- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
AI大模型知识库
而基于AI大模型构建的知识库系统，通过自然语言处理技术和深度学习算法，能够自动完成文本解析、语义关联与智能检索，使分散的知识资源形成有机网络，为企业知识管理带来革命性变革。 相较于传统方案，AI大模型知识库在技术特性上展现出显著优势：语义理解深度方面，传统方案依赖关键词匹配，误差率高，而AI方案具备上下文感知能力，准确率超92%；更新维护成本上，传统方案人工录入月均耗时120h 二、典型应用场景落地AI大模型知识库在多场景落地应用，创造显著价值：智能问答机器人可7×24小时解答员工关于政策制度、操作流程的咨询，某金融机构部署后人力咨询量下降47%，提升咨询响应效率；辅助决策沙盘整合市场动态 三、实施路径规划建议成功部署AI大模型知识库需经历三个阶段：首先是领域定制化训练，使用企业专属语料对基座模型进行调优，确保模型适配企业业务场景；其次是人机协同校验机制建立，通过人工复核保障输出内容的合规性与准确性 五、未来演进方向展望随着多模态融合技术的发展，下一代AI大模型知识库将突破文本局限，实现图纸三维模型与操作视频的联动检索，拓展知识呈现与应用形式。
52610编辑于 2025-10-16大模型+知识库rag项目架构
在AI领域，“大模型”通常指的是具有大量参数的深度学习模型，它们能够处理复杂的任务，如自然语言处理（NLP）、图像识别等。 而“知识库”则是指存储大量结构化或半结构化数据的系统，这些数据可以用于支持决策、提供信息查询等服务。 将大模型与知识库结合的项目架构（RAG项目架构）可能指的是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）的架构，即RAG（Retrieval-Augmented Generation RAG架构的一般流程如下：检索阶段（Retrieval）：首先，系统会从知识库中检索出与输入查询相关的信息。这可以通过关键词匹配、语义搜索或其他相关性度量来实现。 例如，检索系统可以使用不同的搜索引擎或推荐系统，而生成模型可以是传统的语言模型，也可以是专门为特定任务训练的模型。
1K10编辑于 2024-04-19- 来自专栏算法一只狗
大模型真正落地的应用：IMA知识库
大模型结合知识库问答是一个较为常见且实用的应用场景。例如，我曾经尝试过腾讯的IMA应用，该应用背后依托于混元大模型的支持。 这个知识库其实就是利用了混元大模型+RAG的架构，在借助于混元大模型的帮助，同时不需要微调的情况下，我们就可以搭建属于自己的知识库。 简单来说就是通过大模型LLM的能力，在其基础上引入外部的知识库数据，这样大模型AI在回答问题的时候更加的精确。 当然，你也可以在IMA上点开公众号的文章，把一些相关的专题内容也一同保存到知识库。可以看到我在知识库中已经记录了多个笔记和文章的内容。 这时候在提问的时候就可以直接选择知识库中的内容，然后生成文章了，这个创作文章的效率一下子就提升上来了。生成的文章经过混元大模型的总结，能够一下子就把具体的内容生成出来。
4.8K20编辑于 2025-01-14 - 来自专栏深度学习自然语言处理
基于大语言模型LangChain框架：知识库问答系统实践
ChatGPT 所取得的巨大成功，使得越来越多的开发者希望利用 OpenAI 提供的 API 或私有化模型开发基于大语言模型的应用程序。 LangChain 框架是一种利用大语言模型的能力开发各种下游应用的开源框架，旨在为各种大语言模型应用提供通用接口，简化大语言模型应用的开发难度。 知识库问答系统实践 大语言模型虽然可以很好地回答很多领域的各种问题，但是由于其知识是通过语言模型训练及指令微调等方式注入模型参数中的，因此针对本地知识库中的内容，大语言模型很难通过此前的方式有效地进行学习 通过 LangChain 框架，可以有效地融合本地知识库内容与大语言模型的知识问答能力。 基于 LangChain 的知识库问答系统框架如下图所示。 知识库问答系统的工作流程主要包含以下几个步骤。 （4）根据用户输入信息的嵌入表示，通过向量数据库检索得到最相关的文本片段，将提示词模板与用户提交问题及历史消息合并输入大语言模型。 （5）将大语言模型结果返回给用户。
4.3K30编辑于 2024-01-25 - 来自专栏Lcry个人博客
开源 LLM 大模型知识库问答系统 FastGPT 部署教程
