传统企业知识库多以文档、表格形式存储，存在检索效率低、知识复用难、人工解答成本高的问题，而大模型直接问答又易出现答案脱离企业实际、信息不准确的情况。

RAG 技术通过检索 + 生成的双重逻辑，先从企业私有知识库中检索相关知识，再让大模型基于检索到的精准信息生成回答，完美结合了企业知识的专业性和大模型的语言生成能力。

通过ChatWiki可完成企业知识库的快速构建。

ChatWiki 是一款开源 RAG 企业 AI 知识库问答系统，支持接入 20 + 主流大模型，可自动解析文档、构建私有知识库，快速生成 AI 问答机器人。

第一步：配置大语言模型，完成 RAG 核心生成端搭建

RAG 的核心是检索 + 生成，生成端依赖大语言模型，ChatWiki 已做好所有模型的适配工作，只需简单配置即可完成接入，是搭建流程中最易操作的步骤。

1. 登录 ChatWiki 后台，进入【系统管理 - 模型管理】模块；

2. 在【可添加模型】列表中选择企业想要使用的大模型（如豆包、通义千问）；

3. 填写模型对应的 API Key、API 域名等基础信息，点击确定即可完成配置；

4. 配置完成的模型会出现在【已添加模型】列表，后续创建机器人时可直接选择使用，支持多模型同时配置、按需切换。

第二步：创建专属知识库，完成 RAG 检索端基础搭建

知识库是 RAG 的核心检索载体，ChatWiki 支持创建多个知识库，企业可根据业务板块、使用场景进行分类创建，比如 “产品知识知识库”“客户问答知识库”“内部培训知识库” 等，实现知识的精细化管理。

1. 进入【知识库管理】模块，点击【新建知识库】；

2. 自定义知识库名称、简介，根据需求选择知识库类型；

3. 确定知识库的检索规则、分段规则等基础配置，点击保存即可完成知识库创建；

4. 支持对知识库进行编辑、删除、权限设置等操作，满足企业团队协作中的知识管控需求。

第三步：上传企业知识文档，系统自动完成向量化处理

完成知识库创建后，即可导入企业的私有知识内容，这是搭建 RAG 知识库的核心环节，ChatWiki 的自动化处理能力会让这个过程变得极为便捷。

1. 进入已创建的知识库详情页，点击【上传文档】，选择企业本地的知识文档（支持多文档批量上传）；

2. 上传后系统会自动完成文档解析 - 智能分段 - 文本预处理 - 向量化全流程操作，无需人工干预；

3. 可在分段预览中查看文档的处理结果，对不满意的分段进行编辑、删除，也可手动添加知识内容；

4. 支持知识的实时更新与维护，后续企业有新的知识内容，只需上传新文档即可完成知识库的更新。

第四步：搭建 AI 问答机器人，关联知识库实现 RAG 闭环

完成检索端（知识库）和生成端（大模型）的搭建后，只需创建 AI 问答机器人并关联对应的知识库，就能实现 RAG “检索 - 生成” 的完整闭环，让机器人拥有基于企业私有知识的智能问答能力。

1.进入【机器人管理】模块，点击【新建机器人】，自定义机器人名称、头像、欢迎语、系统提示词等；

2.核心步骤：选择已配置的大模型，关联对应的企业知识库（支持单个机器人关联多个知识库）；

3. 对机器人的问答规则、转人工规则、关键词规则等进行个性化配置，满足企业的业务需求；

4. 配置完成后，可在后台进行聊天测试，验证机器人的问答效果，对不满意的地方进行实时调整。

第五步：多渠道部署机器人，实现 RAG 知识库业务落地

ChatWiki 支持将搭建好的智能问答机器人部署到企业的各类业务渠道，让 RAG 知识库的能力真正触达客户和内部团队，实现从 “搭建” 到 “使用” 的落地，发挥实际业务价值。

1. 对外服务：可将机器人嵌入企业官网、商城，部署到微信公众号、小程序、客服，为客户提供 7×24 小时智能问答服务；

2. 对内协作：可部署为飞书、钉钉机器人，团队成员在办公软件中即可快速检索企业知识，解决工作中的问题；

3. 定制化开发：提供开放的 API 接口，企业可根据自身需求将机器人能力集成到自有业务系统中，实现数据互通与智能联动；

4. 机器人部署后，可在后台实时查看会话记录、问答数据，通过数据复盘持续优化知识库内容和机器人配置，提升问答效果。

END

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