结合RAG技术，快速构建本地大模型知识库——爱分析网络研讨会预约报名-北京爱分析科技有限公司活动-活动行

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随着大模型技术的快速发展和应用场景的不断拓展，大模型知识库凭借着落地速度快、上层应用场景丰富、成本&算力可控等优势，已经成为企业优先考虑以及选择比较多的能力场景。

相比传统的纯文本知识库和结构化知识库，大模型知识库可以有效解决以下几个问题：

各个部门的数据往往彼此独立，企业内部知识具有分散性和形式多样性的问题。构建统一的大模型知识库，将企业内外的知识资源汇聚，并通过强大的自然语言处理能力，理解和关联不同来源的知识，提供更为全面和准确的知识访问和查询服务。
传统搜索引擎基于关键词匹配的方式，检索结果的相关性和精准度不高。大模型知识库则通过深度语义理解和上下文分析，更准确地捕捉用户意图，生成高质量且上下文相关的回答。
面对动态的企业知识，知识库需要及时更新和维护。为了避免信息滞后和回答不准确的情况，大模型知识库可以通过智能算法和自动化流程，及时获取和整合最新的知识。
数据安全可控也是企业在构建大模型知识库时必须考虑的问题。使用内网私有大模型+RAG技术，让企业知识库保证数据隐私和安全的同时，保持着公有大模型一样的响应速度、意图分析、上下文多轮会话的能力。
最后是满足个性化和定制化的需求。不同用户和团队在使用知识库时，可能会有不同的需求和偏好。大模型知识库具备灵活的定制化能力，以适应不同使用场景和特殊需求。