RAG核心技术,智能客服、办公助手、知识库对话工作流搭建实操课
| 课时名称 | 课时知识点 |
|---|---|
| RAG核心技术,智能客服、办公助手、知识库对话工作流搭建实操课 | 深挖RAG(检索增强生成) 技术本质,拆解向量数据库检索、上下文增强Prompt 构建 核心逻辑,结合智能客服、办公助手 真实业务场景,实操搭建多轮对话工作流 。涵盖知识图谱融合、实时问答路由策略 技术,教你配置意图识别模型 + 对话记忆机制 ,解决 AI 回复 “答非所问、知识过时” 痛点。从需求分析→流程设计→技术部署 全链路教学,适配企业服务、智能办公 赛道,掌握让 AI 应用真正 “懂业务、能落地” 的关键技能! |
相关推荐
DeepSeek本地化部署和案例实操-基于RAG搭建本地知识库.pdf
DeepSeek本地化部署和案例实操---基于搭建本地知识库.pdf
本地知识库搭建实操[可运行源码]
本文详细介绍了如何利用Dify、Ollama、Deepseek和BGE-M3搭建本地知识库的实操步骤。首先,通过创建智能体应用并配置本地大模型Ollama,解决了使用API Key的安全性问题。接着,配置了知识库Embedding模型BGE-M3,强调了其在中文场景下的优势。然后,通过上传和处理RAG资料,完成了知识库的创建。最后,测试了智能体的检索和回答功能,并提出了改进RAG和嵌入自有系统的研究方向。此外,文章还分享了AI大模型的学习路线和资源,帮助读者掌握大模型应用开发技能。
Dify搭建RAG知识库[源码]
本文详细介绍了如何使用Dify平台搭建一个简单的RAG(Retrieval-Augmented Generation)知识库,基于Prompts+Embedding+Rerank混合方案,实现更高准确率。内容包括创建知识库、选择数据源、文本分段与清洗、设计AI工作流、工作流编排以及运行测试和发布。通过本文,即使无开发经验也能轻松在Dify中设计RAG知识库工作流,结合企业实际业务场景开发深度应用。此外,文末还提供了大模型AGI-CSDN独家资料包,帮助读者进一步学习大模型技术。
智能客服 + DeepSeek RAG + 场景知识库问答系统 + 企业AI客服中枢搭建
智能客服 + DeepSeek RAG + 场景知识库问答系统 + 企业AI客服中枢搭建
LangChain搭建RAG知识库[代码]
本文介绍了如何利用LangChain框架快速搭建一个基于RAG(检索增强生成)技术的知识库系统。作者分享了实际工作中遇到的文档繁多、沟通效率低等问题,并提出了通过RAG技术结合大模型能力来优化解决方案。文章详细阐述了RAG技术的原理、搭建流程及核心代码实现,包括文档加载、向量数据库构建、检索接口封装等关键步骤。此外,还提供了项目运行环境配置、效果展示以及后续优化建议,如知识库动态更新、模型微调等。最后,作者推荐了系统学习大模型的相关资源,包括书籍、报告和教程等。



