能够给读者惊喜，一直都是我的特色。我探讨出来的解决方案，第一无需理会刚才说到的硬件问题、终端问题和容量问题，第二全程网页操作与客户端操作，第三完全免费且快速安全。
之前在《如何用AI解决信息大爆炸的难题》中我提过，根据我们自己的全球媒体和付费信源订阅列表，Y同学研发了适用于我们社区的知识库工作流，第一步先把常订阅的媒体进行自动化AI知识库构建。这样就把全球多信源的每日更新存在了我们的知识库里。
RAG系统的搭建与优化是一项庞大且复杂的系统工程，通常需要兼顾测试制定、检索调优、模型调优等关键环节，繁琐的工作流程往往让人无从下手。
大模型的记忆片段进行多次替换的时候，会导致模型输出的内容叠加不同记忆片段，出现混淆和错乱的问题。在我做 Crew.ai 知识库测试的时，替换多份知识库文档后，发现大模型已经疯了。
去年 11 月，特工宇宙率先关注到腾讯推出了 ima copilot，并带大家体验了这款围绕知识库展开「搜、读、写」生产力提效的 AI Native 工作台。
2024 年是 AI 应用大爆发的一年，据我们知识库内部数据统计，在这一年中，我们总共收录了 1w+ AI 应用，深度调研了 300+ AI 产品。
之前出了一些 Dify 的 基础教程，后台有小伙伴经常问三金：Dify 和 fastGPT 哪个好啊？我该用哪个呢？ 为了帮小伙伴解开这个疑惑，今儿三金就先带大家分别看下这两个产品 在知识库上的异同点 。废话不多说，开整！
随着人工智能的发展，AI问答模型在各种应用场景中表现出色，尤其是在信息检索和知识问答领域。传统的RAG模型通过结合外部知识库的实时检索与生成模型，极大地提升了回答的准确性。然而，这类模型仍然面临一个重要挑战：无法有效处理长期信息，尤其是在需要持续记忆和动态更新知识的场景中表现不佳。
自从生成式 AI 和 LLM 在世界舞台上占据中心位置以来，员工们一直在思考如何最好地将这些变革性的新工具应用于他们的工作流程。然而，他们中的许多人在尝试将生成式 AI 集成到企业环境中时遇到了类似的问题，例如隐私泄露、缺乏相关性以及需要更好的个性化结果。
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。
