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人工智能技术及行业应用——基础概念与它们的关系
人工智能技术及行业应用——基础概念与它们的关系人工智能（AI）是一种能够让机器表现出人类智能行为的技术，这些行为包括感知（如视觉、语音识别）、推理、学习以及与环境交互等能力。
金融科技：在股票市场预测、信用评分、欺诈检测和自动交易系统中的应用。客服和聊天机器人：通过NLP技术构建的聊天机器人，可以提供24/7的客户支持和服务。推荐系统：用于电子商务网站和流媒体服务中，为用户提供个性化的推荐内容。
综上所述，人工智能是一个复杂而多面的领域，涉及技术实现、哲学探讨、分类比较以及与人类智能的关系等多个方面。理解这些基本概念对于深入学习和应用AI技术至关重要。
理论基础：机器学习：是人工智能的核心技术之一，通过让计算机从数据中学习并自动改进算法，从而实现对未知数据的预测和分类。知识表示：涉及如何将人类知识以计算机可理解的形式进行表示，是构建智能系统的基础。 技术实现：计算机视觉：使计算机能够理解和处理视觉信息，如图像识别、物体检测等。
...RAG、函数调用、Agent、知识库、向量数据库、知识图谱、AGI...
提供基础推理能力；Prompt是与大模型沟通的语言；RAG为大模型提供外部知识；函数调用赋予大模型执行特定操作的能力；Agent让大模型能够主动规划和行动；知识库、向量数据库和知识图谱则为整个生态提供结构化的知识支持。
搭建知识库存储 选工具：非结构化知识（如文章、段落）：用向量数据库（如 Milvus、FAISS），把文本转成 AI 能理解的 “向量”，通过语义相似度快速找相关内容。结构化知识（如实体关系）：用知识图谱（如 Neo4j），直观展示 “谁和谁有关”（如 “华为 - 生产 - Mate 60”）。
知识图谱的引入，可以弥补文本到向量转换过程中的缺陷，从而减轻大模型的幻觉。通过将文档转换为向量，并结合知识图谱中的实体和关系信息，我们可以更准确地理解文本的含义。整合优势：在RAG系统（检索增强生成模型）中，知识图谱和向量数据库可以相辅相成。
人工智能行业有哪些
1、人工智能包括的板块或行业主要有以下几个：核心技术领域：这包括AI芯片、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术等。这些技术是人工智能发展的基础，为各种应用提供了强大的支持。智能终端领域：涉及VR/AR、智能家居、智能穿戴等设备。这些设备利用人工智能技术，为用户提供了更加便捷和智能的生活体验。
2、农业 许多人工智能技术已被用于农业，如在无人机，喷洒农药除草、实时监测作物状况、材料采购、数据收集、灌溉、收获和销售。通过人工智能设备终端的应用，农业和畜牧业的产量得到了很大的提高，许多人工成本和时间成本也大大降低。
3、人工智能行业主要包括以下几个领域：计算机视觉：应用场景：安防监控、自动驾驶、图像搜索、机器人等。技术特点：通过深度学习技术实现图像识别，提高安全性和生活便利性。自然语言处理：应用场景：翻译、问答系统、智能对话、聊天机器人等。
人工智能能解决医疗行业什么问题
1、人工智能可以解决医疗行业中的以下问题：提高诊断准确性：人工智能利用深度学习算法和模式识别技术，可以分析大量医疗数据，提高诊断的准确性，减少误诊率，从而提升医疗决策的质量。缩短患者等待时间：通过智能排队和资源优化技术，人工智能可以合理分配医疗资源，减少患者的等待时间，提高治疗效率，改善患者的就医体验。
2、人工智能在医疗领域的应用颇为广泛且具有重要意义。它能辅助医生进行疾病诊断、提供个性化治疗方案、优化医疗流程等。在疾病诊断方面，人工智能通过分析大量医疗影像数据，如X光、CT、MRI等，能够快速且准确地发现病变。
3、目前，人工智能的应用领域广泛，包括医疗、军事和民生等多个行业。在医疗领域，AI能够通过自主学习和大数据分析，为医疗行业提供更加便捷、高效的服务。
4、促进医疗资源均衡：通过人工智能技术，我们可以更好地解决医疗资源分布不均、医疗质量不平衡的问题，提高医疗服务的可及性和公平性。推动医疗健康产业发展：人工智能将促进医疗健康产业的转型升级和创新发展，为医疗健康领域带来更多的机遇和挑战。
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