日前，依托学校软件工厂研制上线的大模型专用知识库系统，基于 RAG（检索增强生成）技术，将大模型的生成能力与结构化知识库深度结合，有效提升知识服务的响应效率与生成内容的准确性。

系统提供构建【个人/机构知识库】定制服务，支持个人/机构构建专用知识库，实现对专属知识的智慧化管理。

专用知识库有何作用？

01 知识整合，资源共享

知识库为学校教育教学、学术科研、管理保障等数字化资源搭建共享专用平台，个人、机关、院所等均可申请构建知识库。

专业问题，回答可信

检索真实数据约束生成内容，可自动提取内容，精准定位关键信息，结合检索结果智能分析推理，结构化回答减少幻觉，降低模型虚构信息的概率。

专属知识，安全可控

通过本地化部署，控制访问物理隔离，支持动态更新与身份权限管理，确保数据全生命周期安全可控。

02 构建机构定制知识库四步骤

定义范围

确定机****构知识库名称、知识领域简介、可访问对象、机构知识库管理员。

线上申请

机构知识库管理员登录校园网办事大厅→应用服务→AI能力→科小信（智能问答）→知识库→机构知识库开通，填写申请单。

采集数据

收集与整理内部相关数据文档→去重→分类存储。

定期维护

按月、季度及时更新、持续迭代知识数据，避免陈旧、错误信息。

Tips：

构建个人知识库，可登录校园网办事大厅→应用服务→AI能力→科小信（智能问答）→知识库→新建个人知识库开通。

知识库的知识，从何而来？

03

知识来源可分为内部知识与外部知识。机构知识库管理员以内部知识来源为核****心基础，可参考从以下方面收集数据：

教学科研成果

论文/专利： 期刊论文、会议论文、专利技术等。

教学资源： 教案、课件、课程大纲、实验报告等。

科研项目： 项目申报书、结题报告、学术成果等。

制度与流程文件

行政文件： 政策法规、规章制度等。

流程标准： 操作手册、安全规程、服务指南等。

特色知识经验

媒体报道： 宣传稿件、媒体新闻报道等。

专家经验： 公开访谈、研讨会记录等。

成果成绩： 文化活动、技术心得、工作经验、教学案例、优秀作品等。

Tips：

请注意数据信息保护与安全，确保采集的数据内容安全合规，来源合法可靠，防范数据泄露风险。

04 整理知识库文档的小窍门

知识来源可靠完整

数据质量是检索增强生成 (RAG) 效果的基石。确保知识来源权威性，不遗漏关键信息，避免过时或错误信息影响大模型生成答案的准确性。

遵循统一录入规范

知识库支持上传doc/docx/pdf/ppt/pptx/txt/md/jpg/png格式的文件，推荐使用docx格式文件，参照公文格式规范，方便搜索和解析。

复杂架构分层管理

海量内容分板块整理，同一板块内容整理到一个文件夹，支持建多层文件夹，推荐每个板块建立三层文件夹。

打好知识库“组合拳”

核心高频问题构建“问答对”，长尾需求对接“自然文本”。“问答对”策略以“问题答案”形式组织内容，结构化、高响应，适配业务咨询、故障处理、制度查询等标准化场景。长尾需求和非结构化知识处理可采用“自然文本”策略。两种策略优势互补，“混合模式”提升质效。

精简去重

知识库文档在整理时需要消除冗余信息，提升检索效率，提高检索结果相关性，引导模型更好地理解和利用关键信息，生成更准确、更丰富、更具多样性的答案。

通过构建多样共享的专用知识库，实现知识积累沉淀、高效信息传递，促进跨部门、院系交流，使知识资源发挥更大效益，更好地服务于学校教学科研、政治工作、管理保障等各领域，为学校数智化发展贡献知识力量。

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L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

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L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

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