以下是一些好用的搭建知识库然后进行问答的 AI 工具：
1.搭建[OneAPI](https://github.com/songquanpeng/one-api)，这东西是为了汇聚整合多种大模型接口，方便你后面更换使用各种大模型。下面会告诉你怎么去白嫖大模型接口。2.搭建[FastGpt](https://fastgpt.in/)，这东西就是个知识库问答系统，你把知识文件放进去，再把上面的大模型接进来，作为分析知识库的大脑，最后回答你问题，这么个系统。如果你不想接到微信去，自己用用，其实到这里搭建完就OK了，他也有问答界面。3.搭建[chatgpt-on-wechat](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat)，接入微信，配置FastGpt把知识库问答系统接入到微信。这里建议先用个小号，以防有封禁的风险。搭建完后想拓展Cow的功能，我推荐Yaki.eth同学这篇教程[Yaki：GPT/MJ接入微信](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UADkwZ9B0iAWdTkFJIjcN7EgnAh)，里面的cow插件能进行文件总结、MJ绘画的能力。完成上面3步就算OK了，那我们正式开始。
知识库问答是机器人最基础的功能，它可以根据用户的问题，从知识库中找到最佳答案。这其实就是利用了大模型的RAG机制。那什么是RAG机制？RAG机制，全称为“检索增强生成”（Retrieval-Augmented Generation），是一种用于自然语言处理的技术。它结合了两种主要的人工智能技术：检索（Retrieval）和生成（Generation），以提高机器对话和信息处理的能力。简单来说，RAG机制先从一个大型的数据集中找到与当前问题相关的信息，这一步叫做“检索”。然后，它使用这些检索到的信息来帮助生成更准确、更相关的回答，这一步叫做“生成”。可以把它想象成这样一个场景：当你问一个很复杂的问题时，RAG机制先去一个巨大的图书馆里找到所有相关的书籍，然后基于这些书籍中的信息来给你一个详细的回答。这种方法让机器在处理信息时更加精确，因为它结合了大量的背景信息和先进的语言模型的能力，使得生成的内容不仅依赖于模型本身的知识，还融入了具体、相关的外部信息。这对于提升对话AI的理解力和回答质量非常有帮助。基于RAG机制，我们可以实现知识库问答功能。首先，我们需要创建一个知识库，里面包含了大量社区的AI相关的文章和资料。比如我这里创建了一个有关AI启蒙和信息来源的知识库，然后通过手工录入的方式上传这个栏目的所有文章内容：就这样，陆陆续续地将社区其他板块的文章和资料导入到知识库中。在设计Bot中，我们添加这个知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，尽可能好地利用知识库返回的内容进行结合回答：
知识库问答是机器人最基础的功能，它可以根据用户的问题，从知识库中找到最佳答案。这其实就是利用了大模型的RAG机制。那什么是RAG机制？RAG机制，全称为“检索增强生成”（Retrieval-Augmented Generation），是一种用于自然语言处理的技术。它结合了两种主要的人工智能技术：检索（Retrieval）和生成（Generation），以提高机器对话和信息处理的能力。简单来说，RAG机制先从一个大型的数据集中找到与当前问题相关的信息，这一步叫做“检索”。然后，它使用这些检索到的信息来帮助生成更准确、更相关的回答，这一步叫做“生成”。可以把它想象成这样一个场景：当你问一个很复杂的问题时，RAG机制先去一个巨大的图书馆里找到所有相关的书籍，然后基于这些书籍中的信息来给你一个详细的回答。这种方法让机器在处理信息时更加精确，因为它结合了大量的背景信息和先进的语言模型的能力，使得生成的内容不仅依赖于模型本身的知识，还融入了具体、相关的外部信息。这对于提升对话AI的理解力和回答质量非常有帮助。基于RAG机制，我们可以实现知识库问答功能。首先，我们需要创建一个知识库，里面包含了大量社区的AI相关的文章和资料。比如我这里创建了一个有关AI启蒙和信息来源的知识库，然后通过手工录入的方式上传这个栏目的所有文章内容：就这样，陆陆续续地将社区其他板块的文章和资料导入到知识库中。在设计Bot中，我们添加这个知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，尽可能好地利用知识库返回的内容进行结合回答：