神奇植物在哪里？文心大模型助力一秒读懂花草的“前世今生”
原文中文，约7300字，阅读约需18分钟。
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内容提要
本文介绍了利用AI技术构建风景园林行业的植物知识科普系统，包括大模型应用的技术流程框架、多模态特征提取和向量数据库的优势。通过文心大模型生成个性化版本的内容输出，解决了植物识别App的简单识别功能和内容缺乏趣味性的问题。文章还介绍了特征提取、向量数据库的创建和使用，以及个性化定制植物科普内容的方法。
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关键要点
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利用AI技术构建风景园林行业的植物知识科普系统。
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介绍大模型应用的技术流程框架和多模态特征提取的优势。
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解决植物识别App的简单识别功能和内容缺乏趣味性的问题。
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使用文心大模型生成个性化版本的植物介绍，增强趣味性。
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特征提取将图像转化为高维向量，输入向量数据库进行比对。
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向量数据库的优势包括存储管理特征向量、速度快和泛化能力强。
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使用Milvus作为向量数据库，支持分布式和高并发特性。
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创建向量数据库和集合，存储植物信息和特征向量。
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通过相似度计算进行植物识别，输出植物名称和介绍。
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个性化定制植物科普内容，根据用户画像生成不同版本的介绍。
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使用ERNIE Bot SDK接口进行个性化内容生成，提供100万tokens的免费调用额度。
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希望其他领域开发者也能根据行业特点制作不同的prompt template。
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