我刚完成 discourse-ai 的设置，我想知道 AI 的 RAG 容量是多少？
我看到它可以从帖子中检索内容，但我必须问它很多次，它才能真正理解信息应该在某个主题中找到。
其他功能运行良好！
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谢谢，我看到了那部分内容，非常好，但我仍然有一些问题。
一些背景：我们使用 Discourse 作为知识库和技术问答论坛，我们所有的文档都在上面。
我们将使用 Persona 的上传部分来输入我们不直接放在论坛上的数据，例如我们公司文档中的数据。
现在，对于我们存在于论坛上的技术文档，我们希望能够使用 AI 来提问。根据我的理解，Discourse AI 聊天并不是为此设计的，并且在 Persona 工具中配置时，它只会搜索论坛，再加上一些 AI 处理？
是否计划推出一个聊天机器人，使其能够在论坛本身上启用 RAG 功能，包括主题内容？
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今天这一切都得到了 100% 的支持，并提供了多种实现选项。
- 搜索工具可以限定在一组类别或标签（当您创建新用户并添加搜索工具时）
- 自定义工具在此提供了额外的灵活性，您可以向同一论坛发出 http 请求，并以任何您想要的格式消耗论坛上的任何内容……包括 HTTP 请求到嵌入式搜索……请参阅：https://meta.discourse.org/t/api-access-to-the-embedding-s-for-a-post/289683/3。在自定义工具中发出 HTTP 请求时，您可以指定 HTTP 标头，因此您可以使用在论坛上发布的 API 密钥。
- 读取工具允许您读取主题
- 这个正在进行中的 PR 将允许您直接从工具中搜索您的上传内容。（https://github.com/discourse/discourse-ai/pull/802），这是另一个选项。
- 您可以根据您的偏好控制模式（PM vs Chat）
您可以在 ask.discourse.com 上看到一个示例实现（它被设计为我们客户的支持机器人）——最重要的是，它不涉及任何自定义插件，所有这些都使用了内置的 Discourse AI 插件。
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免责声明：我是一个事实上的最终用户，甚至不明白人工智能是如何真正工作的。而且我使用 OpenAI。
人工智能没有给出预期答案的原因有几个。
- 提示决定了它可以搜索的范围和方式。一个错误的措辞就会让它随心所欲。
- 人工智能不像谷歌那样拥有超能力和解释事物的技巧，尽管它在某种程度上是这样的。它也能找到正确的匹配项，而且，就像谷歌一样糟糕。它实际上并没有阅读和分析所有内容，而是它只是……这样认为。
- RAG 和嵌入是有效的，但需要极其严格的提示。但这些只是提供了一个方向，很多时候并不是一个稳固的基础来构建答案。仅仅是嵌入就需要大量的人工劳动，而且很多时候主题本身并不足够。一个主题或一篇文章（更糟糕的是）可能足够准确和合乎逻辑，但在现实生活中呢？不行。这就是为什么 ask.discourse.com 经常失败，除非被问到一个非常有限和有针对性的问题。我如何只允许在注册时使用特定的电子邮件域名？砰，你就得到了答案。我如何在我收到群组私人消息时收到通知？大量的幻觉和错误的引用。
OpenAI 最令人不安的想法是，错误的答案是可以接受的。这是一个数量问题，特别是这些幻觉和事实错误的答案会给公司带来多少成本。
这对公司来说非常真实，但对那个用户来说却非常糟糕。
人工智能可以非常准确。所有需要的是大量的人力来编码和维护它，以及如此强大的计算能力，以至于挖比特币只是一个便宜的爱好。
我非常薄弱的一点是，仅仅将手册丢入主题是不够的。
这是一个非常重要的见解：你永远无法真正完成这些类型的系统。
我们最终会重复这个过程：
- 用户询问 AI 并得到一个糟糕的答案
- 我们进行审查
- 修复文档，接受一个正确的答案，并删除搜索“地雷”
- 提出相同的问题并得到一个正确的答案
这些不是你可以部署后就置之不理的系统；它们需要持续的调整。
请注意，如果您对糟糕的答案点“踩”，将极大地帮助我们。
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确实如此。而且我的提示词确实可能很糟糕。
但是……最终用户正在使用这些机器人，而他们并不擅长写高质量的问题，无法引导 AI 获得所需信息。而我今天获得的知识，即使是错误的，最终也会带来更好的质量，但目前帮助不大。
我不知道我的观点是什么，只是构建/训练/调整一个命中率超过 80% 的 AI 所需的工作和精选内容，比仅仅发布话题要多得多。而这项工作需要花费金钱（所以希望您的业务会蒸蒸日上，因为我非常喜欢校对，即使这个功能现在已经偏离主题了）。
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