要说最近大模型应用里哪个赛道最火爆，AI搜索当属其一。 大厂初创纷纷下场不说，功能也越卷越深度：集成论文库、引入多模态实现图片分析……大有把知识获取成本再打骨折的趋势。 就在量子位近期收到的读者反馈中，我们也实实在在感受到了大家伙儿对AI搜索的期待，还观察到了一个呼声很高的需求——AI搜索+知识库。
把微信公众号优质内容变成自己的专属知识库，只差这一个AI助手！
在当今大模型技术日新月异的背景下，数据已跃升为构建企业大模型知识库、优化训练与微调，乃至驱动模型创新不可或缺的核心要素。
拥有智能索引库、专属知识库、混合大模型调度系统的 AI 原生搜索，能否成为正统，引领搜索引擎的下一个三十年？
更好的效果，更低的价格，听起来是不是像梦呓？
上篇已经详细介绍了AI使用知识库进行时到底发生了什么
在把AI大模型能力接入微信后，发现很多朋友想要落地在类似客服的应用场景。但目前大模型存在幻觉，一不留神就胡乱回答，这在严肃的商用场景下是不可接受的。
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术正在彻底革新 AI 应用领域，通过将外部知识库和 LLM 内部知识的无缝整合，大幅提升了 AI 系统的准确性和可靠性。然而，随着 RAG 系统在各行各业的广泛部署，其评估和优化面临着重大挑战
LLM 很强大，但也存在一些明显缺点，比如幻觉问题、可解释性差、抓不住问题重点、隐私和安全问题等。检索增强式生成（RAG）可大幅提升 LLM 的生成质量和结果有用性。
无论是大模型独角兽们长在飞书上，还是最大AI科普发生在飞书上。AI正在与飞书产生越来越深入的关联。
