传统企业知识库多以文档、表格形式存储,存在检索效率低、知识复用难、人工解答成本高的问题,而大模型直接问答又易出现答案脱离企业实际、信息不准确的情况。

RAG 技术通过检索 + 生成的双重逻辑,先从企业私有知识库中检索相关知识,再让大模型基于检索到的精准信息生成回答,完美结合了企业知识的专业性和大模型的语言生成能力。

通过ChatWiki可完成企业知识库的快速构建。

ChatWiki 是一款开源 RAG 企业 AI 知识库问答系统,支持接入 20 + 主流大模型,可自动解析文档、构建私有知识库,快速生成 AI 问答机器人。

第一步:配置大语言模型,完成 RAG 核心生成端搭建

RAG 的核心是检索 + 生成,生成端依赖大语言模型,ChatWiki 已做好所有模型的适配工作,只需简单配置即可完成接入,是搭建流程中最易操作的步骤。

1.登录 ChatWiki 后台,进入【系统管理 - 模型管理】模块;

2.在【可添加模型】列表中选择企业想要使用的大模型(如豆包、通义千问);

3.填写模型对应的 API Key、API 域名等基础信息,点击确定即可完成配置;

4.配置完成的模型会出现在【已添加模型】列表,后续创建机器人时可直接选择使用,支持多模型同时配置、按需切换。

第二步:创建专属知识库,完成 RAG 检索端基础搭建

知识库是 RAG 的核心检索载体,ChatWiki 支持创建多个知识库,企业可根据业务板块、使用场景进行分类创建,比如 “产品知识知识库”“客户问答知识库”“内部培训知识库” 等,实现知识的精细化管理。

1.进入【知识库管理】模块,点击【新建知识库】;

2.自定义知识库名称、简介,根据需求选择知识库类型;

3.确定知识库的检索规则、分段规则等基础配置,点击保存即可完成知识库创建;

4.支持对知识库进行编辑、删除、权限设置等操作,满足企业团队协作中的知识管控需求。

第三步:上传企业知识文档,系统自动完成向量化处理

完成知识库创建后,即可导入企业的私有知识内容,这是搭建 RAG 知识库的核心环节,ChatWiki 的自动化处理能力会让这个过程变得极为便捷。

1.进入已创建的知识库详情页,点击【上传文档】,选择企业本地的知识文档(支持多文档批量上传);

2.上传后系统会自动完成文档解析 - 智能分段 - 文本预处理 - 向量化全流程操作,无需人工干预;

3.可在分段预览中查看文档的处理结果,对不满意的分段进行编辑、删除,也可手动添加知识内容;

4.支持知识的实时更新与维护,后续企业有新的知识内容,只需上传新文档即可完成知识库的更新。

第四步:搭建 AI 问答机器人,关联知识库实现 RAG 闭环

完成检索端(知识库)和生成端(大模型)的搭建后,只需创建 AI 问答机器人并关联对应的知识库,就能实现 RAG “检索 - 生成” 的完整闭环,让机器人拥有基于企业私有知识的智能问答能力。

1.进入【机器人管理】模块,点击【新建机器人】,自定义机器人名称、头像、欢迎语、系统提示词等;

2.核心步骤:选择已配置的大模型,关联对应的企业知识库(支持单个机器人关联多个知识库);

3.对机器人的问答规则、转人工规则、关键词规则等进行个性化配置,满足企业的业务需求;

4.配置完成后,可在后台进行聊天测试,验证机器人的问答效果,对不满意的地方进行实时调整。

第五步:多渠道部署机器人,实现 RAG 知识库业务落地

ChatWiki 支持将搭建好的智能问答机器人部署到企业的各类业务渠道,让 RAG 知识库的能力真正触达客户和内部团队,实现从 “搭建” 到 “使用” 的落地,发挥实际业务价值。

1.对外服务:可将机器人嵌入企业官网、商城,部署到微信公众号、小程序、客服,为客户提供 7×24 小时智能问答服务;

2.对内协作:可部署为飞书、钉钉机器人,团队成员在办公软件中即可快速检索企业知识,解决工作中的问题;

3.定制化开发:提供开放的 API 接口,企业可根据自身需求将机器人能力集成到自有业务系统中,实现数据互通与智能联动;

4.机器人部署后,可在后台实时查看会话记录、问答数据,通过数据复盘持续优化知识库内容和机器人配置,提升问答效果。

普通人如何抓住AI大模型的风口?

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为什么要学习大模型?

目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 , 大模型作为其中的重要组成部分 , 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力, 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ,为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

目前,开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景,其中,应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过 30%。
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随着AI大模型技术的迅速发展,相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业:
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人工智能大潮已来,不加入就可能被淘汰。如果你是技术人,尤其是互联网从业者,现在就开始学习AI大模型技术,真的是给你的人生一个重要建议!

最后

只要你真心想学习AI大模型技术,这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你,但是想学技术去乱搞的人别来找我!

在当前这个人工智能高速发展的时代,AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长,真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料,能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。

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自我们与MoPaaS魔泊云合作以来,我们不断打磨课程体系与技术内容,在细节上精益求精,同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容,力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。

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01 教学内容

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业务赋能突破瓶颈: 传统开发者(Java/前端等)学习Transformer架构与LangChain框架,向AI全栈工程师转型‌。

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本教程比较珍贵,仅限大家自行学习,不要传播!更严禁商用!

03 入门到进阶学习路线图

大模型学习路线图,整体分为5个大的阶段:
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04 视频和书籍PDF合集

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从0到掌握主流大模型技术视频教程(涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向)

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新手必备的大模型学习PDF书单来了!全是硬核知识,帮你少走弯路(不吹牛,真有用)
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06 90+份面试题/经验

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07 deepseek部署包+技巧大全

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