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本文目录一览：

• 1、中国第三个历史厚重的城市
• 2、该来的还是来了!人工智能行业的又一警钟,不仅仅是对OpenAI
• 3、做产品手册用什么软件
• 4、AIGC副业赚钱指南!含AI入门教程(66+变现实操案例+免费AI工具)
• 5、一文讲透:大模型、RAG、函数调用、Agent、知识库、向量数据库、知识图谱...

中国第三个历史厚重的城市

1、中国历史厚重的三大城市依次为：西安、北京、洛阳。

2、中华最古老的十座城市已梳理完毕，洛阳以4500年建城史位列榜首。 洛阳（建城史约4500年）十三朝古都，中华文明重要发祥地。既有见证佛教传入中国的白马寺，又有龙门石窟这样的世界文化遗产，在东亚文明史上长期处于中心地位。 开封（建城史4100余年）八朝古都的辉煌在《清明上河图》中永久定格。

3、——凉州词 · 王翰(唐) 「 ”凉州”两个字在武威的印记可谓深刻，十六国期间，河西一带总共出现过5个「 ”凉国”，由于每个立国的君王都把「 ”凉”字看得很重，互相也不区分一下，就把这一段本来并不复杂的历史搞得很一言难尽。 简单来说，这五个凉国依次是：前凉、后凉、南凉、北凉、西凉。

4、西安被国家立为第三个国际化大都市主要凭借其深厚的历史文化底蕴、独特的地理位置以及日益提升的国际影响力。以下是具体原因：深厚的历史文化底蕴：西安是中国历史上建都时间最长、朝代最多、影响力最大的都城之一，被誉为“十三朝古都”。

5、西安，古称长安，是西周、秦、西汉、隋、唐等十三个朝代的都城，堪称中国古代早期至鼎盛时期最具代表性的政治与文化中心。北京作为元、明、清三朝都城，延续了近八百年的首都历史，是中国近古以来政治格局的核心，保存了故宫、天坛等大量完整的宫殿建筑群。

6、有历史厚重感的城市包括北京、西安、洛阳、南京、重庆、苏州、安阳、敦煌、泉州、大同、邢台等。

该来的还是来了!人工智能行业的又一警钟,不仅仅是对OpenAI

这起诉讼不仅对OpenAI构成重大挑战，也为整个行业敲响了警钟，凸显了加强监管、伦理自律和透明度的必要性。诉讼核心指控与背景据财富新闻报道，当地时间6月29日，OpenAI及其投资方微软被列为集体诉讼被告，原告要求索赔30亿美元。

该诉讼寻求法院裁定OpenAI授予微软使用其人工智能模型的许可证无效，马斯克还声称，这些模型超出了OpenAI与微软合作伙伴关系的范围。第三次诉讼：2024年11月中旬，马斯克提起第三次诉讼，并扩大了投诉范围，指控微软和OpenAI违反了反垄断法，限制了市场的公平竞争，进一步引发了关于AI行业监管的讨论。

当地时间6月12日，联合国秘书长古特雷斯公开支持建立人工智能领域的“国际原子能机构（IAEA）”。他指出生成式人工智能敲响了警钟，必须认真对待这些警告。

做产品手册用什么软件

能够AI自动生成使用手册的软件有胎狗插件、Scribe AI、AI产品说明书生成工具。以下是详细介绍：胎狗插件：这是一款具有独特功能的插件，其核心能力在于可以记录鼠标的点击动作并自动截图。在实际使用场景中，当用户进行软件操作时，胎狗插件会精准捕捉每一个鼠标点击的瞬间，并同步完成截图操作。

WPS文字助手 功能特点：借助其丰富的文本处理功能，用户可以输入产品相关信息，它能按照一定格式生成类似使用手册的文档。例如输入一款软件的功能介绍，它能快速整理成具有标题、段落的使用说明文档。

推荐使用Baklib等在线工具，同时可结合Adobe InDesign、Canva等设计软件优化视觉效果。

AIGC副业赚钱指南!含AI入门教程(66+变现实操案例+免费AI工具)

AI制作个性化营销视频卖给中小公司，或利用Lumen5为电商卖家批量产出促销素材；结合AI的数据分析功能优化内容，可提升转化率。值得注意的是，成功赚钱需持续学习最新的AI技术如AIGC应用、维护作品集以展示风格多样性，并关注版权问题。通过优化创意和执行，AI剪辑能成为低投入、高回报的副业。

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一文讲透:大模型、RAG、函数调用、Agent、知识库、向量数据库、知识图谱...

RAG，即 Retrieval-Augmented Generation，是一种增强大模型能力的方法。它通过引入知识库，让大模型在生成回答之前先进行查询，从而解决大模型记不住东西、容易瞎编回答的问题。RAG 的工作流程是：AI 先从知识库里查找相关信息，然后将这些信息送入大模型进行处理，最终生成更加准确和可靠的

RAG（检索增强生成）通过连接外部知识库（如企业文档、行业数据库）解决大模型“知识时效性”和“专业领域缺陷”问题的技术。其工作流程分为两步：检索阶段：根据用户问题从知识库中快速定位相关信息（如通过向量相似度匹配）；生成阶段：将检索结果与大模型生成能力结合，输出更准确、更新的

RAG（检索增强生成）技术核心定义：RAG（Retrieval-Augmented Generation）是结合“外部知识检索”与“大模型生成”的混合架构，解决大模型“知识过时、幻觉问题”。工作流程： 检索阶段：将用户问题转化为向量，匹配外部知识库（如文档、数据库）中的相关内容。

LangGraph（自主开发框架）：基于图结构的Agent开发方法，适合动态任务场景。RAG技术深化 RAG基础与向量数据库：从原理到实践，覆盖FAISS、Chroma等工具的应用。企业级RAG优化与评估：解决长文本处理、幻觉问题，提升答案准确性与相关性。GraphRAG应用：结合知识图谱增强语义理解，支持复杂查询与推理。