如何建立知识库

以下是一些可以建立知识库的 AI 工具和平台： 1. 飞书软件：例如“通往 AGI 之路”，您可以在飞书大群中与机器人对话获取对应的资料。 2. Coze：在“大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库”中有相关介绍。 3. Mem：如 https://get.mem.ai/ ，它可以保存组织中每次会议的记录，并在人们开始新项目时主动建议相关的决策、项目或人员，节省时间。 4. GPT：通过 OpenAI 的 embedding API 解决方案，可以搭建基于 GPT API 的定制化知识库，但需要注意其免费版 ChatGPT 一次交互的容量限制。

在 WaytoAGI.com 网站，新增了智能对话功能，您可以在首页输入 AI 相关问题，系统会迅速提供答案要点和参考文章。在导航目录下，还能看到别人在问的 AI 问题。该功能的上线离不开飞书 Aily 团队的支持。

以下是基于产品知识库构建智能问答助手的详细步骤： 创建知识库： 1. 以外贸大师产品的帮助文档为例进行演示。 帮助文档地址： 选择其中一个文档，如来创建知识库。 点击创建知识库。 从知识库中添加知识单元。 为了更好的检索效果，使用 Local doucuments 的方式，上传 Markdown 格式文档。首先查看文档数据格式，每个问题使用作为开头（这是 Markdown 的语法）。准备开始上传文件，至此，一个完整的知识库构建完成。 创建数据库存储用户的问答： 1. 2024.06.05 更新，对数据库不太了解的小伙伴，可以阅读。 2. 首先创建一个机器人：外贸大师产品资料问答机器人，进入到 Bot 的开发和预览页面。 3. 由于需求中需要记录下用户的问题和机器人的回答，方便进行统计用户最关心的问题然后进行优化，所以这个需求依赖数据库，将用户的每一次提问都保存到数据库中。 创建数据库。 定义数据库。 场景概述： 现代产品更新换代速度快，用户在使用产品时经常会有疑问，而且新产品的上市会伴随大量的信息和数据。利用 RAG 检索增强生成框架，能够将这些零散的信息整合成一个知识库。通过这个知识库，用户能够快速获得到需要问题的答案，极大地提升了用户体验，让用户不必再翻看厚重的说明书或漫无边际地搜索网络，省时又省力。 特别需要注意的是：文档的分片策略会严重影响查询的结果，这是当前 RAG 自身的方案原理导致的。

搭建 COZE 智能体工作流通常分为以下步骤： 1. 规划： 制定任务的关键方法。 总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施： 在 Coze 上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性。 3. 完善： 整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平。 此外，在搭建整理入库工作流时，首先新建工作流「url2table」，然后根据弹窗要求自定义工作流信息，并进行工作流全局流程设置。但关于调试飞书多维表格插件的使用方式，由于篇幅原因不在此详述。

以下是关于本地知识库系统如何利用大语言模型的相关内容： 一、部署大语言模型 1. 下载并安装 Ollama 根据电脑系统，从 https://ollama.com/download 下载 Ollama。 下载完成后，双击打开，点击“Install”。 安装完成后，将 http://127.0.0.1:11434/ 复制进浏览器，若出现相关字样则表示安装完成。 2. 下载 qwen2:0.5b 模型（0.5b 方便测试，设备充足可下载更大模型） Windows 电脑：点击 win+R，输入 cmd 点击回车。 Mac 电脑：按下 Command（⌘）+ Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，选择“终端”应用程序。 复制相关命令行并粘贴回车，等待自动下载完成。（下载久了若卡住，鼠标点击窗口，键盘点空格可刷新） 二、了解 RAG 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。在进行本地知识库搭建实操前，需对 RAG 有大概了解。大模型训练数据有截止日期，当需要依靠不在训练集中的数据时，主要通过检索增强生成 RAG 实现。RAG 应用可抽象为 5 个过程： 1. 文档加载：从多种来源加载文档，LangChain 提供 100 多种不同的文档加载器，包括 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据以及代码等。 2. 文本分割：文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块，称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储：涉及将切分好的文档块嵌入转换成向量形式，并将向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 三、通过 Open WebUI 使用大模型 1. 首先访问相关网址，打开页面时使用邮箱注册账号。 2. Open WebUI 一般有两种使用方式： 聊天对话。 RAG 能力，可让模型根据文档内容回答问题，这是构建知识库的基础之一。 3. ChatGPT 访问速度快、回答效果好的原因： 快：GPT 大模型部署的服务器配置高。 好：GPT 大模型的训练参数多、数据更优以及训练算法更好。

