没错，我的老公是AI

RAG作者：部署企业RAG系统的10个经验教训｜2025.04.11

https://www.youtube.com/watch?v=kPL-6-9MVyA RAG 作者 Douwe Kiela 近期演讲，讲述了他在部署企业 RAG 系统中获得的 10 个经验教训。 他表示，现在存在 AI Context 悖论：LLM 在复杂推理、综合信息、代码生成、数学计算等方面表现惊人（对人类“难”），但在理解和应用特定上下文信息 (Context) 方面却很困难，而这恰恰是人类凭直觉和专业知识能轻松做到的。  企业要实现从 AI 中获得差异化价值和业务转型（而不仅仅是便利性或效率提升），就必须依赖于深度、准确的企业上下文信息。目前大多数应用还停留在低上下文信息需求的“便利性”阶段。 10个经验教训： 1.更好的 LLM 不是（唯一）答案： LLM 只是整个 AI 系统（特别是 RAG 系统，包括提取、检索、生成、联合优化）的一小部分（约 20%）。一个优秀的 RAG 系统配合普通的 LLM，效果可能优于一个顶尖 LLM 配合糟糕的 RAG 系统。关键是关注系统而非孤立的模型。 2.专业知识是你的燃料： 企业内部积累的专业知识和机构知识（通常存在于文档和数据中）是驱动 AI 产生价值的核心燃料。必须设法解锁这些专业知识。 3.企业规模是你的护城河： 企业的核心竞争力在于其独特的数据。真正的挑战在于大规模地利用这些数据，让 AI 能够处理大规模、甚至“嘈杂”的真实数据。成功做到这一点，就能构建竞争壁垒。 4.试点与生产之间的鸿沟总是比预想的要大： 建立小规模试点相对容易（少量文档、用户、单一场景、低风险），但将其扩展到生产环境则面临巨大挑战（海量文档、大量用户、多场景、高安全风险、SLA 要求等）。 5.速度比完美更重要： 不要追求一开始就完美。应尽早将（哪怕不完美的）系统交给真实用户使用，获取反馈并快速迭代。通过迭代“爬山”达到目标，而不是试图一次性设计出完美方案。 6.工程师在“无聊”的事情上花费大量时间： 工程师本应专注于构建流程、提升精度、扩展应用等创造业务价值的工作，但现实中却常常耗费时间在数据分块 (chunking) 策略、文本清洗、构建连接器、配置向量数据库、调整提示、管理基础设施等相对基础且耗时的工作上。应设法将这些工作自动化或平台化。 7.让 AI 易于消费： 即使 AI 系统已部署到生产环境，如果没有被用户方便地使用，也无法产生价值。很多时候系统使用率为零。关键在于将 AI 集成到用户现有的工作流中。企业数据 + AI + 集成 = 成功。 8.让你的用户“惊叹”(Wow)： 要让 AI 应用产生粘性，需要尽快让用户体验到“惊艳”时刻。例如，帮助用户找到一个他们自己都不知道存在的、埋藏多年的重要文档并回答了关键问题。用户体验设计应围绕创造这种早期价值。 9. 可观测性比准确率更重要： 达到 100% 准确率几乎不可能，90-95% 也许可以。但企业更关心的是那无法避免的 5-10% 的错误会带来什么影响以及如何处理。因此，可观测性，包括理解系统为何给出某个答案、提供溯源依据、建立审计追踪等，比单纯追求更高的准确率更重要，尤其是在受监管行业。 10.要有雄心壮志：很多 AI 项目失败往往不是因为目标太高，而是因为目标太低。不要满足于解决“401k 供应商是谁”这类简单问题，要敢于挑战能带来真正业务转型的难题。

AI分析+标签管理+关系图谱，效率跃迁三倍速

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撼动美国ai霸权？聊聊deepseek搅起的惊天骇浪

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诺奖得主、AI教父辛顿：做科研，真正的原创点子都是源于对他人错误的研究，或者你主观认为的谬误。

世界新闻自由日：人工智能时代的公共产品

言论自由是一项基本人权，包括持有主张而不受干涉的自由，和通过任何媒介和不论国界寻求、接受和传递消息和思想的自由。联合国大会于1993年12月宣布将《温得和克宣言》通过的日子——5月3日设立为“世界新闻自由日”。 联合国秘书长古特雷斯在视频致辞中指出，在这个饱受冲突、分歧和错误信息泛滥困扰的世界里，“世界新闻自由日”凸显了一个基本真理：民众的自由有赖于新闻自由。自由独立的新闻业是一项不可或缺的公共产品。它是问责、正义、平等和人权的支柱。 然而，新闻自由正面临前所未有的威胁。人工智能既可能促进表达自由，也可能对其造成压制。错误信息、虚假信息、赤裸裸的谎言、深度伪造和仇恨言论，正汇聚成一股汹涌的浪潮，成为信息高速公路上密布的地雷……准确、可核实、以事实为基础的信息是化解这些问题的最佳工具。 今年，联合国将举办全球特别活动，主题为“信息：人工智能时代的公共产品”，以深入探讨新闻业的未来，探索人工智能的媒体变革力量，并邀请全球专家和创新者参与其中，共同探究如何应对技术与新闻自由交叉领域的重大挑战。