以下示例是使用这种方法构建的购物助手

我们为 LlamaIndex 和 LangChain 开发了一个新的连接器WordLift Reader，将静态和结构化数据转换为动态和交互式对话。 只需几行代码，我们就可以通过从 KG 中提取我们想要的子图来准确指定我们需要的数据。我们通过使用 schema.org 词汇表（或我们使用的任何自定义本体）的特定属性来做到这一点。 连接器使用 GraphQL 从 KG 加载数据，这确保对话始终与网站的最新更改保持同步，而无需爬行。可以看出，多个模式类的组合有助于 AI 响应多个意图： schema:Product 来推荐产品 schema:FAQPage（在此站点上）用于回答有关商店退货政策的问题 ​​代码模型 正如GitHub最近的一项研究所证明的那样，它们已经对开发人员的生产力产生了重大影响。当开发人员在结对编程模式下使用人工智能时，会感到更有成就感。对于 GitHub Copilot 等模型引入的 IP 侵犯仍然存在一些担忧，而且解决这些问题的措施还太少。

尽管如此，在 SEO 行业中，它们也开始发挥作用。 文本到正则表达式 一个非常简单的 手机号码数据 用例是将简单的英语转换为正则表达式，以帮助您过滤 Google Search Console 中的数据。丹尼·里奇曼 (Danny Richman) 为您提供了帮助，如果您想了解更多信息，这里是他的食谱。 文本到结构化数据 几年前我使用 GPT-2 训练了第一个模型，现在使用 Codepilot 事情变得简单多了。这些解决方案对于绘制您想要获得的 JSON-LD 非常有帮助。 图像模型 用于图像生成的生成式人工智能模型正在彻底改变内容行业。我们看到人工智能生成的图像在短短几个月内就迅速走红，甚至赢得了美术比赛。每个型号都有其独特的触感；您将从 Midjourney 中获得更多梦幻般的图像，从 DALL·E 2 或 Stable Diffusion 中获得更真实的结果。所有模型对世界都有相同的理解。



这被编码到 CLIP 中，这是一种由 Open AI 在大量（图像、文本）对上进行训练的对比语言-图像预训练。可以指示 CLIP 分析图像和文本之间的语义相似度。如果您真正想了解生成图像的 AI 模型如何工作，CLIP 就是您的起点。 这是一个介绍性 Colab，您可以使用它来了解 CLIP 的工作原理（由Jina AI提供支持）： [Colab] –实验 CLIP 的 代码 超分辨率 在 SEO 背景下，一件非常简单的事情就是使用人工智能模型来提高与博客文章或产品相关的图像的分辨率 。 SEO 图像优化，尤其是与结构化数据结合时，有助于提高点击率。 这是一篇博客文章和代码，可帮助您开始图像放大： [博客文章] – AI 驱动的图像放大器 [Colab] –批量放大图像的代码 视觉推理 想象一下，通过训练一个可以分析图像并验证与描述每个产品的文本是否对应的模型，对大型产品目录进行自动化广泛评估的潜力。