商品Xiaomi 小米 14 5G手机 16GB+1TB 白色 骁龙8Gen3

屏幕类型与尺寸： 采用6.36英寸或6.39英寸的OLED柔性直屏，具有极窄边框和视觉四边等宽的特点，为用户带来沉浸式的观影体验。分辨率与刷新率：分辨率高达2670x1200或2800x1260像素，支持120Hz高刷新率和LTPO自适应刷新率技术，能够根据使用场景自动调节刷新率，既保证了流畅性又降低了功耗。显示效果：色彩鲜艳且饱满，峰值亮度可达3000尼特，支持杜比视界和HDR10+，为用户带来出色的视觉体验。

小米14的亮点多多，在这里就给大家不一一罗列了，主要介绍下我个人认为比较出色的点。一、搭载了与徕卡合作的光学镜头，其中“光影猎人900”和“徕卡75mm浮动长焦”是其摄影系统中的亮点。这些镜头的加入，不仅提升了手机的拍照性能，还提供了更加专业的摄影体验。特别是在低光环境下的表现，以及长焦拍摄的清晰度和稳定性，都得到了显著的提升。二、小米14配备了第三代骁龙8处理器，这是目前市面上性能最强大的移动平台之一。该处理器的加入，使得小米14在处理速度、图形渲染能力以及能效比方面都有了质的飞跃，能提供流畅无阻的体验。

这里是万代的韭菜不是随便就可以收割的韭菜小米的忠实粉丝，米8、k20pro、k40、k60都买过这次是小米14系统：搭载小米澎湃 OS 系统，在流畅性方面都是非常的顺畅，并带来了更智能的功能。跟小米智能家居的联动控制还有 AI 大模型功能。配置：直接拉满，都不用细说外观：6.36英寸的小尺寸非常的跟手，单手操作无压力拍照：徕卡认证加上小米影像大脑，拍照效果也是杠杠的

我是差不多玩笑不随便给大家开玩笑。小米14，虽然是发布快一年了，依然能打尺寸：6.36英寸的小尺寸直屏，边框非常窄，较高的视觉美感。同时拿在手机也是非常的趁手，可以单手操作，这一点是我最喜欢的。配置：全球首发第三代骁龙8移动平台， LPDDR5X 高速内存和 UFS4.0高速存储，性能两三年都不会落后影像：采用徕卡 Summilux 镜头和光影猎人900传感器。徕卡认证。生态：小米的软硬件生态圈非常的成熟

搜狗（Sogou）确实提供了一些免费的API服务，特别适合目前LLM的RAG辅助使用，以下是一些相关信息：### 搜狗API与RAG的结合1. 搜狗API的功能： - 搜狗微信文章采集API：能够快速获取微信公众号上的文章信息，支持多种数据格式输出，适用于媒体、互联网企业和科研机构等[2][8][12]。 - 搜狗地图API：提供地理位置查询、路线规划等功能，适用于基于地理位置的应用[16]。 - 搜狗收录量查询API：查询网站在搜狗中的收录情况，适用于SEO优化和网站管理员[6]。2. RAG技术的功能： - 检索增强生成（RAG）：通过结合传统的检索方法和预训练的语言模型，实现对LLM输入信息的实时更新，避免了对模型进行昂贵且耗时的微调和再训练[1][3][7][13]。 - 解决幻觉问题：通过检索外部信息作为输入，获取领域特定的知识，辅助大型模型回答问题，显著减少生成信息不准确的问题[1][7][13]。 - 信息实时性：允许从外部数据源实时检索信息，解决知识时效性问题[1][7][13]。### 应用场景1. 媒体和新闻报道： - 实时跟踪热门话题：利用搜狗微信文章采集API，媒体可以实时跟踪微信公众号上的热门话题和新闻事件。结合RAG技术，LLM可以从最新的文章中检索相关信息，生成准确的新闻报道[2][12]。 - 舆情监测：互联网企业可以利用搜狗API进行舆情监测，结合RAG技术，生成详细的舆情分析报告，为市场调研和营销决策提供依据[2][12]。2. 企业知识库管理： - 动态更新知识库：企业可以使用搜狗API获取最新的行业资讯和技术文章，结合RAG技术，动态更新企业知识库，确保员工获取的信息始终是最新的[1][3][7]。 - 客户服务：在客户服务系统中，结合搜狗API和RAG技术，LLM可以实时检索客户记录、产品规格和库存信息，生成准确的客户服务响应[1][3][7]。3. 学术研究： - 数据分析和挖掘：科研机构可以通过搜狗微信文章采集API获取相关领域的微信文章，结合RAG技术，进行数据分析和挖掘，为学术研究提供支持[2][8][12]。4. SEO优化： - 网站收录情况分析：网站管理员可以使用搜狗收录量查询API了解网站在搜狗中的收录情况，结合RAG技术，生成优化建议，提高网站在搜索引擎中的排名[6]。### 具体实现1. 数据索引： - 使用搜狗API获取所需的文章或数据，并进行索引处理。将数据分割成块，编码为向量，并存储于向量数据库中，为检索引擎提供参考点[1][3][7][13]。2. 输入查询处理： - 用户输入查询后，系统通过RAG技术处理和理解这些输入，形成检索引擎的搜索查询。利用搜狗API实时检索相关信息[1][3][7][13]。3. 生成响应： - 基于检索到的信息，LLM生成最终的响应。RAG技术确保生成的回答准确且相关，避免幻觉问题[1][3][7][13]。通过结合搜狗API和RAG技术，可以显著提升信息检索和生成的效率和准确性，满足多样化的应用需求。Citations:[1] https://www.cnblogs.com/crazymakercircle/p/18195431[2] https://www.sohu.com/a/728941685_121828907[3] https://blog.csdn.net/jdcdev_/article/details/139174502[4] https://plus.sogou.com/index.html[5] https://www.youtube.com/watch?v=jmSjKjOiXx0[6] https://www.juhe.cn/docs/api/id/452[7] https://blog.iddle.dev/public/2024/04/03/透過-RAG-技術強化-LLM-資訊檢索並明確呈現來源追溯-實作篇/[8] https://blog.csdn.net/gitblog_00056/article/details/136867260[9] https://github.com/QmiAI/Qmedia/blob/main/README.zh-CN.md[10] https://plus.sogou.com/document.html?sdkid=31[11] https://m.douyin.com/shipin/7377565646253115432[12] https://blog.csdn.net/2401_82356311/article/details/136332357[13] https://aws.amazon.com/cn/what-is/retrieval-augmented-generation/[14] http://www.tac-online.org.cn/index.php?a=show&c=index_wap&catid=425&id=3303&m=content[15] https://cloud.google.com/architecture/rag-capable-gen-ai-app-using-gke?hl=zh-cn[16] https://www.infoq.cn/article/2011/06/sogou-map-api