Douwe Kiela

本文来自于 RAG 技术的开创者 Douwe Kiela 在 2025 AI 工程师峰会上的演讲：RAG 代理在生产环境中的应用：我们学到的 10 个经验教训。Douwe Kiela 是 Contextual AI 的首席执行官兼联合创始人。 他还在斯坦福大学担任副教授。 之前，他曾担任 Hugging Face 的研究主管以及 Meta 的基础 AI 研究 (FAIR) 团队的研究负责人，在那里他率先推出了检索增强生成 (RAG) 等其他关键的 AI 突破。 他在多模态、对齐和评估方面的研究为 AI 领域树立了新的标准，并使系统更安全、更可靠和更准确。 生成式AI的浪潮正以前所未有的力量席卷全球，麦肯锡预测它将为全球经济带来高达4.4万亿美元的增值。这是一个巨大的机遇，但现实却有些骨感：只有四分之一的企业真正从AI投资中获得了价值。 为什么会这样？一边是无限的潜能，另一边却是普遍的挫败感。Contextual AI的CEO、同时也是RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术的开创者Douwe Kiela认为，我们正面临一个**“上下文悖论” (Context Paradox)**。 上下文悖论：AI时代的新挑战 你可能听说过机器人领域的“莫拉维克悖论”（Moravec’s Paradox）：对人类来说困难的事情（如下棋），对计算机来说轻而易举；而对人类来说简单的事情（如打扫房间），对机器人来说却难如登天。 如今，在企业AI领域，类似的悖论正在上演。大型语言模型（LLM）能写出比多数人类更优秀的代码，能解决复杂的数学问题，但在一个对人类来说几乎是本能的领域——理解和运用上下文——却步履维艰。 人类专家可以轻而易举地利用多年的经验和直觉，将信息置于正确的场景中进行判断。而这，正是当前AI的短板，也是决定AI能否创造真正商业价值的关键。 企业AI的价值路径，是从提供“便利性”的通用助手，走向创造“差异化价值”的业务转型。你走得越远，对上下文处理能力的要求就越高。 那么，如何跨越这道鸿沟？Douwe Kiela结合他创办Contextual AI两年来，将RAG智能体 (RAG Agents) 推向生产环境的经验，分享了10条宝贵的实战教训。 1. 破除模型迷思：系统 > 模型 当一个新的、更强大的语言模型发布时，整个行业都会为之沸腾。人们的注意力往往只集中在模型本身，却忽略了一个事实：在企业应用中，LLM通常只占整个系统的20%。 真正解决问题的是一个完整的系统，而RAG是这个系统的核心组件。一个性能平平的模型，搭配一套卓越的RAG系统，其效果远胜于一个顶尖模型配上一套糟糕的RAG系统。 核心教训： 不要只盯着模型，要建立系统性思维。解决商业问题的，是系统，而非孤立的模型。 2. 别做万金油：专业化胜过通用人工智能 (AGI) 通用人工智能（AGI）的愿景固然激动人心，但在解决具体的企业问题时，专业化才是王道。 企业的核心竞争力在于其日积月累的专业知识和行业洞见。通用模型很难企及内部专家的水平。与其追求一个“什么都懂一点”的通用模型，不如针对特定领域和用例进行深度优化和专业化训练。这样才能真正把企业的“专家知识”这个燃料库点燃。 核心教训： 聚焦专业化，让AI成为你所在领域的专家，而不是一个泛泛的通才。 3. 数据就是护城河：拥抱规模与噪音 一家公司的本质是什么？是员工吗？不完全是，员工会流动。从长远看，公司的本质是其独有的数据。这些数据，构成了企业最坚实的护城河。...