在人工智能技术飞速发展的今天，企业面临海量数据管理、知识检索效率低下、长尾问题响应滞后等痛点。

传统的大语言模型（LLM）虽然能生成文本和回答问题，但无法访问最新或专门的知识，导致回答不准确或缺乏依据。

检索增强生成（RAG）技术应运而生，通过将信息检索与文本生成结合，显著提升回答的准确性和可靠性。

一、RAG技术简介

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种通过整合外部知识库来增强LLM性能的模式，其核心思想是将检索系统与生成模型结合。具体工作流程包括：

1. 知识库构建：将文档分块并向量化，便于后续检索。

2. 检索：根据用户查询，从知识库中检索相关文档片段。

3. 生成：将检索到的片段作为上下文，输入生成模型生成回答。

4. 这种方法**有效解决了LLM的幻觉问题，**提高了知识更新的速度和内容生成的可追溯性。

RAG技术的优势在于能够持续学习最新知识，同时保持对信息来源的可控性，特别适合需要专业知识支撑的企业应用场景。

二、如何通过ChatWiki+DeepSeek搭建RAG知识库****

1.预先准备

登录 ChatWiki 官网，用邮箱、密码注册并激活账号；企业高数据安全需求者，可选本地化部署，含 docker、离线 docker、免 docker（源码安装）三种方式。

2.知识库构建

**①上传文档：**支持Word、PDF、Excel、在线网页等多种格式文档上传。系统能够自动识别文档结构，保持原文的逻辑层次和关键信息完整性。

②自动向量化：ChatWiki会对文档进行解析、清洗分段和向量化处理，便于后续检索。这一过程采用先进的自然语言处理技术，确保语义理解的准确性。

3.创建AI机器人

①关联知识库：在ChatWiki创建AI机器人并关联已构建的知识库，确保回答时优先调用专业知识库内容。可根据业务需求设置不同的回答策略和权限管理。

②测试与优化：通过召回测试验证知识库的相似度阈值，确保检索准确性。建议定期评估系统表现，根据反馈持续优化知识库内容和检索参数。

4.对外使用

可无缝接入微信公众号、微信客服、APP、官网等平台，如官网集成只需添加嵌入式代码即可。

三、医疗问答系统使用案例

一家医疗机构需要提供基于最新医学文献的精准回答。通过RAG技术，系统实现了：

①知识更新：定期导入最新医学文献，确保回答内容时效性。系统建立了严格的内容审核机制，保证医疗信息的准确性和权威性。

②专业支持：医生和患者可通过问答系统获取可靠的健康信息，提升了医疗服务效率。系统特别设计了分级权限管理，确保敏感信息的安全访问。

通过ChatWiki+DeepSeek搭建企业RAG知识库，不仅解决了传统LLM的知识局限问题，还提升了回答的准确性和可靠性。无论是企业智能客服还是医疗问答系统，RAG技术都能显著提升用户体验和运营效率。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套 AI 大模型突围资料包：

• ✅ 从零到一的 AI 学习路径图
• ✅ 大模型调优实战手册（附医疗/金融等大厂真实案例）
• ✅ 百度/阿里专家闭门录播课
• ✅ 大模型当下最新行业报告
• ✅ 真实大厂面试真题
• ✅ 2025 最新岗位需求图谱

所有资料 ⚡️ ，朋友们如果有需要 《AI大模型入门+进阶学习资源包》，下方扫码获取~

① 全套AI大模型应用开发视频教程

（包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点）

② 大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

③ 大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

④ AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

⑤ 大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

⑥ 大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

以上资料如何领取？

为什么大家都在学大模型？

最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人，传统岗位不断缩减，但AI相关技术岗疯狂扩招，有3-5年经验，大厂薪资就能给到50K*20薪！

不出1年，“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。

风口之下，与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰，不如先人一步，掌握AI大模型原理+应用技术+项目实操经验，“顺风”翻盘！

这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

以上全套大模型资料如何领取？