最新版是怎么样的了，周末抽空在本地部署一下做个备忘，最终使用了下发现和早期还是有很大变化，特别已经将早期的 one-api 替换成了现在的 ai-proxy（估计也是直接基于 one-api 封装的吧），然后添加模型以及工具也改成了以插件的方式安装了 介绍 FastGPT 是一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，将智能对话与可视化编排完美结合，让 AI 应用开发变得简单自然。无论您是开发者还是业务人员，都能轻松打造专属的 AI 应用。 3000 端口（FastGPT 主服务） 9000 端口（S3 服务） 3005 端口（FastGPT SSE MCP server 服务） 然后依次点击账号，模型提供商，设置最基础的对话和向量模型则可以使用了 答：默认部署访问地址为 IP:9000，默认账号密码为minioadmin/minioadmin 4、向量存储数据库这官方提供的不同版本我应该如何选择部署 答：按照官方推荐，PgVector版本适合知识库索引量在 总结 本文主要介绍了在 macos 使用 docker 部署 fastgpt 知识库问答平台，官方提供的编排文件中存在镜像未修改为最近导致跑不起来需要手动修改，这算是一个坑，总体体验下来 fastgpt
73510编辑于 2026-03-02 检索增强生成（RAG）：大模型的‘外挂知识库
它结合了信息检索与生成式大模型的双重优势，让AI的回答更精准、更实时。那么，RAG究竟是如何工作的？它又能为我们的生活带来哪些改变？让我们一探究竟！ 什么是RAG RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合信息检索技术与生成式大模型（LLM）的AI框架。 它通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示（Prompt）输入给大模型，从而增强模型处理知识密集型任务的能力，如问答、文本摘要、内容生成等。 工作原理 1. 复杂性问题 系统复杂性高：RAG需要同时维护检索模型、生成模型和知识库，系统架构和调试复杂度较高。 调试难度大：检索和生成两个模块的协同工作可能导致问题定位和优化更加困难。 5. 总结 优点 缺点 准确性高，减少幻觉 检索效率低，计算成本高 可解释性强，结果透明 知识库依赖性强，更新成本高 灵活性高，适用于多任务 检索与生成协同问题 知识覆盖广，弥补模型知识局限 系统复杂性高，调试难度大
1.7K10编辑于 2025-05-31- 来自专栏开源技术小栈
3分钟快速构建大语言模型AI知识库
FastGPT FastGPT 是一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过 Flow 可视化进行工作流编排，从而实现复杂的问答场景！ 登录成功访问页面如下所示 构建知识库 创建知识库 成功登录后，新建一个知识库，取名开源技术小栈。 导入成功 至此，个人知识库已经建好了。 创建应用 使用知识库必须要创建一个应用 关联知识库 设置了开场白并且选择绑定对应知识库开源技术小栈 点击保存预留后，可以直接在右边调试预览框预览对话进行文档内容测试。 开始对话 点击链接查看知识库引用 打开对应链接可以直接跳转到微信公众号文章地址 总结 构建私有数据训练服务，针对问题提供精准回答。
2.1K11编辑于 2023-11-27 开源大模型RAG企业本地知识库问答机器人
ChatWiki ChatWiki是一款开源的知识库 AI 问答系统。 系统基于大语言模型（LLM ）和检索增强生成（RAG）技术构建，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力，可以帮助企业快速搭建自己的知识库 AI 问答系统。 能力1、专属 AI 问答系统通过导入企业已有知识构建知识库，让 AI 机器人使用关联的知识库回答问题，快速构建企业专属 AI 问答系统。 2、一键接入模型ChatWiki已支持全球20多种主流模型，只需要简单配置模型API key等信息即可成功接入模型。 4、简单易用的使用方式ChatWiki采用直观的可视化界面设计，通过简洁易懂的操作步骤，可以轻松完成 AI 问答机器人和知识库的创建。
1K00编辑于 2024-07-01- 来自专栏CSDNToQQCode
千帆大模型——自定义【知识库】——Embedding式数据
