为什么自建RAG系统,往往比你想象中更昂贵
很多团队以为RAG只是“向量数据库+大模型”的工程拼装,但Ofer用一线经验揭示:真正的成本隐藏在质量、规模、安全与运维细节中。这篇文章带你看清自建RAG在企业级落地时最容易被低估的七个坑。
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许多团队投入大量精力做LLM评估,却依然在生产环境频频翻车。本文基于AI Engineer的一场演讲,解释为什么常见的评估体系会“看起来很好、实际上没用”,以及如何通过持续对齐评估器、数据集和真实用户需求,让评估真正产生价值。
在这场来自AXA德国的真实分享中,Jeronim Morina用保险业的复杂场景,拆解了为什么“提示工程”正在失效,以及DSPy如何把大语言模型重新变成一个可优化、可度量、可工程化的系统。
这期YC Lightcone讨论了Winter 2024批次为何被认为是“能量最强的一届”:消费创业回暖、AI与开发者工具成为主线,以及更高技术密度带来的投资回报变化。文章提炼了YC合伙人的关键判断与真实案例,帮助你理解当下什么正在被资金和市场重新押注。
这是一个关于耐心、技术拐点与真实需求的故事。Casetext联合创始人Jake Heller用10年时间,把律师数周的工作压缩到几分钟,最终以6.5亿美元卖出公司。这篇文章带你理解:为什么大模型让法律行业发生质变,以及真正的AI产品是如何被“磨”出来的。
这是一场罕见的群体式对话:40位Y Combinator背景的AI创始人,毫不修饰地谈论他们每天真实使用、构建和怀疑的人工智能。从写婚礼致辞到自动改UI代码,从创造力爆发到幻觉失控,这些一线经验勾勒出当下AI最真实的能力边界。
Y Combinator外联负责人结合3500多家创业公司的真实经历,系统讲述了为什么“尽早、持续地发布”比“憋一个完美首发”更重要,以及如何用一句话讲清楚你的公司,反复通过不同渠道验证产品与市场。
这是一场来自 YC Gaming Tech Talks 的真实创业分享:Spellbrush 如何用 GAN 把角色设计从“昂贵且难以扩展”的人力密集型工作,变成可规模化的 AI 流程。文章不仅解释技术原理,还揭示了数据偏差、算力成本和艺术创作边界这些更少被谈及的关键问题。
这篇文章还原了Pachama创始人Diego Saez Gil在YC访谈中的核心思考:为什么碳抵消问题本质不是“作恶”,而是“不可验证”,以及他们如何用机器学习和标准化数据,重建人们对森林碳项目的信任。
这是一场关于小说《Sourdough》幕后创作的对谈。Robin Sloan从有声书、机器学习、机器人手臂谈到写作方法,把技术当成创作伙伴而非工具,展示了一种程序员时代的文学野心。