解决大模型知识滞后难题！RAG知识库搭建全流程（含DeepSeek部署）

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）。
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”。
简单来说，RAG的工作流程就像“顾问+学生”：当用户提问时，系统先从知识库中检索最相关的信息（顾问查资料），再将这些信息喂给大模型（学生整理笔记），最终生成精准回答。这种模式让大模型的“知识边界”无限扩展，尤其在需要实时数据或专业知识时，优势尤为明显。

一、为什么选ChatWiki
ChatWiki 基于大语言模型和检索增强生成技术，是一款免费开源的知识库 AI 问答系统。它的优势显著，让知识管理变得高效又便捷。

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。
解决大模型知识滞后难题！RAG知识库搭建全流程（含DeepSeek部署）
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。
解决大模型知识滞后难题！RAG知识库搭建全流程（含DeepSeek部署）
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。
解决大模型知识滞后难题！RAG知识库搭建全流程（含DeepSeek部署）
2.创建知识库并上传文档：在 ChatWiki 操作界面中，点击 “知识库管理”，选择 “新增知识库”。支持多种格式，常见的如 PDF、DOCX、TXT、XLSX、HTML，甚至还能导入在线网页链接。将你整理好的各类知识文档，如企业的产品手册、技术文档、常见问题解答（FAQ），或是个人的学习笔记、研究资料等，批量上传至系统。
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。
解决大模型知识滞后难题！RAG知识库搭建全流程（含DeepSeek部署）
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。
解决大模型知识滞后难题！RAG知识库搭建全流程（含DeepSeek部署）
4.配置使用场景：在 “机器人管理 – 对外服务” 中，你可以根据自己的实际需求，将创建好的 AI 知识库问答机器人配置到多种场景中。
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。