前言 自定义知识库是自己的库，在做企业信息咨询等应用的时候就会有很大的帮助，这里个人建议使用json数据来导入，数据稍微有些变化，是每行都是一个对象数据，搞成jsonl文件后缀再去上传即可，不然上传后也解析不了的 创建步骤2、知识库创建 创建的四个步骤： 这里我们选择默认的【Embedding】有这个能返回对应的分数值，看看那些最匹配，做的都是相似度查询。
91210编辑于 2023-11-22 - 来自专栏野生AI架构师
大模型知识库中的文档预处理的优化问题
在基于大模型的知识库问答应用中，提升效果的点主要有: 1. 优化文档预处理； 2. 大模型的预训练及微调等； 3. 大模型的提示词优化； 4. 这应该有两种处理方式: 一是把该片段所在段落的各级标题拼接到文本的前面；二是用大模型将该片段前面的文本（同段落的）生成一个简短的摘要信息，拼在文本前面。 我想最好的办法是利用大模型的多态能力，直接表格进行结构化或者文本化。结构化就是变成有层级关系的json数据，文本化就是让大模型用文本来描述表格的内容，而这个文本化我觉得可能是更好的方式。 现在也有模型可以对表格进行结构化的，应该可以解决部分问题，这个方向发展的进一步，我觉得肯定是大模型。 3. 在目前技术限制下，可能最现实的做表格识别，然后按单元格排序组成文本，再转化为向量。 4. （本文主要依据周四在华工国际校区和曾老师及大家关于大模型的讨论，结合自己以往的经验扩展所写）
2.2K20编辑于 2023-09-30 - 来自专栏张高兴的博客
大模型开发实战：（二）使用 LangChain 构建本地知识库应用
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种优化大型语言模型输出的方法，允许模型在生成回答前，从外部知识库中检索相关信息，而非仅依赖模型内部训练的知识。 基础概念 什么是 LangChain LangChain 是一个大语言模型（LLM）编程框架，其目的是简化基于大语言模型的应用开发，统一不同大模型的调用方式，开发者无需关心底层 API 差异。 chunk_overlap=20, add_start_index=True) split_docs = text_splitter.split_documents(documents) 文本向量化 大模型无法直接理解知识库当中的文本 如果将大模型通过词条查找内容的过程比作查字典，那么文本向量化就是在编写字典。这里使用向量化的一种方式—— Embedding（嵌入），能够使向量捕捉词语之间的语义关系、语法相似性等信息。 OllamaEmbeddings 是一个大语言模型的 Embedding 工具，将文本数据转换为向量表示，以便于后续的检索和生成。
3.1K21编辑于 2025-05-21 - 来自专栏程序员奇点
基于 DeepSeek R1 搭建自己的大模型知识库
基于 coze 搭建自己的知识库，有两个问题： 信息安全问题； 数据容量问题； 基于本地环境搭建自己的大模型知识库，这里选取的是 DeepSeek R1 大模型。 安装 ollama Ollama 作为本地大模型部署的 “瑞士军刀”，在易用性和跨平台兼容性上表现突出，尤其适合个人开发者和小型团队快速验证模型想法。 curl https://ollama.ai/install.sh | sh # Windows winget install Ollama.Ollama 查看 ollama 看是否安装成功 安装大模型 这里安装的是 Deepseek-R1 大模型机器配置要求 ollama 常用命令 模型加载 ollama run deepseek-r1:32b 查看已安装模型 ollama list 如何卸载大模型 cloud.tencent.com/developer/article/2494891 安装可视化工具 从链接下载：https://anythingllm.com/ 配置LLM Anything 配置大模型
97300编辑于 2025-04-07 - 来自专栏开源部署
基于开源MaxKB构建大语言模型的本地知识库系统
什么是MaxKB MaxKB是一款基于LLM（Large Language Model）大语言模型的知识库问答系统。 使用MaxKB 如下图，进入后台之后有“应用”，“知识库”，“系统管理”三大主要功能。 创建应用 主要选择 AI模型，添加模型 除了基于OpenAI、Ollama、百度千帆大模型等在线大模型快速搭建知识库问答系统，这里可以添加第三方的大模型。 本地安装Olloma MaxKB还支持与以Ollama为代表的本地私有大模型相结合，快速部署本地的知识库问答系统。 创建知识库 1.创建知识库 在MaxKB应用界面中，点击“知识库”菜单，选择创建知识库，填写相关信息后创建并导入知识库。
