大模型ai

RAG概念被误用：AI应用落地需回归上下文工程本质在生成式AI爆发式发展的当下，"RAG"（Retrieval-Augmented Generation）作为技术热词频繁出现在行业讨论中。这个将检索与生成简单组合的概念，被普遍视为大模型落地的标准方案。但Chroma创始人Jeff Huber在Latent Space播客中的犀利观点，犹如一记警钟：RAG本质上是误导性的概念包装，其模糊的工程边界正在阻碍AI应用的深度发展。

AI Search进化论：从RAG到DeepSearch的智能体演变全过程在AI技术狂飙突进的今天，大模型的"知识幻觉"始终是悬在头顶的达摩克利斯之剑。斯坦福大学研究显示，GPT-4对2023年后知识的准确率骤降至62%。这种知识时效性危机催生了检索增强生成（RAG）技术，但传统RAG的机械流程已难以应对复杂任务。随着推理模型和工具调用能力的突破，AI Search正经历从"检索工具"到"自主智能体"的质变。本文将带您穿越技术演进的三个关键阶段，解密DeepSearch如何突破知识边界与能力边界，揭示智能体自主性背后的技术密码。通过对比Jina AI、Google Gemini

从依赖到自研：一个客服系统NLP能力的跃迁之路2015年在某平台上线初期，智能客服系统即采用行业通用的第三方NLP解决方案。在随后的八年发展历程中，系统虽历经三次重大版本迭代，但始终未能突破核心语义识别能力的外部依赖。这种依赖带来了三重困境：定制化需求响应滞后导致业务适配性不足，数据安全边界模糊引发合规风险，持续增长的调用成本挤压运营空间。随着平台交易规模突破千亿，日均咨询量超过50万次，传统模式已难以支撑精细化服务需求。

什么是AI思维：它是智能优先与世界模型重构商业逻辑模式识别是否属于智能原生？无人公司是概念炒作还是未来趋势？这些争论暴露了当前AI理解的碎片化。互联网思维强调连接与流量，而AI思维的核心是重构价值创造逻辑。当AlphaGo通过自我对弈探索人类未知的棋路时，已预示了思维范式的根本转向。

微软CEO Satya Nadella提出AI重构法则：从范式跃迁到社会盈余从客户端到互联网、移动互联网再到云计算，技术平台的演进始终遵循“平台变革→产品跃迁→反哺平台”的螺旋上升逻辑。AI的特殊性在于其叠加了前三代技术的基础设施能力：

我是有底线的