开源免费的DeepSeek 企业级RAG系统,支持本地私有化部署,商业化

开源免费的DeepSeek 企业级RAG系统,支持本地私有化部署,商业化

RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)系统是一种结合信息检索与文本生成的技术框架,通过动态整合外部知识库提升大语言模型(LLM)的生成质量与可靠性。点此进入芝麻小客服官网企业级客服、法律咨询、医疗诊断等需高精度知识的场景、辅助文献分析、知识图谱构建及个性化学习内容生成,都需要RAG技术。

ChatWiki 是一款国产开源的知识库 AI 问答系统,基于大语言模型(LLM)和检索增强生成(RAG)技术构建。它将传统检索方法与生成模型结合,通过引入外部知识库增强生成内容,能提高回答准确性,处理长尾和专业问题。

1.配置模型

直接登录ChatWiki 系统,或在github下载ChatWiki进行本地部署。

进入系统设置界面,配置所选用的大模型 API key 等信息,将其接入系统。目前 ChatWiki 支持 20 多种主流模型,如 DeepSeek、OpenAI、文心一言等。

开源免费的DeepSeek 企业级RAG系统,支持本地私有化部署,商业化

2.创建知识库

点击 “知识库管理”,选择 “新增知识库”,可上传 PDF、DOCX、TXT、XLSX、HTML 等多种格式的文档,ChatWiki 会自动对导入的文本数据进行预处理、向量化或 QA 分割。

开源免费的DeepSeek 企业级RAG系统,支持本地私有化部署,商业化

3.创建机器人

点击 “机器人管理”,选择 “新增机器人”,填写机器人名称。设置机器人系统提示词、关联知识库、欢迎语、未知问题提示语等信息。

开源免费的DeepSeek 企业级RAG系统,支持本地私有化部署,商业化

4.配置使用场景

在 “机器人管理 – 对外服务” 中,根据指引,可在在线网站、H5 链接、微信小程序、微信公众号、微信客服等场景配置使用本地知识库。

开源免费的DeepSeek 企业级RAG系统,支持本地私有化部署,商业化

通过以上步骤,企业可以快速搭建一个本地RAG知识库及智能客服了!

此进入芝麻小服官网

了解更多功能详情,

获取功能试用,请扫码联系开源免费的DeepSeek 企业级RAG系统,支持本地私有化部署,商业化

原创文章,作者:小芝麻,如若转载,请注明出处:https://xiaokefu.com.cn/blog/26637.html