数据不泄露！RAG本地知识库搭建教程，零代码也能轻松上手

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数据不泄露！RAG本地知识库搭建教程，零代码也能轻松上手
很多人刚接触时会被“RAG”这样的技术术语吓退，其实它的原理非常好理解。想要用好RAG本地知识库，先从两个核心概念入手就行。
1.RAG是什么：RAG的全称是“检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）”，它让模型从依赖记忆转为“先检索后生成”，通过检索知识库、增强提示、生成答案三步，提升回答准确性，杜绝幻觉。
2.本地知识库：本地知识库是存储于本地或私有服务器的结构化知识集合，可容纳各类文档与文件。其核心优势是安全可控，数据不经过公有云，保障企业与个人的隐私与商业机密。

 

3.RAG本地知识库= RAG + 本地知识库：把RAG技术和本地知识库结合，就诞生了“RAG本地知识库”——一个能读懂你的私域资料、给出精准答案的智能系统。它的核心目标很明确：让ChatGPT、LLaMA这类通用大模型，“学会”利用你的本地专属知识来回答问题，彻底解决大模型“不懂你的业务”“知识过时”的问题。

数据不泄露！RAG本地知识库搭建教程，零代码也能轻松上手二、3步搭建RAG本地知识库，用ChatWiki快速落地

提到“搭建系统”，很多人会担心技术门槛高。但借助ChatWiki这类工具，零技术基础也能轻松搞定，整个过程只需3步，全程不超过10分钟。

数据不泄露！RAG本地知识库搭建教程，零代码也能轻松上手第一步：接入AI大模型

打开ChatWiki后，先完成AI大模型的接入。平台通常支持多种主流模型，比如ChatGPT、 Claude、国内的通义千问等。你只需按照提示输入模型API密钥，就能快速完成授权打通。

数据不泄露！RAG本地知识库搭建教程，零代码也能轻松上手第二步：创建知识库，上传本地文档

点击“新建知识库”，给它起个好记的名字（比如“2025年产品手册”“个人学术资料”），然后批量上传本地文档。

ChatWiki支持PDF、Word、TXT等多种格式，上传后系统会自动完成“文本拆分”和“向量化处理”——简单说就是把文档拆成便于检索的小片段，再转换成计算机能识别的“向量”存入本地向量数据库，相当于给每本“书”做好索引卡片。

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第三步：关联机器人，直接开始问答

创建一个专属AI机器人，将它和刚才建好的知识库关联起来。这一步完成后，你的RAG本地知识库就正式上线了。此时不管是问“公司第三季度销售额目标是多少”，还是“这份论文的核心结论是什么”，机器人都会从你的本地文档中检索相关内容，然后生成准确、有依据的回答，还能直接标注答案出自哪份文档。

数据不泄露！RAG本地知识库搭建教程，零代码也能轻松上手这些场景用RAG本地知识库，效率提升10倍
RAG本地知识库的应用场景非常广泛，无论是企业还是个人，都能找到适合自己的用法。
1.企业内部知识助手：新员工入职不用再抱着厚厚的手册啃——用RAG本地知识库查公司制度、岗位职责；技术人员遇到问题，直接问机器人要设备参数、故障解决方案；销售团队随时调取产品卖点、客户案例，再也不用翻遍文件夹。据统计，这类场景能让员工信息查询效率提升70%以上。
2.客服机器人：企业将产品FAQ、售后手册上传到本地知识库，客服机器人就能基于最新资料回答客户问题。

比如客户问“这款产品保修多久”，机器人会立即引用最新售后政策给出答案，既避免了客服回答偏差，又提升了客户体验。

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