1. **数据质量为核心**：RAG系统的准确性首要依赖「高质量数据入口」，需通过文档解析、结构化处理等手段确保原始数据质量，避免传统检索的语义鸿沟问题。

2. **混合技术栈增强召回**：结合搜索引擎（如Elasticsearch）的精准索引与向量数据库的语义检索，引入知识图谱（Graph RAG）和标签库辅助召回，提升复杂问题解答能力。

3. **推理能力成爆点**：支持「边思考边检索」的推理模型（如DeepSeek）是未来关键，需通过API集成大模型的思维链能力，解锁企业级决策辅助场景（如诊断报告生成）。

4. **工具链与易用性平衡**：通过Docker等标准技术简化部署，但强调开发者需深入理解RAG流程（解析、检索、生成等环节），类似数据库管理员角色，需针对性调优。

5. **场景扩展潜力**：RAG不仅是知识库工具，可结合多模态与强化学习构建智能体系统，未来可能通过「大内存模型」与大模型显存直接交互，推动AGI方向的推理能力融合。

AI 带来的不止信息的爆炸，还有语言的劣化

关于如何使用AI来帮助输出倒逼输入、深入检视自己所学知识，以及主动进行知识创造的个人实践。

从“目前教育界取得的基本共识就是让学生尽快学会使用AI”到“需要注意避免学生陷入认知外包陷阱”，可以看出：现在AI技术在教育这种应用依然存在着非常强烈的撕扯。

​而这些撕扯的症结却在于劳动力市场、精英主义的社会观念，以及AI技术发展与普及的时间线。

我也这么觉得，日常最劳苦功高的莫过于 Gemini

之前在宝玉老师的博客那里看到了《关于人工智能与人类智能关系的说明》，对人和 AI 的关系产生的一些反思

gemini 开始封号了？api 今天用不了了

日夜晨昏，时光虚掷

现在听播客每切换到一个新的节目我就会花 5 秒钟时间考虑一下是否需要听这一期节目，如果考虑后觉得没有太大的必要就会果断切到下一个。

现在播客生态逐渐繁荣，节目也越来越多，但重复性也不可避免得提高，质量也良莠不齐。为了保护自己的时间和注意力，果断跳过是一种防御的方式。