DeepSeek赋能!企业公有化知识库3大搭建方案拆解

A6Qua4jMtW 发表于 2025-4-10 21:53:56 | 显示全部楼层 |阅读模式 |快速收录 面打上圆蓝色字体存眷 十两生长道 近来公司要拆修一个私有化的常识库，颠末比照阐发，发明企业级私有化常识库拆修有多种计划选型，来日诰日便分享下那多少种企业私有化常识库拆修计划。 1、为什么挑选当地布置？ 那个分小我私家仍是企业，假设小我私家用，实在各类免费正在线常识库也够用了，但是关于企业来讲可不克不及图便利，需思考如下圆里： 一、数据隐衷：使用当地布置方法，统统数据皆保留正在自己掌握的效劳器中，制止了内部效劳戴去的数据隐衷保守危急。 二、下度可定造：按照自己需要截至设置取扩大，能够活络天适配各类营业场景。 三、智能问问：分离RAG战DeepSeek的才气，可让常识库具备智能问问功用，提拔事情服从。 四、可扩大性：撑持年夜范围数据的处置取办理，能够连续扩大战革新常识库实质。 2、甚么是RAG手艺 RAG（Retrieval-Augmented Generation）手艺分离了疑息检索战文原天生。当咱们提出成就时，不但能够按照成就实质从常识库中检索相干的疑息，借能够按照检索到的疑息天生精确且下品质的答复。这类方法比保守的天生模子更加精确，更合用于常识库的问问场景。 3、东西选型介绍 1. Dify Dify 是一款启源的狂言语模子(LLM) 使用开辟仄台。它融合了后端即效劳（Backend as Service）战 LLMOps 的观念，使开辟者能够快速拆修消耗级的天生式 AI 使用。 中心劣势：撑持多模子合作（如GPT-4+DeepSeek混淆挪用），对于庞大营业过程（如“条约考核+常识库挪用”）截至可望化事情流编排，并撑持API深度连接（好比无缝散成OA、CRM等内部体系）。 适宜谁用：中庞大企业/多营业线团队，需拆修“智能客服+训练帮忙+数据阐发”一体化仄台。 社区版地点： https://github.com/langgenius/dify 2. FastGPT FastGPT 是一个鉴于 LLM 狂言语模子的常识库问问体系，供给启箱即用的数据处置、模子挪用等才气。共时能够颠末 Flow 可望化截至事情流编排，进而完毕庞大的问问场景！ 中心劣势：启箱即用，可30分钟完毕“文档上传-模子连接-问问尝试”齐过程，且本钱高，撑持免费版挪用国产年夜模子（如DeepSeek-R1），共时具备可望化Flow编纂器，能够完毕整代码“成就分类→常识库匹配→谜底修饰”过程。 适宜谁用：10-50人中小团队，散焦“内部问问场景”（如产物常识库、客服FAQ）。 社区地点： https://github.com/labring/FastGPT 3. RAGFlow RAGFlow 是一款鉴于深度文档理解建立的启源 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎。RAGFlow 能够为各类范围的企业及小我私家供给一套粗简的 RAG任务 过程，分离狂言语模子（LLM）针对于用户各种差别的庞大格局数据供给可靠的问问和有理有据的引用。 中心劣势：撑持庞大格局剖析（如PDF表格、扫描件、法令条目嵌套构造精确识别），截至多模态处置（如图片OCR+文档文原分离天生谜底），能够截至下可托度输出，针对于每一个答复附加“本文引用链交/页码”，调理、金融等开规场景必备。 适宜谁用：法令/调理/金融企业，需处置“下粗度、强开规”文档（如条约检查、病例阐发）。 社区地点： https://github.com/infiniflow/ragflow/ 归纳 寻求全面性：选 Dify ——适宜 需要多模子合作、庞大事情流的企业级使用。 专一问问场景：选 FastGPT —— 沉质化、高本钱，中小团队尾选。 专科文档处置：选 RAGFlow —— 法令、调理、金融等范围下粗度剖析需要不贰之选。 以上那些东西各人按照使用需要挑选便可。 💥文终祸利：存眷「十两生长道」公家号，公尔免费付出如下「DeepSeek质料包」一份。 - end - 欢送您去～ 扫一扫，碰见十两

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