抵御 ChatGPT 带来的冲击 _答案

作者 | 屠敏
出品 | CSDN（ID：）
根据披露的最新几组数据显示，全球知名程序员问答社区 Stack正在走下神坛。
在过去短短一年半中， Stack的流量下降了约 35% 。
来源：@/the-fall-of-stack-
在网站的使用上，问题和回答的数量减少了约 50% ，以及这些帖子所收到的投票数也减少了约 50% 。
不可否认的是，全新 AIGC 时代的到来，给一些老牌网站带来的冲击，远超乎我们想象。而为了减少这种负面影响，也为了紧随潮流， Stack发起“自救” ，最新宣布一款名为的生成式 AI 产品。
Stack在公告中写道，「今天标志着 Stack迈入一个新的激动人心的时代。我们宣布了将生成式人工智能整合到我们的公共平台 Stackfor Teams 以及全新的产品领域的路线图，例如将我们社区 5800 万个问题和答案的丰富知识带入开发者专注和完成工作的 IDE 集成。」
根据官方介绍，将主要应用在以下几个维度。
搜索
和很多大厂商用一样， Stack也将首个应用场景瞄准搜索领域。
据悉，过去 Stack一直依赖词法搜索，试图根据用户提供的关键词将其与问题和答案匹配。如今，随着在私有Alpha 版中添加语义搜索，通过利用向量数据库的潜力， Stack旨在为用户查询提供更加智能的响应，使搜索查询生成的响应与用户正在研究的主题对齐。
对于 Stack而言，其目标是创建一种对话式、以人为本的搜索体验。他们希望能够让公共平台的用户通过由 GenAI 提供支持的对话式搜索，快速获得可信、准确的问题解决方案。
基于此，其利用了自身的优势，引用 Stack社区超过 5800 万个问题和答案的高度可信知识，并且能够查询该知识库以获得更个性化的结果。
这一点，也是其他很多公司没有的优势。
增强 Stackfor Teams 的搜索功能
Stack在公告中透露，相同的搜索增强功能也将应用于 Stackfor Teams 。

文章插图
这意味着客户将能够快速找到最相关的答案，并发现相关的知识，充分利用可信赖的来源，如 Stackfor Teams、Stack的公共平台以及其他存储知识的地方，如和。对此， Stack表示，未来还将增加更多来源。
与此同时，还给 Stackfor Teams 带来了一种新功能：企业知识摄取。这项功能可以使用户能够利用现有、准确和可信的内容，在几分钟内策划并构建一个全面的知识库。利用 AI/ML 算法，系统将创建标签结构的初稿，并根据团队最常见的查询领域推荐相关问题和答案。
这种由人工智能驱动的流程可以高效地启动 Stack社区，使开发人员能够专注于内容的整理和完善，以确保准确性和相关性。通过投票、编辑、评论和浏览量等质量和准确性指标，所有知识都可以在内部社区中被发现和重复使用，从而创建一个充满活力的有价值信息中心。
Slack 集成
为了让这些信息易于访问， Stack还将 Stackfor Teams 知识库与其新的聊天机器人集成在一起，并与 Slack 集成。
基于此，用户可以从 Teams 实例的数据和 Stack公共平台上经过社区验证的资源中即时获取最棘手技术问题的解决方案。