RAG 大模型企业知识库搭建流程，客服人力成本直接降低 60%

ChatWiki基于大语言模型（LLM）与检索增强生成（RAG）技术构建，已在GitHub上获得1.9K Star。点此进入chatwiki.官网

更关键的是，它提供了一套零代码、可视化的搭建流程，让企业无需专业AI团队，就能快速拥有属于自己的智能问答系统。

第一步：接入AI大模型，5分钟完成“大脑”配置

RAG技术的核心是“检索+生成”，而“生成”这一步依赖大语言模型的能力。ChatWiki已全面兼容全球20多种主流大模型，包括DeepSeek R1、豆包、通义千问、OpenAI、Claude等。

企业只需登录ChatWiki后台，进入模型管理模块，在可添加模型列表中选择所需模型，填写API Key和API域名等基本信息即可完成接入。

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第二步：创建知识库，文档上传自动完成智能化处理

知识库是RAG的检索载体。在ChatWiki后台，企业可根据业务板块一键创建多个知识库，如“产品手册知识库”“客户问答知识库”“内部培训知识库”等。

创建完成后，即可导入企业的私有知识文档。ChatWiki支持PDF、Word、Excel、Markdown、OFD等全格式文档批量上传。上传后，系统会自动完成文档解析、智能分段、文本预处理、向量化等一系列操作——传统需要数周的知识整理工作，现在只需点击几下鼠标即可完成。

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第三步：创建AI机器人，关联知识库实现RAG闭环

检索端（知识库）和生成端（大模型）就绪后，即可创建AI问答机器人。在机器人管理模块中新建机器人，自定义名称、头像、欢迎语和系统提示词。

核心步骤是选择已配置的大模型，并关联对应的知识库——单个机器人可同时关联多个知识库。当客户发起咨询时，大模型并非凭空回答，而是优先从企业私有知识库中检索相关内容，再结合自身语言能力组织回复。这意味着每一句回答都有据可循，杜绝AI“一本正经胡说八道”。配置完成后，还可在后台进行聊天测试，实时验证和调整问答效果。

第四步：多渠道部署，一个后台触达所有客户

优秀的智能客服系统不能只停留在后台。ChatWiki为AI问答机器人提供了极其丰富的接入渠道：H5链接、嵌入网站、微信公众号、小程序、飞书机器人、钉钉机器人等。

企业可根据业务场景选择合适的部署方式，实现“一次搭建，多终端复用”。无论客户习惯在哪里提问，ChatWiki都能无缝触达，一个后台统一管理，所有渠道数据互通。更值得一提的是，ChatWiki在微信生态的深度集成能力尤为突出——支持未认证公众号的私信自动回复，以及用户私信、留言、关注、取关等多种触发场景的工作流自动化。

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