人工智能在线咨询支持的检索类型非常多样，旨在为用户提供准确、及时的信息和解答。以下是一些主要的检索类型：
1. 自然语言处理（NLP）：NLP是人工智能的一个重要分支，它使计算机能够理解和生成人类语言。通过NLP技术，人工智能可以分析用户输入的文本，理解其含义，并根据用户的查询提供相关的信息和建议。
2. 知识图谱：知识图谱是一种结构化的知识表示方法，它将知识组织成有向图的形式。通过知识图谱，人工智能可以理解不同实体之间的关系，从而在用户提问时提供更全面、准确的回答。
3. 机器学习与深度学习：机器学习和深度学习是人工智能的两个重要分支，它们使计算机能够从数据中学习并做出预测。通过机器学习和深度学习，人工智能可以不断优化自己的算法，提高检索的准确性和效率。
4. 语义理解：语义理解是指机器理解自然语言的含义，并将其转换为机器可理解的格式。通过语义理解，人工智能可以理解用户的问题意图，并提供更准确的回答。
5. 情感分析：情感分析是指识别和提取文本中的情感信息。通过情感分析，人工智能可以理解用户的情绪状态，从而在回答问题时更加关注用户的需求和感受。
6. 推荐系统：推荐系统是一种根据用户的行为和偏好，为用户推荐相关物品或信息的智能系统。通过推荐系统，人工智能可以根据用户的历史行为和当前需求，提供个性化的检索结果。
7. 语音识别与合成：语音识别是将人类的语音信号转换为机器可理解的文字，而语音合成则是将文字信号转换为人类的语音输出。通过语音识别与合成技术，人工智能可以实现与用户的自然交互，提高用户体验。
8. 图像识别与处理：图像识别是指计算机对图像进行分析和理解的过程。通过图像识别技术，人工智能可以实现对图像内容的识别和分类，为用户提供相关信息和建议。
9. 视频分析与识别：视频分析是指对视频中的图像进行识别和处理的过程。通过视频分析技术，人工智能可以实现对视频内容的分析和理解，为用户提供相关信息和建议。
10. 实时搜索与推荐：实时搜索是指根据用户的实时行为和需求，为用户提供相关搜索结果的服务。通过实时搜索技术，人工智能可以实现对用户行为的快速响应，提供更准确、及时的搜索结果。同时，实时推荐系统可以根据用户的兴趣和行为，为用户推荐相关的内容和服务。
