時間飛逝，轉眼又是一周結束。最近AI和機器人的話題熱度不斷上升，相關文章也越來越多。作為一個普通打工仔，我們除了向AI提問并快速解決問題外，還能做些什么呢？顯然，這不是長久之計。將知識沉淀下來，構建一個私人知識庫來輔助我們建立腦中的知識庫才是關鍵。今天，我將介紹如何利用開源項目打造一款私有AI知識庫！
為何選擇本地部署？這取決于個人還是企業(yè)。如果是個人使用，各種免費在線知識庫已經足夠。但對于企業(yè)來說，不能只圖方便，還需考慮以下幾個方面：
數據隱私：本地部署方式可以確保所有數據都保存在自己控制的服務器中，避免外部服務帶來的數據隱私泄露風險。
高度可定制：根據自身需求進行配置與擴展，能夠靈活地適配各種業(yè)務場景。
智能問答：結合RAG和DeepSeek的能力，可以讓知識庫具備智能問答功能，提升工作效率。
可擴展性：支持大規(guī)模數據的處理與管理，能夠持續(xù)擴展和更新知識庫內容。
RAG技術原理：RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術結合了信息檢索和文本生成。當我們提出問題時，不僅可以根據問題內容從知識庫中檢索相關的信息，還能夠根據檢索到的信息生成準確且高質量的回答。這種方式比傳統(tǒng)的生成模型更為準確，更適用于知識庫的問答場景。
工具介紹：
Dify是一款開源的大語言模型(LLM)應用開發(fā)平臺。它融合了后端即服務（Backend as Service）和 LLMOps 的理念，使開發(fā)者可以快速搭建生產級的生成式 AI 應用。
社區(qū)版地址：https://github.com/langgenius/dify
騰訊ima是騰訊發(fā)布的一款AI智能工作臺產品，不但接入了自家的混元大模型，還有的滿血DeepSeek，可以搜索微信公眾號的內容，把公眾號文章變成你的知識庫。如果你不喜歡自己折騰，可以使用這款產品。
官方地址：https://ima.qq.com/
FastGPT是一個基于 LLM 大語言模型的知識庫問答系統(tǒng)，提供開箱即用的數據處理、模型調用等能力。同時可以通過 Flow 可視化進行工作流編排，從而實現復雜的問答場景！
社區(qū)地址：https://github.com/labring/FastGPT
RAGFlow是一款基于深度文檔理解構建的開源 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎。RAGFlow 可以為各種規(guī)模的企業(yè)及個人提供一套精簡的 RAG 工作流程，結合大語言模型（LLM）針對用戶各類不同的復雜格式數據提供可靠的問答以及有理有據的引用。
社區(qū)地址：https://github.com/infiniflow/ragflow/
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