以下是一些适合搭建个人知识库的人工智能软件：
如果想要对知识库进行更加灵活的掌控，我们需要一个额外的软件：AnythingLLM。这个软件包含了所有Open WebUI的能力，并且额外支持了以下能力选择文本嵌入模型选择向量数据库[heading2]AnythingLLM安装和配置[content]安装地址：https://useanything.com/download当我们安装完成之后，会进入到其配置页面，这里面主要分为三步1.第一步：选择大模型1.第二步：选择文本嵌入模型1.第三步：选择向量数据库[heading2]构建本地知识库[content]AnythingLLM中有一个Workspace的概念，我们可以创建自己独有的Workspace跟其他的项目数据进行隔离。1.首先创建一个工作空间1.上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入1.选择对话模式AnythingLLM提供了两种对话模式：Chat模式：大模型会根据自己的训练数据和我们上传的文档数据综合给出答案Query模式：大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案1.测试对话当上述配置完成之后，我们就可以跟大模型进行对话了[heading1]六、写在最后[content]我非常推崇的一句话送给大家：看十遍不如实操一遍，实操十遍不如分享一遍如果你也对AI Agent技术感兴趣，可以联系我或者加我的免费知识星球（备注AGI知识库）
终于到了我最想讲的一段了，因为自从我发布了这个教程[大圣：胎教级教程：万字长文带你使用Coze打造企业级知识库](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb)之后，我收到的最多问题之一就是：为什么我将我的笔记全部投喂给Coze之后，他的回答很不准确呢？为了回答这个问题，我每次都要语音个10-20分钟，这也是我写这篇文章的目的，毕竟坑是自己埋下的，含着泪也要填完如果你是要利用Coze或者FastGPT等工具来搭建知识库，那么在当下的技术条件下，你一定要有个预期，当下这些平台的RAG能力仅仅对问答这种场景是友好的，其他的场景效果都差强人意～如果你需要企业级的复杂知识库场景，你可能需要找专业的团队了，他们的收费在几万到几十万不等（可以联系我，我这边有靠谱的资源）如果你想使用专门搭建个人知识库的软件，我推荐你看下的另一篇文章：[手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZKGmwsQhTihYZ8kdu7uccF1lnQc?from=from_copylink)这篇文章你忽略本地部署大模型这一环节，你直接看其中推荐的一个软件这款软件据说效果不错（但是需要你自己对接一些额外的API），并且我建议你先了解RAG的原理再去使用，否则你可能会头大。我目前还没有深度使用，等后续使用了，我再了些教程！
私人知识库中内容一般有两种：日常从互联网收集的优质信息个人日常的思考以及分享如果我想基于这套知识库打造个人专属的ChatGPT该怎么做呢？这里面常见的会有两种技术方案1.训练专有大模型2.利用RAG（检索增强生成）技术初次听到这两个名词你可能有点懵，不要慌，接下来我会通俗易懂的语言让你了解他们的原理。[heading3]训练专有大模型[content]KimiChat和ChatGPT等AI聊天软件为什么能够精准的回答问题，因为他们使用了整个互联网的语料进行了训练，从而拥有了整个互联网的知识。看到这里你应该知道我想要讲什么了，对，既然能用整个互联网的知识训练出KimiChat和ChatGPT等大模型，那我能不能使用我的知识库来训练一个专有的大模型呢？当然可以！而且这样的效果是最好的。但是这并不是当下主流的方案，因为他有以下几个缺陷：高成本：训练和维护一个大型专有模型的成本非常高，需要大量的计算资源和专业知识。更新难度：如果需要更新模型的知识，需要重新训练或微调模型，这可能是一个复杂且耗时的过程下面让我们来看另一个方案：RAG（检索增强生成）