举个栗子
假设你是一名技术客服人员，客户问你一个关于某个产品的问题。
如果你有一个完善的知识库，你可以直接在知识库中搜索相关产品的使用说明或常见问题解答，快速找到答案并回复客户。
如果没有知识库，你可能需要去问同事或查找一堆文档，效率会低很多。
搭建个人知识库不仅能提升工作效率，还能促进持续学习和团队协作，对个人职业发展和团队知识管理具有长远意义。
知识系统化
集中管理：将零散的知识点整合到一个平台，便于查找和使用。
结构化存储：通过分类和标签，使知识更易管理和检索。
提升效率
快速检索：通过搜索功能迅速找到所需信息，减少重复查找时间。
减少重复劳动：避免重复解决相同问题，提升工作效率。
持续学习
积累经验：记录问题和解决方案，形成个人经验库。
知识更新：持续更新知识库，保持技术前沿。
团队协作
知识共享：团队成员可访问知识库，促进经验交流。
减少沟通成本：常见问题和解决方案在知识库中共享，减少重复沟通。
如果想要搭建知识库，这里我们又不得不提到另外一个词—— RAG 。
RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）是一种让大语言模型（LLM）变得更聪明的方法。
简单来说，它通过给模型提供一个外部的“知识库”，让模型在回答问题时可以“查资料”，从而给出更准确、更相关的答案。
举个栗子
想象一下，大模型就像一个学生，而 RAG 系统就是一本字典。
当学生遇到不懂的问题时，他可以翻开字典查找相关的解释，然后再根据字典里的内容回答问题。
这样，学生不仅能回答得更准确，还能避免“瞎编”答案。
那么，当大模型遇到不懂的问题时，他也可以查字典，也就是 RAG 系统。
大模型的知识有限：大模型的知识主要来自它训练时用的数据，而这些数据是有限的，尤其是企业内部的业务知识或产品信息，模型可能完全不了解。
微调成本高：如果想让大模型学习企业特定的知识，通常需要微调模型，但这不仅成本高，而且效果也不一定好。
幻觉问题：大模型在不熟悉的领域可能会“瞎编”答案，这在企业应用中是不可接受的，尤其是那些需要准确信息的场景。
这里，我先贴出一个 RAG 的运作流程图。
好了，废话不多说，接下来就带大家具体实操了。
进入网站：https://ide.cloud.tencent.com/dashboard/
点击任意 DeepSeek CPU模板进入工作空间, 唤起 Open-WebUI 或 AnythingLLM， 即刻拥有完全属于个人的知识库。
相对于本地搭建 RAG 知识库，体验门槛直线降低！
默认唤起 AnythingLLM （ 4001 端口）。
在【端口】处也可唤起 Open-WebUI。
Open-WebUI 初次使用需要注册账户。
步骤 2.1：AnythingLLM 构建知识库
- 新建【工作区】
- 上传本地文档并载入工作区（同时也支持网页链接设置）
- 关掉工作区设置界面即可开启对话
步骤2.2：Open-WebUI 构建知识库
前期设置：点击左下角用户 ICON 【设置】 -【 管理员设置】 -【 文档】 -【 设置模型引擎】
最后，我们来看看
以 AnythingLLM 为例，基于我们传入的《微短剧行业深度分析报告》文件，得到的对话答案能够较为精准地提权。
我们推出针对为 Cloud Studio 宣传的自媒体特权计划，招募长期合作的内容创作者，创作者将永久被授予 20000 分钟/月的基础版 GPU 使用配额。
20000分钟（333小时） 8+TFlops 算力、16GB+显存 的使用配额！什么概念！
可以系统化地利用 DeepSeek R1 模型实现从模型优化到实际落地的完整闭环。可生成数十万 10 万条营销文案、可提供稳定的高并发实时 API 服务。