利用人工智能技术搭建知识库系统可以参考以下内容： 大圣的相关文章：大圣致力于使用 AI 技术将自己打造为超级个体的程序员。其文章如也是以 AI 时代的知识库作为例子进行了讲解。 知识管理体系：知识管理体系是一套流程、工具和策略的组合，用于系统地管理个人或组织的知识资产。它包括但不限于收集信息、整理知识、分享经验、促进学习和创新。一个有效的知识管理体系通常包括以下几个关键组成部分： 知识的捕捉：收集个人或组织在日常工作和学习中产生的知识和信息。 知识的组织：通过分类、标签和索引等方式，使知识易于访问和检索。 知识的分享：促进知识在个人或组织内部的流动，增加协作和创新的机会。 知识的应用：确保知识被有效利用，以支持决策制定、问题解决和新知识的创造。 专家系统：符号人工智能的早期成就之一是专家系统——为充当某个有限问题领域的专家而设计的计算机系统。它们基于从一个或多个人类专家那里提取的知识库，并包含一个推理引擎，在此基础上进行推理。专家系统就像人类的推理系统一样，包含短期记忆和长期记忆。同样，在以知识为基础的系统中，会区分以下几个部分： 问题记忆：包含与当前要解决的问题有关的知识，如病人的体温或血压、是否有炎症等。这种知识也被称为静态知识，因为它包含了快照信息，记录着我们在当前状态下对问题的了解——即所谓的问题状态。 知识库：代表某个问题领域的长期知识。它是从人类专家那里人工提取的，不会因外部的咨询而改变。由于它允许我们从一个问题状态前往另一个问题状态，因此也被称为动态知识。 推理引擎：协调在问题状态空间中搜索的整个过程，必要时向用户提问。它还负责找到适用于每个状态的正确规则。例如，下面这个专家系统是根据动物的物理特征来判断动物的。

建立属于自己的电商大模型并将数据放入其中，主要包括以下步骤： 1. 选择合适的部署方式： 本地环境部署。 云计算平台部署。 分布式部署。 模型压缩和量化。 公共云服务商部署。需根据自身的资源、安全和性能需求选择合适的部署方式。 2. 准备训练所需的数据和计算资源： 确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景。 准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础： 可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等作为基础。 也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练： 根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练。 优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型： 将训练好的模型部署到生产环境。 对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护： 大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。 此外，以配置 FastGpt、OneAPI 为例，全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信助手的步骤如下： 1. 配置 OneAPI： 去阿里模型的链接里创建 ApiKey，并复制下来。 在 OneAPI 的页面，点击【渠道】添加新渠道，类型选择阿里通义千问，粘贴 ApiKey。 创建 OneApi 的令牌，点击【令牌】添加新令牌，名称自定，时间设为永不过期、额度设为无限额度，提交并复制令牌。 2. 配置 FastGpt：回到宝塔系统【文件】菜单，修改 dockercompose.yml 和 config.json 文件（文件路径 root>fastgpt）。 另外，基于 COW 框架实现 ChatBot 时需要注意： 1. 本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 2. 微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入。 3. 操作时请依法合规使用，注意甄别大模型生成的内容，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。

建立一个人工智能模型可以参考以下几种方式： 1. 为了在医疗保健中产生真正的改变，AI 像人类学习一样，需要从基础开始，开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型，以帮助其理解模式和关系。这可能最初会平行于人类教育和教育范例，但随着时间推移可能会专门发展，培养新型的专业知识。这些堆叠模型可能会以与人脑皮层类似的方式发展，例如针对特定任务设计如生物皮层和药物设计皮层等专门的神经架构。 2. 全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信助手： 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型，并获取白嫖大模型接口的方法。 搭建，这是一个知识库问答系统，将知识文件放入，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，最后回答问题。如果不想接入微信，搭建到此即可使用其问答界面。 搭建，其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。 3. 注册 AI 模型： 进入智普 AI：https://open.bigmodel.cn/ 。 点击开始使用，注册登录。 按照要求进行认证，之后点击控制台。 点击右侧的：查看 API key。 点击添加新的 API key，再点击复制，并保存编码，后续会用到。

