专门为大模型RAG设计的知识库产品 有哪些？

[title]【AI+知识库】商业化问答场景，让AI回复更准确，一篇专为所有“小白”讲透RAG的实例教程（上篇）大语言模型：是一个学习过无数本书、拥有无穷智慧的人。他读过无数的书、看过无数的段子，因此对公共知识、学识技能、日常聊天十分擅长。然而，在工作场景下，只会聊天侃大山可不行，你想让他帮你干活。这个时候，就需要“提示词”出场了，提示词：是你告诉这个全知全能的人，他是一个什么样的角色、他要专注于哪些技能，让他能够按照你的想法，变成一个你需要的“员工”。知识库：相当于你给这个“聪明”员工的发放了一本工作手册。即使是看过再多的书、浏览过再多的文字，也不会准确的知道见到老板娘过来吃饭要打三折，张梦飞过去吃饭要打骨折。而知识库，就是把这些内容写在了工作手册上。让这个聪明的员工，见到有人来的时候，就翻一翻手册，然后再做出反应。我的设定：AI模型：这里使用的是阿里千问模型。提示词：这里设定的角色是“美嘉”，是按照美嘉的人设、背景和对话风格做的设定。知识库：这里放的是《爱情公寓》全季的剧情，让“美嘉”拥有了自己过往的“记忆”，知道自己做过什么、好朋友是谁等等。图中右侧是一个十分简单的问答，我问：“你是谁？你和子乔在台球厅吵架那次是为了什么吵架？”她的回复是：“我是陈美嘉，那次在台球厅和吕子乔吵架是因为他约会被人撞见，我讽刺他脸大影响信号，他还反击我。后来谈到过去的事情，我指责他忘恩负义，他就说我平。最后，我伤心地说要分手，因为他之前甩过我。”

在不改变⼤模型本⾝的基础上，通过外挂知识库等⽅式，为模型提供特定领域的数据信息输⼊，让模型能基于特定的数据⽣成内容、降低幻觉，实现对该内容更准确的信息检索和⽣成RAG就像是一个超级智能的图书馆员：Retrieval-检索：图书馆员根据你的描述，从庞⼤的知识库中找到与你问题相关的信息。Augmented-增强：它会筛选和优化这些信息，确保找到的是最相关的段落和信息。Generation-⽣成：它会把这些信息整合起来，⽤通俗易懂的语⾔给出一个连贯的回答。优点：•成本效益：相⽐训练和维护一个⼤型专有模型，RAG的实现成本更低•灵活性：RAG可以利⽤多种数据源，包括结构化数据和⾮结构化数据。它能迅速适应不同领域和变化的数据•可扩展性：可以随时增加或更新知识库中的内容，⽽不需要重新训练模型缺点：•相⽐于专有模型的⽅案，他的回答准确性不够AI搜索引擎，也是⼤语⾔模型的搜索结果RAG1.Metaso.cn：学术、研究2.So.360.com：⽣活、便捷3.Felo.ai/search综合4.Devv.ai：程序员、开发者5.Perplexity：付费、⾼质量6.Bing.com：通⽤7.Google.com：全球、精准

[title]张梦飞：AI商用级问答场景，怎么让AI+知识库回答的更准确？一篇专门为小白讲透RAG而作的教程（上篇）[heading1]一、对话示例以下是一个问答机器人的界面。这是一个示例，你可以把右侧的对话当做是微信的对话框，这些对话交互是可以在任何一个受支持的窗口下实现的。上方页面左侧画红框的地方，是这个“问答机器人”的配置，右侧是与“机器人”的一轮对话。问答机器人的配置这里有三处配置：AI模型提示词知识库。模型、提示词、知识库三者可以想象成：大语言模型：是一个学习过无数本书、拥有无穷智慧的人。他读过无数的书、看过无数的段子，因此对公共知识、学识技能、日常聊天十分擅长。然而，在工作场景下，只会聊天侃大山可不行，你想让他帮你干活。这个时候，就需要“提示词”出场了，提示词：是你告诉这个全知全能的人，他是一个什么样的角色、他要专注于哪些技能，让他能够按照你的想法，变成一个你需要的“员工”。知识库，相当于你给这个“聪明”员工的发放了一本工作手册。即使是看过再多的书、浏览过再多的文字，也不会准确的知道见到老板娘过来吃饭要打三折，张梦飞过去吃饭要打骨折。而知识库，就是把这些内容写在了工作手册上。让这个聪明的员工，见到有人来的时候，就翻一翻手册，然后再做出反应。那我这里的设定：AI模型：这里使用的是阿里千问模型。提示词：这里设定的角色是“美嘉”，是按照美嘉的人设、背景和对话风格做的设定。知识库：这里放的是《爱情公寓》全季的剧情，让“美嘉”拥有了自己过往的“记忆”，知道自己做过什么、好朋友是谁等等。