1.6K11编辑于 2024-08-14 - 来自专栏AI粉嫩特攻队
别再堆文档了，大模型时代知识库应该这样建
有人说，大模型+知识库就是新一代的员工。 可你有没有想过，如果你把一堆资料往员工桌上一扔，不教、不管，还想让他做出像样的工作，结果会如何？ 这是很多人现在“用知识库喂大模型”的真实写照。 “我们知识库里已经有很多内容了，可是模型回答的问题却越来越不靠谱。” 问题不在知识数量，而在知识质量和结构。 知识库不是扔进去一堆垃圾，然后吐出来一堆垃圾。 “究竟该怎么构建有用的知识？” “是不是只要建好知识库，大模型就能无所不能？” 知识是需要持续完善的。 大模型不能穷尽行业所有知识，你的知识库更不可能。 这篇文章带你从知识本源出发，思考如何构建真正有用的“知识治理平台”。 大模型不能穷尽一切，你的知识库更不可能。 在真实使用过程中，知识会不可避免地出现：错误、过时、缺失 、冗余 。 为了让知识库可以持续迭代完善，我们需要建立： 1. 我们从知识本源开始，探讨了知识库的建设究竟要关注哪些问题，以及知识治理平台的能力层级。 再想到什么，我会继续接着写。 如果你能看到这里，在对大模型+知识库的理解上你已经超过了绝大多数的人。
1.2K00编辑于 2025-05-15 - 来自专栏素质云笔记
总结｜哪些平台有大模型知识库的Web API服务
截止2023/12/6 笔者个人的调研，有三家有大模型知识库的web api服务： 平台 类型 文档数量 文档上传并解析的结构 api情况 返回页码 文心一言 插件版 多文档 有问答api，文档上传是通过网页进行上传 有，而且是具体的chunk id，需要设置verbose参数 通义千问 插件版 单文档 【pdf解析】插件单文档问答api，文档只能用url模式，问答的方式可以总结、可以随意问答 无 星火大模型 知识库 多文档 有，在高级功能中 有上传接口，有文档问答，有文档总结 有，但不是逐句返回 1 文心一言 1.1 知识库上传 地址： https://console.bce.baidu.com/qianfan response.message )) if __name__ == '__main__': call_with_messages() 在通义千问中，有按钮专门选择【文档解析】插件： 3 星火大模型 文档地址 涵盖了三个web api： 文档上传 文档总结 文档问答 具体可参考博客：讯飞星火知识库文档问答Web API的使用（二） 在星火大模型的sparkdesk版面： 4 智谱 地址： https
1.4K10编辑于 2023-12-07 - 来自专栏YO大数据
【AI大模型】Embedding模型解析 文本向量知识库的构建和相似度检索
目录导航 1 什么是Embedding 2 为什么使用Embedding 3 数据向量化的处理流程 4 Embedding实战 1 什么是Embedding 在大模型中，"embedding"指的是将某种类型的输入数据 切块 对于大型文档，直接处理可能会因为模型的输入限制（如Token数量限制）而变得不可行。在这种情况下，需要将大文档分割成更小的部分。这些部分应该尽可能保持语义的完整性，例如按段落或章节切分。 当我们使用向量化模型（如OpenAI的text-embedding-ada-002模型）将文本转化为向量后，每个向量的维度表示某种语义特征，向量中的值反映了相应特征的强度。 Tiktoken 是 OpenAI 开发的一个库，用于从模型生成的文本中计算 token 数量。 ，如ada ) print("测试数据：",response.data[0].embedding) 结果 最终检索到匹配度前三的文本向量 后续会使用到向量数据库 完成知识库的搭建 欢迎小伙伴们
15K22编辑于 2024-05-25 智能体中的知识库、数据库与大模型详解
前言 在 LLM（大语言模型）驱动的智能体架构中，知识库（Knowledge Base）、数据库（Database）和大模型（LLM）是关键组成部分，它们共同决定了智能体的理解能力、决策能力和执行能力。 智能体中的知识库（Knowledge Base） 1.1 知识库的作用 知识库用于存储和检索智能体在回答问题或执行任务时所需的信息，主要功能包括： 存储领域知识：如法律、医学、金融等专业知识。 1.2 知识库的类型 结构化知识库 使用 数据库（SQL / NoSQL） 存储数据，如 MySQL、MongoDB。 初始化嵌入模型 model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2') # 2. LLM（大语言模型）在智能体中的作用 3.1 LLM 的核心能力 自然语言理解（NLU）：识别用户意图、分析文本含义。