建立属于自己的 AI 模型可以参考以下步骤： 1. 模型安装设置 对于二维码相关的模型，进入 SD 版块，下载两个 SD 的 ControlNET 模型和一个预处理器。可添加公众号【白马与少年】，回复【SD】获取。 在【QR ControlNET】的文件夹中，后缀为【.yaml】的放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\extensions\\sdwebuicontrolnet\\models”路径下，后缀为【.safetensors】的放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\ControlNet”路径下。 选择模型，填入关键词，设置迭代步数、采样、图像大小等参数。 2. 部署和训练 选择合适的部署方式，如本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、公共云服务商部署等，根据自身资源、安全和性能需求进行选择。 准备训练所需的数据和计算资源，确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景，并准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 选择合适的预训练模型作为基础，如开源的 BERT、GPT 等，也可自行训练基础模型。 针对目标任务进行模型微调训练，优化模型结构和训练过程以提高性能。 部署和调试模型，将训练好的模型部署到生产环境，并进行在线调试和性能优化。 注意安全性和隐私保护，重视大模型涉及的大量数据和隐私信息的安全性和合规性。 3. 注册 AI 模型 进入智普 AI：https://open.bigmodel.cn/ 。 点击开始使用，注册登录。 按照要求进行认证，之后点击控制台。 点击右侧的：查看 API key。 点击添加新的 API key，再点击复制，并保存编码以备后续使用。 总的来说，建立自己的 AI 模型需要综合考虑多方面因素，包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。需要根据具体需求选择合适的方法，并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。

目前有基于飞书云文档或飞书知识库建立 AI 问答、检索机器人的方法，具体如下： 2024 年 2 月 22 日的会议首先介绍了 WaytoAGI 社区的成立愿景和目标，以及其在飞书平台上的知识库和社区的情况。接着，讨论了利用 AI 技术帮助用户更好地检索知识库中的内容，引入了 RAG 技术，通过机器人来帮助用户快速检索内容。然后，介绍了基于飞书的知识库智能问答技术的应用场景和实现方法，可以快速地给大模型补充新鲜的知识，提供大量新的内容。之后，讨论了如何使用飞书的智能伙伴功能来搭建 FAQ 机器人，以及智能助理的原理和使用方法。最后，介绍了企业级 agent 方面的实践。 飞书群问答机器人具有以下功能： 自动问答：自动回答用户关于 AGI 知识库内涉及的问题，可以对多文档进行总结、提炼。 知识搜索：在内置的「waytoAGI」知识库中搜索特定的信息和数据，快速返回相关内容。 文档引用：提供与用户查询相关的文档部分或引用，帮助用户获取更深入的理解。 互动教学：通过互动式的问答，帮助群成员学习和理解 AI 相关的复杂概念。 最新动态更新：分享有关 AGI 领域的最新研究成果、新闻和趋势。 社区互动：促进群内讨论，提问和回答，增强社区的互动性和参与度。 资源共享：提供访问和下载 AI 相关研究论文、书籍、课程和其他资源的链接。 多语言支持：支持多语言问答，满足不同背景用户的需求。 开发问答机器人的原因包括：整个知识库的内容已经非常庞大，内容越来越丰富的同时，新用户难以快速找到知识库的内容。传统的搜索是基于关键词及关键词的相关性，例如搜索“吃了吗？”和“昨天晚上鸡腿好吃”，在字面意义上的差异和语义上的价值不同。作为一个 AI 知识库，需要用更先进的办法来解决，如 RAG 技术。在群中提供一个可以快速供大家检索信息的方式，使用更加便捷。

以下是关于 AI 建立模型的相关信息： 对于 JavaScript 的 AI 堆栈入门，模型托管较为麻烦，与构建 AI 应用程序大体上是两个独立问题。可使用 OpenAI 构建文本模型，使用 Replicate 进行图像推理，Replicate 也提供基于文本的模型，如 Vicuna，还可参考在 Replicate 上运行 Stable Diffusion 推理的示例代码。 在医疗保健领域，开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型，以帮助 AI 模型理解模式和关系，可能最初会平行于人类教育和教育范例，随着时间推移可能专门发展，培养新型专业知识，可能会拥有针对特定任务专门设计的神经架构，如生物皮层和药物设计皮层。 搭建微信机器人注册 AI 模型的步骤：进入智普 AI（https://open.bigmodel.cn/），点击开始使用并注册登录，按要求进行认证，点击控制台，点击右侧的“查看 API key”，点击添加新的 API key 并复制，将编码暂时保存备用。