豆包如何构建自己的云知识库
五一放假在家无聊，用豆包搭建了个自己的知识库，简直好用到爆！这段时间搭建知识库特别火，早就想在本地部署大模型，趁着周末休息本着学习的目的直接开干，发现大多数人还用的是在线 ai， 自己的信息隐私没保障，所以这次我专门花了二点五个小时搭建了个自己的大模型。知识库 其实代码并不复杂，在搭建的时候顺便把步骤捋顺成小白也能看得懂的教程，关键步骤还会手把手教你按照步骤来就能在电脑部署大模型，搭建一个专属的知识库。如果你也想搭建一个自己的知识库，留下谢谢，直接抱走！
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07:18查看AI文稿AI文稿欢迎收听扣子 ai 播客。 哈喽，大家好，我是今天的主持人，咱们今天来聊一个最近挺火的话题，就是普通人零代码也能搭建自己的锤类智能体知识库，而且它的长期价值真的能帮咱们省下不少力气。 没错，很多人可能觉得知识库就是给智能体额外加点资料，其实它根本不是可有可无的锦上添花，而是垂直智能体的能力基石。要是知识库设计的乱七八糟，不仅会让 ai 的 回答变得离谱，后续维护起来也会特别麻烦。 那先跟大家拆解一下核心概念吧，什么是 ugc 智能体啊？ ugc 智能体就是咱们普通用户不用写代码就能创建的专属 ai 助手，你可以给他设定角色，绑定知识库，还能编排工作流，让他完全按照你的需求来干活。 那锤类知识库又是什么呢？锤类知客就是聚焦特定领域的结构化资料，比如医疗、法律、金融这些，它是通过 r a g， 也就是解锁增强生成的技术来提升 ai 回答的准确性和可解释性。 简单来说，通用大模型靠的是它自己的训练数据，而锤类智能体靠的就是咱们搭建的知识库。所以锤类知识库一定要有纯度和关联度，可别把资料堆成大杂烩，那样反而起不到作用。 明白了，接下来咱们就进入保姆级的搭建流程，首先得知道入口在哪里，还有需要准备什么，对吧？ 对手机端的话，你得打开最新版的豆包 app， 版本要在 v 七点五点零以上。然后点击我的，找到智能体工坊，电脑端直接访问豆包点 com， 进入我的智能体或者创作中心就行。不过在这之前得先完成实名认证，开通相关的权限，不然可能操作不了。 接下来就是设置基础信息和人设了，这一步有什么需要注意的吗？名称得直白，体现功能，而且要控制在十二字以内，不能有特殊符号。 一句话简介要明确，核心直能。比如帮你解答职场面试问题，性格与语气可以勾选关键词，比如严谨、幽默、简明这些。开场白也要好好写，引导用户正确使用这个智能体。比如可以说，你好，我是职场面试助手，有问题随时问我。 然后就是创建知识库和上传文档了。这一步听起来好像挺复杂的，其实还好， 新建知识库的时候，命名要用英文数字或者下划线，而且得以字母开头描述，可以写零到五百字，说明这个知识库是做什么的。数据类型分非结构化和结构化。非结构化的有 pdf、 word， markdown、 txt。 结构化的有 csv、 excel、 json、 l。 那项链化模型怎么选呢？一般默认选 dobell， embedding， 二四零七一五，加上关键词模型就行。如果是长文本，可以选多语言模型，要是追求精度，就选 large 版本。 切片与缩影这块非结构化数据可以设置切片规则，一般八百到一千五百 token， 重叠两百 token， 这样能保证上下文的连贯性。结构化数据就按字段来分，缩影算法默认选 h n s w h hybrid， 它能兼顾语义和关键词。解锁 投喂资料的时候，格式优先级是怎样的啊？格式优先级是 markdown 最高，然后是 html、 word、 pdf 尽量别用扫描件和图片型的 pdf， 因为 ai 很 难识别里面的内容。还有数据清洗也很重要，得按四步法来。先把格式标准化，比如转成 markdown， 玻璃页眉页脚，然后划分语义单元，按章节或者条款分段， 还要保证术语一致，比如同一词要统一，最后做好时效性管理，加上版本号和更新频率。