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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。

IDA+MCP大模型，AI自动做安卓so算法逆向分析，爬虫进阶必备！

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未来机器人会先推开谁家的门？

说起机器人，你想到的是不是都很像人，例如2016年大火的美女机器人“佳佳”？但其实，机器人并不需要像人。“佳佳之父”、我的前辈同事、中国科学技术大学机器人实验室主任陈小平教授，就是这么认为的。 陈小平老师做过的机器人远不止佳佳，还包括踢足球的机器人、家居服务的机器人、以柔克刚的机器人，甚至机器大熊猫。他在许多国际机器人大赛中获得冠军，还提出一系列机器人智能技术路线，如“开放知识”和“融差性原理”。 虽然已经有了这么多成果，但为什么机器人还没有走进千家万户？机器人领域的困难何在？解决之道何在？未来十年，机器人会优先应用在哪些领域？陈老师对此都有深入的思考。欢迎大家来到科大！

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用DeepSeek+剪映制作民间故事视频，1分钟学会

YOPOv2：无人机目标追踪与自主避障

论文：YOPOv2-Tracker: An End-to-End Agile Tracking and Navigation Framework from Perception to Action 论文：一个从感知到动作的端到端敏捷追踪与导航框架 代码即将开源：https://github.com/TJU-Aerial-Robotics/YOPO-Tracker 高速避障代码[已开源]：https://github.com/TJU-Aerial-Robotics/YOPO

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【AI虚拟伙伴】对接本地Dify聊天助手知识库教程 实现更优角色扮演

本期视频我们将探索如何利用Dify构建一个强大的本地知识库，并通过这一知识库来提升AI虚拟伙伴的角色扮演能力。Dify是一个开源的LLM应用开发平台，本教程将逐步指导您将角色资料上传至Dify聊天助手的知识库，并配置API密钥，以实现更加精准和丰富的对话体验。 · 枫云AI虚拟伙伴为公益免费的陪伴型二次元AI数字人软件 Dify开源地址：https://github.com/langgenius/dify AI虚拟伙伴地址：https://swordswind.github.io/2024/09/12/mateexp/

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