rag知识库构建详细步骤？RAG知识库的核心流程包括哪些步骤？

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rag知识库构建详细步骤？RAG知识库的核心流程包括哪些步骤？

我们有一家电商企业，之前在客户服务方面遇到了不少难题。随着业务的快速发展，产品种类越来越多，客户咨询的问题也变得五花八门。

客服人员常常需要花费大量时间在众多的产品资料和常见问题解答文档中寻找答案，不仅效率低下，而且回答的准确性也难以保证，客户满意度一直不高 。点此进入芝麻小客服官网

后来，他们决定利用 ChatWiki+DeepSeek 搭建 RAG 知识库。首先，他们把所有的产品信息、常见问题解答等文档都整理好，导入到 ChatWiki 中，构建了一个专属的知识库。

然后，通过配置 DeepSeek 大模型，让这个知识库具备了强大的智能问答能力 。

现在，当客户咨询问题时，客服机器人会快速在这个 RAG 知识库中进行检索。

比如，客户询问某款新上市的电子产品的具体参数和功能，机器人能迅速从知识库中找到相关的产品介绍文档片段，再结合DeepSeek 强大的语言理解和生成能力，给出准确详细的回答。

自从使用了这个系统，客服人员的工作效率大大提高，以前需要花费几分钟甚至十几分钟才能回复的问题，现在几秒钟就能给出答案。

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客户满意度也大幅提升，从原来的 70% 提升到了 90%，投诉率明显下降 。

而且，这个系统还能自动学习新的问题和答案，随着时间的推移，它的回答会越来越准确、全面，为企业的客户服务提供了有力的支持 。

搭建步骤详细指南

1.预先准备

登录 ChatWiki 官网，用邮箱、密码注册并激活账号；企业高数据安全需求者，可选本地化部署，含 docker、离线 docker、免 docker（源码安装）三种方式。

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2.模型添加与配置

登录 ChatWiki 后进入系统设置，找到 “添加大模型”，选中 DeepSeek 并准确填入 API Key 保存，之后可依需求微调生成答案最大长度、回答风格等参数。

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3.知识库创建

进入 “知识库管理” 点击 “新增知识库”，上传 PDF、DOCX 等多种格式文档（含 OFD），设置分块策略，系统会自动完成文本清洗、QA 分割与向量化存储，形成可检索向量数据库。

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4.机器人创建与配置

在 “机器人管理” 点击 “新增机器人”，命名后关联知识库，填写系统提示词（如 “作为专业技术顾问，依知识库准确解答”）、欢迎语及未知问题提示语（如 “未找到相关信息，请换问法”）。

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5.多渠道应用部署

进入 “机器人管理 – 对外服务”，按需生成嵌入式代码、API 接口或 H5 链接，可无缝接入微信公众号、微信服、APP、官网等平台，如官网集成只需添加嵌入式代码即可。

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对于企业来说，积极探索和应用 RAG 技术，利用像 ChatWiki 和 DeepSeek 这样的工具搭建专属的 RAG 知识库，是提升知识管理水平和竞争力的重要举措。我们要紧跟技术发展的步伐，不断挖掘 RAG 知识库的潜力，让知识真正成为企业发展的核心资产 。

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