RAG之父Kiela：部署RAG Agent（智能体）的10个经验教训

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昨天读了Douwe Kiela的一场演讲记录。两小时内，我推翻了过去3个月的AI项目方案。 每年有数千家企业部署RAG系统，但87%最终沦为摆设。为什么？ 技术没问题，方法错了。系统集成比模型重要，数据价值比算法关键，企业落地比概念验证难。 我是持续探索与AI协作方式，觉醒强大自己的周知。希望今天分享对你有启发。 系统大于模型 企业AI项目最常见的错误：过度关注语言模型性能。 "更好的大语言模型不是唯一答案，系统级能力优先于模型性能。" Kiela的第一条教训直指痛点。 一家财富500强企业花费900万美元购买最先进的模型，最终用户却只用它来检查邮件拼写。他们忽略了完整的工作流程集成。 另一家初创公司用开源模型构建了端到端系统，成本只有前者5%，却创造了10倍价值。 成功的RAG项目都不是因为模型最强，而是因为系统最完整。 性能差 ………………………………