rag知识库的核心流程包括哪些步骤？rag知识库构建详细步骤

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rag知识库的核心流程包括哪些步骤？rag知识库构建详细步骤

在人工智能技术飞速发展的今天，企业面临海量数据管理、知识检索效率低下、长尾问题响应滞后等痛点。点此进入芝麻小客服官网

传统的大语言模型（LLM）虽然能生成文本和回答问题，但无法访问最新或专门的知识，导致回答不准确或缺乏依据。

检索增强生成（RAG）技术应运而生，通过将信息检索与文本生成结合，显著提升回答的准确性和可靠性。

一、RAG技术简介

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种通过整合外部知识库来增强LLM性能的模式，其核心思想是将检索系统与生成模型结合。具体工作流程包括：

1. 知识库构建：将文档分块并向量化，便于后续检索。

2. 检索：根据用户查询，从知识库中检索相关文档片段。

3. 生成：将检索到的片段作为上下文，输入生成模型生成回答。

4. 这种方法有效解决了LLM的幻觉问题，提高了知识更新的速度和内容生成的可追溯性。

RAG技术的优势在于能够持续学习最新知识，同时保持对信息来源的可控性，特别适合需要专业知识支撑的企业应用场景。

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二、如何通过ChatWiki+DeepSeek搭建RAG知识库

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.知识库构建

①上传文档：支持Word、PDF、Excel、在线网页等多种格式文档上传。系统能够自动识别文档结构，保持原文的逻辑层次和关键信息完整性。

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②自动向量化：ChatWiki会对文档进行解析、清洗分段和向量化处理，便于后续检索。这一过程采用先进的自然语言处理技术，确保语义理解的准确性。

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3.创建AI机器人

①关联知识库：在ChatWiki创建AI机器人并关联已构建的知识库，确保回答时优先调用专业知识库内容。可根据业务需求设置不同的回答策略和权限管理。

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②测试与优化：通过召回测试验证知识库的相似度阈值，确保检索准确性。建议定期评估系统表现，根据反馈持续优化知识库内容和检索参数。

4.对外使用

可无缝接入微信公众号、微信客服、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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三、医疗问答系统使用案例

一家医疗机构需要提供基于最新医学文献的精准回答。通过RAG技术，系统实现了：

①知识更新：定期导入最新医学文献，确保回答内容时效性。系统建立了严格的内容审核机制，保证医疗信息的准确性和权威性。

②专业支持：医生和患者可通过问答系统获取可靠的健康信息，提升了医疗服务效率。系统特别设计了分级权限管理，确保敏感信息的安全访问。

通过ChatWiki+DeepSeek搭建企业RAG知识库，不仅解决了传统LLM的知识局限问题，还提升了回答的准确性和可靠性。无论是企业智能客服还是医疗问答系统，RAG技术都能显著提升用户体验和运营效率。

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