RAG本地知识库是啥？什么是RAG知识库？

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RAG本地知识库是啥？什么是RAG知识库？

Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成）知识库是一种将信息检索与文本生成相结合的系统架构。

其核心在于通过检索模块从外部知识源获取相关信息，再由生成模块基于检索结果和用户查询生成更精准的响应‌。点此进入芝麻小客服官网

一、企业为什么需要搭建 RAG 本地知识库？

当客户咨询涉及产品参数、售后政策等专业问题时，传统AI客服常陷入“一本正经胡说八道”的窘境。

某企业实测数据显示：未接入知识库的AI客服，专业问题错误率高达68%，导致客户流失率激增30%。

RAG知识库直击痛点：

精准溯源：答案严格基于企业文档生成，杜绝虚构

动态更新：知识库实时同步最新产品手册/政策

降本增效：减少70%人工客服重复咨询压力

二、ChatWiki：零代码搭建 RAG 知识库的首选工具

ChatWiki是一款开源的企业级知识库AI问答系统，基于大语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术构建，支持快速搭建专属知识库与智能客服‌。

（一）多模型兼容，无缝对接全球主流 AI 大模型

ChatWiki 具备极强的兼容性，已全面支持全球 20 多种主流 AI 大模型，包括 DeepSeek、GPT 系列、Claude、文心一言、通义千问等。用户只需在平台内简单配置模型 API key 等基础信息，即可快速接入目标大模型。

（二）自动化处理，高效完成知识库构建

用户上传文档（支持 Word、PDF、TXT 等多种格式）后，系统会自动进行预处理、文本清洗、向量化转换以及 QA 分割，将非结构化的文档数据转化为 AI 可识别的结构化知识。

（三）全场景覆盖，多渠道部署满足多元需求

ChatWiki 搭建的 AI 问答系统支持多渠道部署，包括 H5 链接、网站嵌入、微信公众号、小程序、飞书机器人、钉钉机器人等，能够无缝融入企业现有的业务场景。

三、ChatWiki 搭建 RAG 本地知识库的 4 步实操指南

（一）接入AI大模型

登录 ChatWiki 平台后，进入 “模型管理” 模块，选择需要接入的 AI 大模型（如 DeepSeek、GPT-4 等），按照提示输入模型 API key、配置调用参数（如温度值、回复长度等），点击 “确认” 即可完成模型接入。

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（二）创建知识库

在 ChatWiki 后台点击 “创建知识库”，输入知识库名称（如 “产品售后知识库”“内部流程知识库”），然后上传相关文档，支持单文件上传和批量上传。

上传完成后，系统会自动启动预处理流程，包括文本提取、去重、分段、向量化转换，存储在知识库中。整个过程通常只需几分钟，用户可实时查看处理进度。

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（三）创建AI 机器人

文档处理完成后，进入 “机器人管理” 模块，点击 “创建机器人”，输入机器人名称、设置回复规则（如开场白、无法回答时的引导语），然后选择需要关联的知识库。

支持一个机器人关联多个知识库，也可根据业务场景创建多个机器人，分别关联不同知识库（如售前咨询机器人关联产品介绍知识库，售后机器人关联故障排查知识库）。

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（四）多渠道部署

AI 机器人创建成功后，企业可将训练好的AI机器人快速部署到多个业务场景：通过H5链接实现跨平台分享；嵌入企业官网作为智能客服；对接微信公众号和小程序，拓展移动端服务能力；还可集成到飞书、钉钉等办公平台，成为团队协作的智能助手。

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四、ChatWiki 精细化权限管理

除了核心的知识库搭建和 AI 机器人功能，ChatWiki 还提供了精细化的权限管理功能，满足企业团队协作需求。

管理员可在后台为团队成员分配不同角色（如超级管理员、内容管理员、普通用户），设置不同的操作权限（如知识库编辑权限、机器人配置权限、数据查看权限），确保每个成员只能操作自己职责范围内的功能。

同时，支持数据权限隔离，不同部门的成员只能访问本部门的知识库，避免跨部门知识泄露。这种精细化的权限管理，让企业在享受智能知识服务的同时，保障知识资产的安全可控。

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