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深度解鎖AI私有知識(shí)庫(kù):用

2025-04-24 09:30:10|a8app |來(lái)源:互聯(lián)網(wǎng)整理

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深度解鎖ai私有知識(shí)庫(kù):用 deepseek 和 ragflow 打造企業(yè)級(jí)智能平臺(tái)

時(shí)間飛逝,轉(zhuǎn)眼又是一周結(jié)束。最近AI和機(jī)器人的話題熱度不斷上升,相關(guān)文章也越來(lái)越多。作為一個(gè)普通打工仔,我們除了向AI提問(wèn)并快速解決問(wèn)題外,還能做些什么呢?顯然,這不是長(zhǎng)久之計(jì)。將知識(shí)沉淀下來(lái),構(gòu)建一個(gè)私人知識(shí)庫(kù)來(lái)輔助我們建立腦中的知識(shí)庫(kù)才是關(guān)鍵。今天,我將介紹如何利用開(kāi)源項(xiàng)目打造一款私有AI知識(shí)庫(kù)!

為何選擇本地部署?這取決于個(gè)人還是企業(yè)。如果是個(gè)人使用,各種免費(fèi)在線知識(shí)庫(kù)已經(jīng)足夠。但對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō),不能只圖方便,還需考慮以下幾個(gè)方面:

數(shù)據(jù)隱私:本地部署方式可以確保所有數(shù)據(jù)都保存在自己控制的服務(wù)器中,避免外部服務(wù)帶來(lái)的數(shù)據(jù)隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)。

高度可定制:根據(jù)自身需求進(jìn)行配置與擴(kuò)展,能夠靈活地適配各種業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

智能問(wèn)答:結(jié)合RAG和DeepSeek的能力,可以讓知識(shí)庫(kù)具備智能問(wèn)答功能,提升工作效率。

可擴(kuò)展性:支持大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理與管理,能夠持續(xù)擴(kuò)展和更新知識(shí)庫(kù)內(nèi)容。

RAG技術(shù)原理:RAG(Retrieval-Augmented Generation)技術(shù)結(jié)合了信息檢索和文本生成。當(dāng)我們提出問(wèn)題時(shí),不僅可以根據(jù)問(wèn)題內(nèi)容從知識(shí)庫(kù)中檢索相關(guān)的信息,還能夠根據(jù)檢索到的信息生成準(zhǔn)確且高質(zhì)量的回答。這種方式比傳統(tǒng)的生成模型更為準(zhǔn)確,更適用于知識(shí)庫(kù)的問(wèn)答場(chǎng)景。

工具介紹:

工具 介紹 功能 Dify 開(kāi)源的 LLM 應(yīng)用開(kāi)發(fā)平臺(tái) AI 工作流、RAG 管道、Agent、模型管理、可觀測(cè)性功能 騰訊ima 騰訊智能工作臺(tái) 適合論文、作文、文案 FastGPT 開(kāi)箱即用的知識(shí)庫(kù)問(wèn)答 移動(dòng)端知識(shí)庫(kù)/客服應(yīng)用 RAGFlow 深度文檔理解構(gòu)建的開(kāi)源 RAG 復(fù)雜格式數(shù)據(jù)提供可靠的問(wèn)答

Dify是一款開(kāi)源的大語(yǔ)言模型(LLM)應(yīng)用開(kāi)發(fā)平臺(tái)。它融合了后端即服務(wù)(Backend as Service)和 LLMOps 的理念,使開(kāi)發(fā)者可以快速搭建生產(chǎn)級(jí)的生成式 AI 應(yīng)用。

社區(qū)版地址:https://github.com/langgenius/dify

騰訊ima是騰訊發(fā)布的一款A(yù)I智能工作臺(tái)產(chǎn)品,不但接入了自家的混元大模型,還有的滿血DeepSeek,可以搜索微信公眾號(hào)的內(nèi)容,把公眾號(hào)文章變成你的知識(shí)庫(kù)。如果你不喜歡自己折騰,可以使用這款產(chǎn)品。

官方地址:https://ima.qq.com/

FastGPT是一個(gè)基于 LLM 大語(yǔ)言模型的知識(shí)庫(kù)問(wèn)答系統(tǒng),提供開(kāi)箱即用的數(shù)據(jù)處理、模型調(diào)用等能力。同時(shí)可以通過(guò) Flow 可視化進(jìn)行工作流編排,從而實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的問(wèn)答場(chǎng)景!

社區(qū)地址:https://github.com/labring/FastGPT

RAGFlow是一款基于深度文檔理解構(gòu)建的開(kāi)源 RAG(Retrieval-Augmented Generation)引擎。RAGFlow 可以為各種規(guī)模的企業(yè)及個(gè)人提供一套精簡(jiǎn)的 RAG 工作流程,結(jié)合大語(yǔ)言模型(LLM)針對(duì)用戶各類不同的復(fù)雜格式數(shù)據(jù)提供可靠的問(wèn)答以及有理有據(jù)的引用。

社區(qū)地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/

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