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为什么说大家低估了 AI 的实际使用规模?实际情况如何?

编者按: 人工智能真的已经深入我们的日常生活了吗?当我们还在讨论 AI 技术的潜力时,是否忽略了一个更为重要的事实 ------ AI 的实际使用量可能远超我们的想象? 以 Google 为例,其 AI 交互处理的 token 数量从 2024 年 4 月的 9.7 万亿激增至 2025 年 4 月的 480 万亿以上,月处理量正快速逼近 1 千万亿的惊人规模。与此同时,微软 Azure AI 服务单季度处理超过 100 万亿 token,同比增长 5 倍,而 OpenAI、字节跳动、百度等公司也都达到了日均万亿 token 的处理量级。更值得关注的是,随着代码智能体等新应用场景的兴起,单个任务的 token 消耗量将从当前的百万级跃升至千万甚至亿级规模。 这些数据背后折射出的,不仅是技术进步的速度,更是整个互联网生态向 AI 优先服务模式的转变。当 AI 生成的内容开始超越人类创造的数据总量时,我们或许需要重新思考:我们是否真的准备好迎接这个 AI 深度融入的新时代? 作者 | Nathan Lambert 编译 | 岳扬 大多数人工智能服务,尤其是推理 API 的使用量和收入,长期...

RAG 升级之路:如何让问答机器人真正“智能”起来

在之前的文章中,我们介绍了如何使用 CloudCanal 和 Ollama 搭建全栈私有的 RAG 问答服务,为企业级 RAG 应用提供了部署简单、安全可靠的解决方案。 最近,我们用这套方案,在 CloudCanal 官网上线了基于 知识库 的智能问答机器人。在发布前的测试过程中,却发现它似乎没有想象中那么"智能",出现了答非所问、检索失焦、上下文理解有误等问题。 今天,我们将从 CloudCanal 官网问答机器人工程实践出发,深入分析传统 RAG 的瓶颈,并介绍 CloudCanal RAG 的针对性优化策略,展示如何构建一个真实可用的智能问答机器人。 传统 RAG 模式的问题 传统 RAG 流程简化如下: 原始文档 → 切分 → 向量化 → 存入向量数据库 用户提问 → 转换为查询向量 → 相似度检索 → 拼接上下文 构造 Prompt → 输入大模型 → 大模型推理并回答 这一流程看似十分合理,但实际操作时却会发现各种各样的问题: 1. 数据处理粗糙,信息密度低 问题表现:直接对原始文档分块向量化,缺乏摘要、关键词、标签等关键元信息,导致向量无法精准表达文本核心内容。 典型场景...

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