绝了!微信读书悄悄上线AI黑科技,体验后直呼过瘾!

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绝了!微信读书悄悄上线AI黑科技,体验后直呼过瘾!
6657点击    2024-12-10 15:15

书中自有黄金屋,书中自有颜如玉,AI时代,每本书确实变成”颜如玉“般的人,可以和读者实现对话了。


借助着腾讯混元大模型,微信读书在今年更新了两款王炸组合:AI大纲和AI问书!


什么是AI大纲?


顾名思义,就是AI帮助你整理好一本书的大纲内容!!


以前教别人如何快速识别一本书的大纲,很简单,去扫读一遍目录,但读完目录不能完全了解这本书到底讲了什么。


现在读书方便太多了,书籍资源一搜一大堆,AI帮助你整理好大纲,等于把饭喂到嘴边了。


绝了!微信读书悄悄上线AI黑科技,体验后直呼过瘾!


以前读书做一个大纲基本上要读完一本书。


如今AI帮助你提高效率,直接改造原文目录,简化文章的长篇内容和结构,便于读者快速了解文章重点内容。


现在的产品太懂用户的需求了, 基本上AI能干的事情,不会让读者花时间动脑了。


比如,我们总是会收藏很多大咖的推荐书单,或者突然鸡血买了不少书籍。


发誓2024年一定要好好读书,无奈的是,要么收藏夹吃灰,要么翻几页扔到一边。


算一算,你上次完整翻完一本书距离到现在已经多久了?


即使平时有空偶尔翻几页,总是接触到碎片化的信息,而且还要花时间筛选一本书获得重要信息。


那怎么解决呢?


一个方法:跳读、跳到自己喜欢的部分阅读!


但这个方法或许让你错过一本书的重点内容,AI大纲正好弥补了这一点。


但是你们思考过没有,读书是为了什么?


一些书籍不是简单地读完重点就可以了,读书一定是为了追求理解,作者在书中用了很多个细节帮助你更好地理解某个结论。


如果只是简单用AI大纲获得一本书的精华内容,一定会忽略掉书中的某些细节和观点,会使你对这本书理解的不够全面。


好的习惯会让你事半功倍,一旦对AI大纲有依赖性,你觉得算好习惯吗?


如果读书过度依赖AI大纲,必然会让读者失去自主阅读的能力,无法深入理解和思考书籍的内容,还会影响到深度思考能力。


接下来介绍一个更好玩的王炸功能:AI问书!!


简单来说:微信读书自带了一个随时搜索和提问的AI助手


在阅读过程中,如果遇到不理解的词句或概念,只需长按选中相关文字,在弹出的功能选项中选择“AI问书”即可。


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AI问书功能的优势在于其即时性和准确性。


不管是以前还是现在,总是会遇到很多不熟悉的词或者复杂的概念。


如果是非常低频的概念,跳过就是了,可是碰到高频且陌生的概念,直接会影响接下来的阅读。


传统阅读中,当我们遇到不理解的内容时,通常需要暂停阅读,然后去百度、小红书搜一搜。


比较麻烦的是不一定直接找到让你快速理解的解释,还需要来回切换页面。


而且有时候搜索过程中,被其他有趣的内容吸引,彻底忘记了读书这件事情。


不仅浪费时间,还容易破坏阅读的心流时刻。


现在好了,在微信读书阅读界面,学习哪里哪里不懂长按哪里,AI问书帮你寻找到答案!


通过即时解答,无需离开当前界面,即可获得所需的知识和信息,保持了阅读的连贯性和流畅性。


同时,AI问书功能还充分利用了微信读书的生态资源。通过对这些资源的智能提炼和分析,给你更高质量、可信权威的答案。


除了这种书中直接搜索不懂的词汇/概念,我们也可以以问题驱动去使用这个功能。


简单说,你的问题也可以在AI问书中获得答案,对比图中的答案,基本上大差不差。


但是这些答案比较有局限性,局限在微信读书的书籍生态和版权,无法从其他平台获取到更多有效的信息。


不过可以取巧一下,将更有价值的文献、公众号文章导入微信读书,手动添加你经常使用的生态资源,使AI问书的答案更符合你的预期。


总之,不管是哪种方式,AI问书至少具备三个直接性功能:回答问题、延伸问题、解释概念。


此外,我还非常喜欢这么详细且针对性的解答,而且这些答案还有引用文献/书籍,具备非常强大的追溯能力。


这个追溯能力 来自于“RAG(检索增强技术)"技术。


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不仅让你检索到大众通识的信息,还可以直接链接到最新的信息资源。


比如,搜索关键词“反脆弱性”,不仅让我了解到了反脆弱性的定义、特性等等,而且在这些解释中引用了最新的文献和书籍解读。


AI问书也提供了存在的提问,你可以自由选择,让AI继续解答。


不过还不太了解这个提问的背后是否深度学习了用户的阅读广度和习惯。


最后,用关键词检索出出现同样词汇概念的书籍,方便读者追溯到一个概念的源头。


同样,AI问书有利有弊,AI问书回答的准确性还需要不断完善,或者当AI面对更复杂的问题,是否能给出最合适的答案。


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最后想说的是,当今快节奏、碎片化的生活方式下,人们的阅读习惯也在发生着变化。


越来越多的人开始追求高效、便捷的阅读方式,而AI大纲和AI问书两大功能正好满足了这一需求。


AI大纲功能满足读者快速把握书籍整体结构,提高了阅读效率。


而AI问书功能则满足即时解答,在阅读过程中随时解决疑惑,保持阅读的连贯性和流畅性。


文章来自微信公众号“毓华读书”,作者“毓华”


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RAG

【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。

项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag

【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。

项目地址:https://github.com/langgenius/dify


【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。

项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main


【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目

项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata


【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。

项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI