本地化单机版问答AI怎样创建，需要详细操作代码步骤

创建本地化单机版问答 AI 可以通过以下步骤实现： 1. 基于用户的问题，从向量数据库中检索相关段落，并根据设定的阈值进行过滤，最后让模型参考上下文信息回答用户的问题，从而实现 RAG。 2. 创建网页 UI，通过 gradio 创建，并进行评测。 3. 对于同样的问题和上下文，基于 Qwen7b、Gemma、Mistral、Mixtral 和 GPT4 分别进行多次测试。主要结论（只是针对有限的几次测试，个人主观评判）如下： GPT4 表现最好，指令遵循能力很强，在回答的时候能附上引用段落编号。 Mixtral 表现第二，但没有在回答的时候附上引用。 Qwen7b 表现第三，也没有在回答的时候附上引用。 Gemma 表现一般，而且回答里面有一些幻觉。 Mistral 表现一般，使用英文回复，不过在回答的时候附上了引用段落编号。 总结： 1. 本文展示了如何使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署一个资讯问答机器人，同时结合 RSSHub 来处理和提供资讯。 2. 上下文数据质量和大模型的性能决定了 RAG 系统性能的上限。 3. RAG 通过结合检索技术和生成模型来提升答案的质量和相关性，可以缓解大模型幻觉、信息滞后的问题，但并不意味着可以消除。 如需获取上述完整代码，关注本公众号，然后发送 fin，即可获取 github 仓库代码链接。

要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。

围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。

以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。

以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。

AI 本地化部署主要包括以下内容： 目前市面上的 AI 有线上和线下本地部署两种方式。线上部署出图速度快，不吃本地显卡配置，无需下载大模型，但出图分辨率受限；线下部署可自己添加插件，出图质量高，但使用时电脑易宕机，配置不高可能爆显存导致出图失败。 线上和线下平台可结合使用，充分发挥各自优势。线上用于找参考、测试模型，线下作为主要出图工具。具体操作如在在线绘图网站的绘图广场上发现想要的画风，点击创作会自动匹配创作使用的模型、lora 和 tag，截取游戏人物底图将线上算力集中在人物身上，多批次、多数量尝试不同画风得出符合游戏的模型+lora 组合，最后在 C 站下载对应模型到本地加载部署即可生图。 此外，Mistral AI 推出的 Mistral Saba 模型可本地部署，适用于单 GPU，能保障数据隐私。

以下是搭建个人 rag 知识库并实现本地化部署，调用本地大模型分析知识库内容进行解答的详细步骤： 一、通过 Open WebUI 使用大模型 1. 访问相关网址，使用邮箱注册账号。 2. 登陆成功后，Open WebUI 一般有两种使用方式，包括聊天对话和 RAG 能力（让模型根据文档内容回答问题，这是构建知识库的基础之一）。 3. 如果要求不高，此时已搭建本地大模型，并通过 Web UI 实现与大模型对话。ChatGPT 访问速度快且回答效果好的原因在于其服务器配置高、训练参数多、数据更优及训练算法更好。 二、本地知识库进阶 1. 若要更灵活掌控知识库，需使用额外软件 AnythingLLM，其包含 Open WebUI 的所有能力，并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 2. 安装地址：https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面，主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 3. 在 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可创建独有 Workspace 与其他项目数据隔离。首先创建工作空间，然后上传文档并在工作空间中进行文本嵌入，选择对话模式（包括 Chat 模式和 Query 模式），最后进行测试对话。 三、RAG 是什么 利用大模型搭建知识库是 RAG 技术的应用。在进行本地知识库搭建实操前，需对 RAG 有大概了解。RAG 应用可抽象为 5 个过程： 1. 文档加载：从多种来源加载文档，LangChain 提供 100 多种不同的文档加载器，包括非结构化、结构化数据及代码等。 2. 文本分割：文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块，称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储：涉及将切分好的文档块嵌入转换成向量形式，并将向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出：把问题及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，LLM 会通过问题和检索出来的提示生成更合理的答案。 文本加载器是将用户提供的文本加载到内存中，便于后续处理。

DeepSeek 的本地化部署相关内容如下： 拥有云服务器时的本地部署方法及满血版本地部署的实际情况。 在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度，但有使用限制，不能部署满血版和较大的增流模型。 介绍了 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。 此外，还包括以下相关内容： 模型蒸馏微调：会带着大家复现模型的蒸馏和微调，并讲解相关知识。 Deepseek R1 模型的制作及相关模型比较：R1 是原生通过强化学习训练出的模型，蒸馏模型是基于数据微调出来的，基础模型能力强，蒸馏微调模型能力也会强。R1 模型通过强化学习，在训练过程中给予模型反馈，如路线规划是否成功到达终点、输出格式是否符合期望等，对正确路线增强权重，使做对的概率变高，导致思考逻辑变长。用 Deepseek RE Zero 蒸馏出带思考的数据，基于 Deepseek V3 微调，进行冷启动，再做强化学习，还从非公布模型提取微调数据，加上人类偏好，最终形成 R1。并且 Deepseek R1 反过来蒸馏数据微调 V3，形成互相帮助的局面，使两个模型都更强。 阿里云派平台：以云基础设施和 GPU 算力资源为底层，搭建 AI 框架并做优化，提供一键式快捷部署工具等。与百炼不同，它开放更多自由度，租户数据隔离。很多大模型在此训练，支持多机分布式部署等，既面向企业，也适合个人创业者，不同应用定价有差异。

进行 DeepSeek 本地化部署的方法如下： 如果拥有云服务器，可以进行本地部署，了解满血版本地部署的实际情况。 在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度，但有使用限制，不能部署满血版和较大的增流模型。 了解 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。

要完全本地化部署 DeepSeek 并使用您的文档、文本、图片等内容进行训练和微调，以下是一些相关的信息和步骤： 1. 模型训练与平台服务： 模型复现与微调：1:1 复现通常没问题，但理解细节并自行制作需要基础知识。有手把手教程、数据集等可帮助 1:1 复现，微调在特定领域可降低幻觉，参数量不变但权重变化。 训练模型的学习方法：先会用再学会训，从训的过程中倒推学习参数调整，这是以用导学的学习方法。 模型回答效果对比：微调后的模型在回答排列组合等问题时，思考前几乎无反馈，答案多为英文且格式稳定，但仍可能答错。 2. 平台服务介绍： 阿里云提供多种解决方案。 百炼是提供多种模型服务的 Maas 平台。 派平台是提供云服务的 PaaS 平台，二者在定位、服务内容和核心差异上有所不同。 3. 关于模型训练与数据集相关问题： 数据资源情况：默认提供公共数据训练集，百派平台能匹配模型和数据，通义开源了不少数据集。 多模态训练：多模态有自身标注方式，如视频拉框标注。 参数量变化：通常训练模型参数量固定，若想改变需改模型层，但可能要从头调。 本地微调框架：可使用 llama factory 等框架，需搭建并部署。 开源数据下载：可在 GitHub、hugging face、Mo Model Scope 等平台获取。 数据集转化：将文档资料转成数据集可先手动形成 SOP，再逐步自动化，初期需大量人力。 4. 本地部署介绍：讲解了如果拥有云服务器如何进行本地部署，以及满血版本地部署的实际情况。 5. 免费额度说明：在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度，但有使用限制，不能部署满血版和较大的增流模型。 6. 平台服务差异：介绍了 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。 7. 模型蒸馏微调：会带着大家复现模型的蒸馏和微调，并讲解相关知识。 R1 模型的强化学习：通过强化学习，在训练过程中给予模型反馈，如路线规划是否成功到达终点、输出格式是否符合期望等，对正确路线增强权重，使做对的概率变高，导致思考逻辑变长。 R1 模型的蒸馏与微调：用 Deepseek RE Zero 蒸馏出带思考的数据，基于 Deepseek V3 微调，进行冷启动，再做强化学习，还从非公布模型提取微调数据，加上人类偏好，最终形成 R1。 R1 与其他模型的差别：R1 是原生通过强化学习训练出的模型，蒸馏模型是基于数据微调出来的，基础模型能力强，蒸馏微调模型能力也会强。 模型的相互帮助：Deepseek R1 反过来蒸馏数据微调 V3，形成互相帮助的局面，使两个模型都更强。 请注意，在进行本地化部署和训练微调时，需要具备一定的技术知识和经验，并且要遵循相关的法律法规和道德规范。

企业本地化部署 AI 主要包括以下方面： RPA 与财务税务问答机器人：RPA 与 AI 结合具有多种应用和优势。操作流程简单，无需代码，适合小白和无 IT 经验者。有众多应用案例，如奥康和方太在各部门的订单处理等操作中搭建了大量脚本。封装了众多组件，还可通过触发器设置机器人每天工作。数字化包括标准化、自动化、RPA 加 AI 使机器人更智能三个阶段，交付的是动态能力，让用户自己搭建机器人。产品可本地化私有部署，面向企业有费用，私有化部署能保障数据安全，企业大模型可封装调用。RPA 有容错处理方式，但受多种因素影响。 LangChain 与 NVIDIA：NVIDIA NIM 是一系列用户友好的微服务，旨在加速企业内部生成式 AI 的部署进程。支持广泛的 AI 模型，基于强大的推理引擎和技术构建，提供无缝的 AI 推理体验。其自托管特性可保障数据安全，提供预构建容器，具有可扩展性。开始使用 NIM 可在 NVIDIA API 目录中获取多种 AI 模型，它是 NVIDIA AI Enterprise 的一部分。 从 LLM 大语言模型、知识库到微信机器人：以 windows10 系统为例，安装环境时先在系统中输入“cmd”打开命令窗口，确认是否有 python 和 pip。若没有则需安装，如安装 python 可下载安装包。部署项目时下载 COW 机器人项目并解压缩。

以下是创建一个对话问答形式的课程智能体的相关内容： 一、创建智能体 1. 知识库 手动清洗数据：本次创建知识库使用手动清洗数据，上节课程是自动清洗数据，自动清洗数据可能会出现数据不准的情况。 在线知识库：点击创建知识库，创建一个画小二课程的 FAQ 知识库。飞书在线文档中每个问题和答案以分割，选择飞书文档、自定义的自定义，输入后可编辑修改和删除，添加 Bot 后可在调试区测试效果。 本地文档：本地 word 文件，注意拆分内容以提高训练数据准确度。画小二 80 节课程分为 11 个章节，不能一股脑全部放进去训练，应先将 11 章的大章节名称内容放进来，章节内详细内容按固定方式人工标注和处理，然后选择创建知识库自定义清洗数据。 2. 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能够搜到，否则获取不到 API。 二、智谱 BigModel 共学营活动分享 活动内容包括使用 BigModel 搭建智能体并接入微信机器人，过程为将调试好的智能体机器人拉入微信群，由老师提问，机器人回答，挑选出色回答整理成问卷，群成员投票，根据得票数确定奖项。一等奖得主分享了对活动的理解和实践，包括从题出发的分析，认为考验机器人对问题的理解和回答准确性，真实对话场景一般为完整句子回复，根据回答真实性和有趣程度评分，可使用弱智吧问题测试提示词生成效果。 三、名字写对联教学——优秀创作者奖，百宝箱智能体 1. 智能体类型的选择：建议选择工作流的对话模式，支持工作流编排和携带历史对话记录，创建后切换为对话模式，注意在调整工作流节点前切换，否则会清空重置。 2. 确认分支情况：根据需求分析有两个特定分支（根据名字和祝福写对联、根据幸运数字写对联）和一个默认分支。 3. 用户意图识别：通过理解用户意图走不同分支，注意将意图介绍写清楚准确。 4. 幸运数字分支：用代码分支获取用户输入数字，匹配知识库并做赏析，代码中有容错机制。 5. 名字写祝福：根据用户输入的名字和祝福信息，提示词生成对应对联并输出，主要是提示词调试。 6. 通用兜底回复：在用户不符合前两个意图时进行友好回复，匹配知识库，结合匹配结果、历史记录和当前输入输出符合对话内容的回复。 7. 知识库：使用大模型生成 100 对对联，好看、经典、有意义。

以下是关于专门解决 AI 需求的问答的相关内容： 关于我是谁： 我是 WaytoAGI 专属问答机器人，基于 Aily 和云雀大模型。Aily 是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，提供简单、安全且高效的环境，帮助企业构建和发布 AI 应用。云雀是字节跳动研发的语言模型，能通过自然语言交互完成互动对话、信息获取、协助创作等任务。 使用方法： 1. 在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接（最新二维码在知识库首页），加入后直接@机器人。 2. 在 WaytoAGI.com 的网站首页直接输入问题即可得到回答。 做问答机器人的原因： 1. 知识库内容庞大，新用户难以快速找到所需内容。 2. 传统搜索基于关键词及相关性，无法准确理解语义。 3. 需要用更先进的 RAG 技术解决。 4. 在群中提供快速检索信息的便捷方式。 AI 商用级问答场景中让回答更准确： 要优化幻觉问题和提高准确性，需了解从“问题输入”到“得到回复”的过程，针对每个环节逐个调优。RAG（检索增强生成）由检索器和生成器组成，检索器从外部知识中找到相关信息，生成器利用这些信息制作精确连贯的答案，通过检索模式为大语言模型生成提供更多信息，使答案更符合要求。 向量：可把向量想象成空间中的点位，每个词或短语对应一个点，系统通过比较点的距离快速找到语义接近的词语或信息。 Agentic AI 中的问答： 对于最简单的常识性问答，可在 CursorChat 中输入问题得到答案，其相对细节的优势是可在同一界面调用 OpenAI、Anthropic 及本机私有 AI 进行问答。此外，Cursor 作为编辑器，可方便收集沉淀问答结果为复用文档，在进行文本相关任务时还有奇妙用法，如翻译中文博客。

以下是关于数据问答最佳实践的相关内容： Databricks： Databricks 作为大数据领域的领先服务商，在 RAG 设计上有自身特点和优势。用户输入问题后，从处理好的文本向量索引获取相关信息，结合提示词工程生成回答。上半部分 Unstructured Data pipeline 采用主流 RAG 方法，下半部分 Structured Data Pipeline 是其特征工程处理流程，也是最大特点。Databricks 从专业大数据角度出发，在准确度较高的数据存储中进行额外检索，发挥在 Real Time Data Serving 上的优势。可见其在 GenAI 时代将强大的 Lakehouse 数据处理能力与生成式 AI 技术深度融合，构建一体化解决方案。 OpenAI： 从 OpenAI Demo day 的演讲整理所得，在提升 RAG 准确率的成功案例中，OpenAI 团队从 45%的准确率开始，尝试多种方法。包括假设性文档嵌入（HyDE）和精调嵌入等，但效果不理想。通过尝试不同大小块的信息和嵌入不同内容部分，准确率提升到 65%。通过 Reranking 和对不同类别问题特别处理，进一步提升到 85%。最终，结合提示工程、查询扩展等方法，达到 98%的准确率。团队强调模型精调和 RAG 结合使用的强大潜力，仅通过简单的模型精调和提示工程就接近行业领先水平。 Loop： 具有环状结构的 RAG Flow 是 Modular RAG 的重要特点，检索和推理步骤相互影响，通常包括一个 Judge 模块控制流程，具体可分为迭代、递归和主动检索三种。 迭代检索：对于一些需要大量知识的复杂问题，可采用迭代方式进行 RAG，如 ITERRETGEN。每次迭代利用前一次迭代的模型输出作为特定上下文帮助检索更相关知识，通过预设迭代次数判断终止。 递归检索：特点是明显依赖上一步并不断深入检索，通常有判断机制作为出口，需搭配 Query Transformation，每次检索依赖新改写的 Query。典型实现如 ToC，从初始问题通过递归执行 RAC 逐步插入子节点到澄清树中，达到最大数量有效节点或最大深度时结束，然后收集所有有效节点生成全面长文本答案回答初始问题。

