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在阿里百煉搭建知識(shí)庫的血淚史：從數(shù)據(jù)廢墟到智能寶庫的魔幻經(jīng)歷
在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中，知識(shí)庫的構(gòu)建往往被視為“錦上添花”，卻鮮有人知其背后的復(fù)雜工程與組織陣痛。本文以阿里百煉為案例，深度還原從數(shù)據(jù)混沌到智能體系的演進(jìn)過程，為產(chǎn)品經(jīng)理與知識(shí)運(yùn)營者提供一份可借鑒的實(shí)戰(zhàn)地圖。
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從0到1構(gòu)建 RAG 知識(shí)庫（券商客服案例實(shí)戰(zhàn)）
RAG 不只是技術(shù)熱詞，它正在重塑企業(yè)知識(shí)系統(tǒng)的構(gòu)建方式。本文以券商客服場(chǎng)景為例，系統(tǒng)拆解從0到1構(gòu)建 RAG 知識(shí)庫的全過程：從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、向量化、檢索策略到生成邏輯，不僅有技術(shù)路徑，也有業(yè)務(wù)思維。
基于Dify 知識(shí)庫的實(shí)驗(yàn)demo：從0到1構(gòu)建智能商品分類系統(tǒng)
在AI技術(shù)加速滲透各行各業(yè)的當(dāng)下，如何將“智能”真正嵌入業(yè)務(wù)流程，成為產(chǎn)品人繞不開的命題。本文以Dify知識(shí)庫為核心，復(fù)盤一個(gè)從0到1構(gòu)建智能商品分類系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)demo，供大家參考。
AI產(chǎn)品經(jīng)理：RAG原理詳解， 一個(gè)高質(zhì)量知識(shí)庫背后的工作機(jī)制
掌握 RAG（檢索增強(qiáng)生成），就是把大模型從“聰明卻不可靠的演講家”升級(jí)為“隨時(shí)查資料、句句有出處”的超級(jí)顧問，讓 AI 功能在產(chǎn)品里真正可用、敢用、可持續(xù)用。作為AI產(chǎn)品經(jīng)理的我們，這也是必須掌握的技術(shù)原理。
智能客服系統(tǒng)從0開始搭建知識(shí)庫
從0開始搭建一套可用、可擴(kuò)展的知識(shí)庫，不只是技術(shù)活，更是認(rèn)知與業(yè)務(wù)的協(xié)同工程。本文將從需求拆解、內(nèi)容結(jié)構(gòu)、標(biāo)簽體系到運(yùn)營機(jī)制，系統(tǒng)梳理知識(shí)庫搭建的關(guān)鍵路徑，幫助你構(gòu)建真正支撐智能客服的“知識(shí)引擎”。
使用RAG構(gòu)建高質(zhì)量知識(shí)庫
在AI技術(shù)飛速發(fā)展的當(dāng)下，RAG（檢索增強(qiáng)生成）作為實(shí)用的前沿技術(shù)，正助力高效構(gòu)建高質(zhì)量知識(shí)庫。本文深入淺出地解析RAG的定義、優(yōu)勢(shì)、技術(shù)原理，從知識(shí)入庫到檢索的全流程，并結(jié)合公司考勤管理制度實(shí)例演示其應(yīng)用，助你輕松掌握RAG技術(shù)。
想建自己的知識(shí)庫和搜索服務(wù)又擔(dān)心內(nèi)容不精準(zhǔn)？AI搜索引擎秘塔開放API測(cè)評(píng)
秘塔搜索開放API后，是否能打通從內(nèi)容生成到語義檢索的關(guān)鍵一環(huán)？本篇測(cè)評(píng)將從接入體驗(yàn)、搜索效果到應(yīng)用場(chǎng)景，全面解析秘塔API的能力邊界與落地潛力，助你判斷它是否值得“上車”。
每次和AI聊完就失憶？我用Claude Code治好了它的"健忘癥"
還在為每次和 AI 開始對(duì)話都像“初次見面”而煩惱？作者通過拆解 ChatGPT 和 Claude Code 的記憶邏輯，手把手搭建出一個(gè)「有腦子的 AI 知識(shí)庫」，讓AI真正懂你、記住你、幫你高效思考。
AI知識(shí)庫落地：真能降本提效？
AI 知識(shí)庫正被企業(yè)寄予降本提效的厚望，它通過技術(shù)整合企業(yè)信息，在內(nèi)部管理、外部服務(wù)等場(chǎng)景發(fā)揮作用，但落地效果取決于數(shù)據(jù)治理、技術(shù)適配等多重因素，其價(jià)值實(shí)現(xiàn)是個(gè)持續(xù)優(yōu)化的過程。
【本地化部署】Dify大語言模型(LLM) 應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)+本地RAG知識(shí)庫【小白教程】
本地部署大語言模型并非易事，它涉及到復(fù)雜的模型管理、知識(shí)庫搭建以及系統(tǒng)集成等技術(shù)挑戰(zhàn)。本文將為你提供一份詳細(xì)的“小白教程”，手把手教你如何在本地環(huán)境中部署Dify開源平臺(tái)，并結(jié)合本地RAG知識(shí)庫，打造屬于你自己的智能體工作流。
一篇看懂：企業(yè)RAG知識(shí)庫項(xiàng)目的全生命周期設(shè)計(jì)（純干貨）
在當(dāng)今數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮中，企業(yè)對(duì)知識(shí)管理的需求日益增長，而AI技術(shù)的融入為企業(yè)知識(shí)庫的構(gòu)建帶來了新的機(jī)遇。本文將深入剖析企業(yè)RAG（檢索增強(qiáng)生成）知識(shí)庫項(xiàng)目的全生命周期設(shè)計(jì)，從項(xiàng)目啟動(dòng)到落地實(shí)施，詳細(xì)解讀如何從零開始構(gòu)建知識(shí)庫，如何提升知識(shí)庫的召回率與準(zhǔn)確率，以及如何通過數(shù)據(jù)處理和系統(tǒng)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)知識(shí)的有效管理和應(yīng)用。
知識(shí)庫問答效果總翻車？RAG完整策略指南
在企業(yè)級(jí)場(chǎng)景中，一個(gè)精準(zhǔn)的知識(shí)庫問答工具至關(guān)重要。本文深入剖析 RAG（檢索增強(qiáng)生成）技術(shù)，從知識(shí)提取、分塊、嵌入、存儲(chǔ)與索引、檢索到回答生成及效果評(píng)估等各個(gè)環(huán)節(jié)，詳細(xì)闡述其核心選型與優(yōu)化思路，助力讀者掌握打造高精準(zhǔn)度知識(shí)庫助手的完整策略。
