企业网站托管服务常用指南学动漫制作很烧钱吗

张小明 2026/1/11 3:52:59
企业网站托管服务常用指南,学动漫制作很烧钱吗,企业解决方案平台,软件推广联盟最近调研了多个知识库产品#xff0c;主要是因为要通过LLMRAG的方式实现企业内的知识问答。现在提到知识库#xff0c;已经不是指飞书#xff0c;notion#xff0c;wiki#xff0c;金山了#xff0c;更多是说RAG#xff08;检索增强生成#xff09;知识库#xff0c;通…最近调研了多个知识库产品主要是因为要通过LLMRAG的方式实现企业内的知识问答。现在提到知识库已经不是指飞书notionwiki金山了更多是说RAG检索增强生成知识库通过LLMRAG的方式可以实现知识检索准确率的提高。LLMRAG简述大佬的流程图是这样的。小弟的流程图是这样子的知识库产品RAG技术都已经作为智能体开发的基础组件。离开知识库大模型就是个傻子。那么大家都说大模型是傻子究竟犯了什么事呢为什么越来越不认可大模型的价值下面我给大家说说大模型的几个局限性。大模型的局限性1、陈述的内容过期没有新鲜知识。模型训练的数据是在模型发布前就已经决定的24年发布的模型你没法问他2025年的总统是谁你也没法问他昨天蔚来发布的财报说明什么问题。当然你可以通过联网查询功能来实现新知识的获取可以是大模型支持的联网查询功能也可以是豆包这种提供的联网查询功能实际就是通过爬虫去爬取网页上的排名靠前的与你问题匹配度较高的内容然后丢给大模型整理输出而已。如果你使用联网功能很多那么很快平台的广告就来了谁给的钱多谁就能在大模型联网搜索时被召回。下一个莆田医院就不远了。2、一本正经地胡说八道。让他找出《千字文》中重复的3个字。他就会找出3个字。还记得我们问1.11大还是1.9大的问题吗他将1.11大的结论分析得井井有条。从书籍中只找到一个“巨”而“钜野洞庭”不是“巨”而“发”之所以重复是头“髪”的发和發财的“發”简体重复了。同样的玉出昆冈是 “崑”而 “昆池碣石” 中的 “昆”没有山字头简体重复了。好吧即使他检索的是简体3个错了2个就算了。我让他再找20个他真的就找20个了管你对不对所以我认识的CEO和非CEO们都说豆包是小学生。3、企业内部知识无法给出合适的答案。这些毋容置疑大模型对于企业内的知识肯定是一无所知的。其他一些局限问题比如逻辑推理能力极差还不承认上下文窗口限制不能处理太大的如此根据不同模型及参数量会有些区别比如128K token已经是极限。怎么解决大模型的问题呢用了知识库使用LLMRAG就能解决问题吗答案是不能。企业知识现状大多数企业的知识整理都是零散的有的部门用飞书有点用金山也有部署了confluence还有用外部的其他免费系统。对于知识极少公司愿意买一个容器来存放知识。导致大量的企业知识都在人员流动过程中丢失知识不是企业生产力人才是。一个任务丢给那个人就指望着那个人去完成即可至于是否有知识沉淀是否有操作指引是否有验收标准都是去执行的那个人去搞定。所谓牛马即如此。把责任人定义好好像事情就解决了一样。于是牛马完成了工作之后也不会主动将知识沉淀成为企业的资产。只会用这些知识敲开他下一个马厩/牛棚的大门。知识管理企业从不重视有了AI企业是怎么用知识的现如今需要用AI去替代人了就想到如果将我企业的知识给到AI是否AI就能提高员工的工作效率了呢答案是没错于是企业导出搜刮知识东一片西一片也没有分类也没有标签跟没有统一格式。阿牛写的文档跟阿马写的风格不同。也有线上的有线下的。都投到Agent开发平台的所谓“知识库”里期望就能从中找到答案。于是agent开发工程师上线了。通过各种操作高端操作。通过各种技术手段解析、分段、向量化、知识图谱等等无法穷尽催生了各类微调模型Loraembedding排序算法。唯一不处理的就是知识的质量没人关心知识质量都认为知识在那里了作为agent开发工程师你用好知识是你的本职工作。怎么实现我不管。于是公司内形成了一种共识推动企业知识治理是极其艰难的事情。于是Agent工程师就开干了。搞不定知识总能搞定领导吧领导问数据我写好常用的SQL语句只要匹配到了就用这个SQL执行。领导问问题写好问题分类只要匹配到了就回答这些内容。问到的片段很少没关系我让LLM扩写就行了。实在不行我通过FAQ文档整理一些常见问题也能路演能拿到结果。不就做做宣发嘛我的强项其实知识治理可以这么做通过知识获取、知识加工到知识治理设计7个环节短期平台构建驱动方案落地技术层面完成知识知识管理平台搭建实现采集、加工、存储、基础检索功能建设流程层面制定初版知识录入规范如标题、分类模板、知识运营体系确保知识可被各类系统使用业务参与业务部门提供核心知识清单及分类IT 部门负责数字化落地。中期知识运营体系初步落地业务主导知识建模建立业务领域的知识分类体系定义实体关系定义标签体系IT 优化技术支撑基于业务模型升级检索算法如相似内容推荐开发知识复用的工具组件如模板库、案例库建立运营机制业务部门指定知识管理员制定知识质量标准负责知识审核、更新和培训IT 部门提供数据看板如知识使用率、复用次数长期知识运营体系高水平业务流程与知识管理深度绑定将知识获取、应用、治理嵌入业务系统打通研、产、供、销、服、管全价值链减少知识盲区建立知识生态文化业务部门将 “知识贡献” 纳入绩效考核如分享案例得积分形成 “用知识解决问题” 的组织习惯通过业务领域、团队、个人协作保障知识及时更新及持续新增IT 提供智能化支撑引入 AI 技术实现知识的自动更新、关联和推荐减少人工干预成本。通过知识运营可以提高知识的可用性针对LLMRAG的场景可以更自如地应对。单纯的RAG知识库没有知识运营的能力就如现在很多产品做的那样而真正要起到效果的是知识成效。而要做知识治理非得从根基做起不可也就是还是要回归到知识库与wiki飞书集成与业务系统集成与数据中台集成。通过知识库做好知识运营方可用于Agent开发。领导者应该给执行人提供方向决定做什么的同时更重要的是决定不要什么。不要安排一件事情下去就等着见效果。你见到的效果或许是假的。不稳的地基工人给你建的楼房多漂亮也心中要有数打个卡发个朋友圈可以可千万别进去住。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”
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