搭建一个知识库智能问答机器人通常包括以下流程： 1. 基于 RAG 机制： RAG 机制全称为“检索增强生成”，是一种结合检索和生成的自然语言处理技术。它先从大型数据集中检索与问题相关的信息，再利用这些信息生成回答。 要实现知识库问答功能，需创建包含大量文章和资料的知识库，例如有关 AI 启蒙和信息来源的知识库，并通过手工录入方式上传文章内容。 2. 利用 Coze 搭建： 收集知识：确认知识库支持的数据类型，通过企业或个人沉淀的 Word、PDF 等文档、云文档（通过链接访问）、互联网公开内容（可安装 Coze 提供的插件采集）等方式收集。 创建知识库。 创建数据库用以存储每次的问答。 创建工作流： 思考整个流程，包括用户输入问题、大模型通过知识库搜索答案、大模型根据知识库内容生成答案、数据库存储用户问题和答案、将答案展示给用户。 Start 节点：每个工作流默认都有的节点，是工作流的开始，可定义输入变量，如 question，由 Bot 从外部获取信息传递过来。 知识库节点：输入为用户的查询 Query，输出为从知识库中查询出来的匹配片段。注意查询策略，如混合查询、语义查询、全文索引等概念。 变量节点：具有设置变量给 Bot 和从 Bot 中获取变量的能力。 编写 Bot 的提示词。 预览调试与发布。 海外官方文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/knowledge.html 国内官方文档：https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge

以下是一些好用的搭建知识库然后进行问答的 AI 工具： 1. DIN： 搭建 OneAPI，用于汇聚整合多种大模型接口。 搭建 FastGpt，这是一个知识库问答系统，可放入知识文件，并接入大模型作为分析知识库的大脑，它有问答界面。 搭建 chatgptonwechat，将知识库问答系统接入微信，但建议先用小号以防封禁风险。 2. Coze： 知识库问答是其最基础的功能，利用了大模型的 RAG 机制（检索增强生成）。 RAG 机制先从大型数据集中检索与问题相关的信息，再利用这些信息生成回答。 实现知识库问答功能需创建包含大量 AI 相关文章和资料的知识库，通过手工录入上传内容。 在设计 Bot 时添加知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，以更好地结合知识库返回的内容进行回答。

以下是一些好用的搭建知识库然后进行问答的 AI 工具： 1. DIN： 搭建步骤： 搭建 OneAPI（https://github.com/songquanpeng/oneapi），用于汇聚整合多种大模型接口。 搭建 FastGpt（https://fastgpt.in/），这是一个知识库问答系统，将知识文件放入，并接入大模型作为分析知识库的大脑，它有问答界面。 搭建 chatgptonwechat（https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat），接入微信，配置 FastGpt 把知识库问答系统接入到微信，建议先用小号以防封禁风险。 2. Coze： 知识库问答利用了大模型的 RAG 机制，全称为“检索增强生成”（RetrievalAugmented Generation）。 RAG 机制先从大型数据集中检索与问题相关的信息，再使用这些信息生成回答。 实现知识库问答功能，需创建包含大量 AI 相关文章和资料的知识库，通过手工录入上传文章内容。在设计 Bot 时，添加知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，以结合知识库返回的内容进行回答。