1.2K11编辑于 2025-12-20- 来自专栏释然IT杂谈
开源、离线、免费商用的大模型知识库来袭！快速搭建个人和企业私有智能知识库！
|大模型知识库来袭 现在不用再担心了找不到材料文档了，GitHub开源了一款可离线，支持检索增强生成(RAG)大模型的知识库项目。虽然开源时间不长，但是势头很猛，已经斩获25K Star。 具备以下特点： 项目利用 langchain 思想实现的基于本地知识库的问答应用，目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案；项目支持的开源 LLM 与 Embedding 项目利用 langchain 思想实现的基于本地知识库的问答应用，目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案； 项目支持的开源 LLM 与 Embedding 模型，本项目可实现全部使用开源模型离线私有部署 等在线 Embedding API 的接入 基于 FastAPI 的 API 方式调用 Web UI 基于 Streamlit 的 Web UI |大模型知识库来袭 Docker 部署 一行代码搞定 初始化知识库和配置文件 按照下列方式初始化自己的知识库和简单的复制配置文件 $ python copy_config_example.py $ python init_database.py --recreate-vs
5.4K10编辑于 2024-04-26 - 来自专栏开源服务指南
Langchain-Chatchat：离线运行的大模型知识库 | 开源日报 No.182
Langchain-Chatchathttps://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat Stars: 22k License: Apache-2.0 基于 ChatGLM 等大语言模型与 Langchain 等应用框架实现的开源、可离线部署的检索增强生成 (RAG) 大模型知识库项目。 该项目是一个可以实现完全本地化推理的知识库增强方案，重点解决数据安全保护和私域化部署的企业痛点，并支持市面上主流的本地大预言模型和 Embedding 模型，无需付费使用。 其核心优势包括： 支持免费商用 可以在离线环境下运行 提供详细文档教程及快速启动方式 支持多种开源 LLM 与 Embedding 模型 完整 Wiki 提供更深入了解和贡献机会 githubnext/
1.4K10编辑于 2024-02-26 - 来自专栏山行AI
MaxKB ——一款基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统
MaxKB 是一款基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统。MaxKB = Max Knowledge Base，旨在成为企业的最强大脑。 •开箱即用：支持直接上传文档、自动爬取在线文档，支持文本自动拆分、向量化，智能问答交互体验好；•无缝嵌入：支持零编码快速嵌入到第三方业务系统；•多模型支持：支持对接主流的大模型，包括 Ollama 本地私有大模型 （如 Llama 2、Llama 3、qwen）、通义千问、OpenAI、Azure OpenAI、Kimi、智谱 AI、讯飞星火和百度千帆大模型等。 搭建本地知识库的开源利器之DocsGPT 如何打造本地知识库——那些与Chat Pdf相关的几款开源热门跑车级应用 privatGPT——私有化GPT模型的全新应用 Quivr - 你的第二个大脑，由 ：Azure OpenAI、OpenAI、百度千帆大模型、Ollama[11]、通义千问、Kimi、智谱 AI、讯飞星火等 声明 本文由山行整理自：https://github.com/1Panel-dev
8.5K10编辑于 2024-04-30
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号