem des veralteten Wissens über große Modelle lösen?
