原文摘要

好用、爱用、多用

原文链接

进一步信息揣测

• 本地知识库的隐性成本：搭建本地AI知识库时，手动整理文件、分类、压缩等步骤耗时耗力，且受限于硬件内存，小模型性能不足（上下文短、搜索卡顿），而调用大模型API（如Gemini）成本高昂，尤其当免费/低价版本被下架后，长期使用可能超出预算。
• 飞书知识问答的竞争优势：相比传统方案，飞书知识问答可能解决了文件自动整合和成本问题，暗示其后台优化了文件处理流程或提供更经济的算力支持，适合企业快速部署。
• 行业API策略风险：Gemini API下架2.5 pro版本导致用户成本激增，反映大模型服务商可能通过调整产品线变相涨价，需警惕对第三方API的长期依赖。
• 本地+云端混合方案的痛点：本地文件与大模型API结合时，存在数据隐私与成本的平衡难题，企业需评估敏感数据是否适合上传云端及API调用的可持续性。
• 飞书生态的捆绑优势：飞书知识问答可能深度集成多维表格、Agent平台等工具，形成内部数据流转闭环，降低跨平台协作的摩擦，但用户可能被锁定在其生态内。