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周起始
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基于大模型搭建本地私有化知识库的搭建与研究
搭建过程及对比效果
- 选择技术栈（环境搭建ollama）
- 大语言模型：qwen-7b、mxbai-embed-large
- 客户端工具：maxkb、anythingLLM、Reor、Dify
- 数据上传与处理
- 将需求和用例文档上传至系统，进行预处理以适配向量化和模型训练流程。
- 向量化与数据库存储
- 将处理后的数据存入向量化数据库，实现高效的数据检索。
- 模型集成
- 集成大语言模型和嵌入模型（如RAG），实现知识库与模型的无缝对接。
- 模型参数调优
- 优化模型参数，提升知识库的检索准确度和响应效率。
- Prompt调优
- 优化Prompt设计，增强模型理解用户查询和生成相关回复的能力。
- Chat对话集成
- 将知识库整合到Chat对话系统，实现智能化客服和业务咨询。
- 业务规则与用例扩展
- 基于现有业务规则和用例，补充拓展新用例，扩大知识库的业务场景覆盖范围。
- 检索策略定制
- 制定检索策略，结合语义检索、全文检索和混合检索，满足多样化查询需求。
- 知识库关联与调试
- 在Bot或工作流中配置知识库节点，调试并确保与对话系统的顺畅协作。
感想~
（针对基于模型的知识库用于用例生成和需求用例规则检索）
模型基座能力的限制
- 当前的模型基座能力尚未达到预期的标准，尤其是在用例生成和需求用例规则检索方面,期望的高效和精准的检索效果，在7b模型上难以实现
数据源的多样性与标准化问题
- 数据源的多样性和格式不统一给知识库的构建带来了挑战，数据的沉淀和积累不足，导致现阶段需要投入大量的人力资源进行数据标注和整理。这一过程不仅耗时耗力，而且与我们最初希望通过智能化手段降低成本、提高效率的目标相悖。
实用性与效率的考量
在实际应用过程中，我们不得不面对一个现实问题：经过一番努力折腾后，知识库是否真的发挥了应有的作用？在某些情况下，传统的查询和资料翻阅方法可能更为迅速和直接。这引发了我们对于知识库实用性的深思，是否真正达到了预期的增效目的。
智能化与人工干预的平衡
虽然我们追求的是智能化的解决方案，但在当前阶段，人工干预在知识库的构建和应用中仍然扮演着重要角色。如何平衡智能化与人工干预，以实现最佳的工作流程和效果，是一个值得探讨的问题。
持续优化与迭代
面对当前的挑战，我们需要认识到知识库的建设和优化是一个持续的过程。通过不断的迭代和优化，我们可以逐步提升模型的性能，解决数据源的问题，并提高知识库的实用性和效率。
用户教育与接受度
在推广知识库应用的过程中，用户教育和接受度也是一个关键因素。我们需要帮助用户理解知识库的价值，以及如何有效地利用这一工具，从而提高其在实际工作中的应用效果。
离开乏味的皮囊，自由的灵魂在路上
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