
传统大模型存在两大硬伤:一是知识时效性差(依赖训练数据截止时间),二是专业领域知识不足(如法律、医疗等垂直场景易出错)。点此进入芝麻小客服官网
而RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)的出现,彻底解决了这两个痛点——它通过“外部知识库检索+大模型生成”的模式,让AI回答既“有依据”又“接地气”。
一、为什么选ChatWiki
1.开箱即用
其最大的特点就是开箱即用。用户无需复杂的设置和专业的技术知识,就能快速上手 。
无论是企业的产品资料、技术文档,还是个人的学习笔记、研究资料,都能轻松导入。
2.多种格式文件导入
并且,它支持 PDF、DOCX、TXT、XLSX、HTML 等多格式数据批量导入,还能自动对文本数据进行预处理、向量化或 QA 分割,将杂乱无章的文档数据转化为便于 AI 理解与检索的有序形式,极大地提升了后续问答效率,节省了大量的数据处理时间与人力成本。

3.多种方式部署
在数据安全方面,ChatWiki 支持本地化部署,企业可以将系统部署在自己的服务器上,实现离线使用,有效避免数据泄露的风险,让企业能够放心地将核心业务知识纳入知识库中 。
4.支持20多种大模型
此外,ChatWiki 还兼容全球 20 多种主流模型,用户可以根据自身需求和预算,灵活选择最适合的模型,或者在不同场景下切换使用不同模型,以实现最佳的知识问答效果 。

5.多渠道接入
不仅如此,它还具备多渠道部署的能力,可生成嵌入式代码、API 接口或 H5 链接,无缝接入微信公众号、微信小程序、APP、官网等平台,适合快速集成到常见的企业应用和网站中,满足不同业务场景的使用需求。
二、DeepSeek搭建个人知识库
1.接入 DeepSeek 大模型
接入 DeepSeek 大模型,需先获取官方 API Key,随后在 ChatWiki 系统管理的模型配置中选中 DeepSeek 并填入 Key 保存,即可完成接入。

2.创建知识库并上传文档
上传完成后,ChatWiki将自动处理文本、进行向量化,并为适合的内容执行 QA 分割,为精准问答做好准备。

3.创建 AI 机器人并关联知识库
在“机器人管理”中新增 AI 机器人,可以对机器人进行精细化设置,比如设置系统提示词、欢迎语及未知问题回复,并将机器人与知识库关联,使其能基于知识库准确回答用户问题。

4.配置使用场景
比如嵌入网站、生成 H5 链接,或接入微信小程序、公众号及客服等,满足不同场景下的智能问答需求。

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