
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。
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。
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。
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。
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!
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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