上传文件的时候有什么限制吗？ 单次上传的文件数和总大小大概限制在两百 mb 左右，而且系统会自动过滤敏感信息进行审计，这个不用担心。 接下来就是把智能体和知识库绑定在一起了，怎么操作呢？在智能体编辑页找到知识库高级技能，然后添加资料，你可以上传文档，也可以直接粘贴文本或者 faq， 系统会自动解析这些资料，建立语义缩引，大概两到三分钟就能生效。 这里还要设置提示词约束，让 ai 优先寄予知识库。回答，如果不确定的话，要明确告诉用户，他不知道别瞎编。 那工作流和技能这块是进阶内容对吧？对，这部分是可选的，你可以设置意图识别、条件路由，精确检测的工作流，实现智能路由，让 ai 根据用户的问题自动找到对应的知识库内容。 还可以添加官方技能，比如 pdf 提取、表格识别、网页解析，还有插件，比如天气搜索、邮件飞书这些，让智能体的功能更丰富。 最后就是发布和测试了，这一步得好好检查对吧？没错，发布的时候可以选择可见性，比如仅自己可见，仅链接可见，或者公开搜索，如果选公开搜索，要优化关键词标签，增加曝光。 测试的时候要检查三个要点，一致性就是回答是不是基于知识库的内容边界控制。当问题超出知识库范围时， ai 要礼貌拒绝，还有多轮对话记忆，能不能记住之前的对话内容。测试完要是有问题就返回编辑页修改设定或者更新知识库， 而且系统有版本管理和回滚机制，不用担心改坏了找不回来。刚才讲完了搭建流程，再跟大家说说最佳实践和避坑指南吧。 首先，知识库拆分要遵循原则，最好按主题或者实体来分，比如分成公司信息、产品中心、售后 faq、 技术支持这些，别把所有资料都堆在一起，那样 ai 解锁的时候会混乱。 那解锁策略方面有什么需要注意的吗？可以选择向量解锁关键词 bm 二五或者混合解锁。还可以用 re、 rinking 和 melaton 的 权重来优化解锁结果，让 ai 更精准地找到需要的资料。 怎么验证知识库的质量呢？可以让专家审核资料的准确性，也可以用工具辅助检测敏感词和内容冲突。还要定期复盘，看看高频问题是什么，错误率最高的 top 五是哪些。然后针对性的优化知识库，知识库也需要持续更新，对吧？ 当然日常可以根据用户反馈和业务变更来更新，比如有新的产品上线，就把产品信息加到知识库里面。 还要建立定期机制，比如每月统计一下大家的问题，扩充相关的知识。版本控制也很重要，可以用领域、年纪的格式来命名，比如职场面试下划线、二零二四 q 三，方便管理和回溯。 最后总结一下，普通人搭建垂类知识库其实没那么难，零代码大概十分钟就能跑通一个垂直场景，而且一次创建就能长期复利。 没错，垂类知识库是专业能力的基石，他的成败就在于结构化设计和持续迭代。未来智能体的竞争本质上就是知识库的广度、深度和活性的竞争。 所以建议大家先跑通一个垂直场景，再复制扩张，而且一定要注意数据合规和隐私保护，别泄露了重要信息。今天的保姆级教程就到这里了，希望对大家有帮助，咱们下次再见！再见！
3516青年通路
07:15查看AI文稿AI文稿欢迎收听扣子 ai 播客！ 哈喽，大家好，又到了咱们的新手课堂时间。没错，今天咱们要聊的是一个特别实用的工具，豆包 ugc 智能体知识库搭建。我知道很多新手朋友一听到知识库这几个字就犯怵，其实真没那么难，跟着咱们一步步来，你也能答出越用越专业的智能体，是 先得搞明白到底什么是豆包 ugc 智能体知识库啊！说白了就是你给豆包定制一个专属的知识储备库，让他能根据你上传的内容更精准的回答问题，甚至帮你处理特定的任务。 对比如你是做电商的，把自家产品的说明书、用户常见问题都传进去，以后客户问问题，豆包就能直接用你给的资料来回复，不用你再反复解释。或者你是学生，把教材笔记上传，他就能帮你整理重点，解答疑惑。 没错，这就是他最实用的地方，能帮咱们节省大量重复劳动的时间。而且新手学这个也很有必要，毕竟现在 ai 工具越来越普及，掌握一点定制化的技巧，能让工具真正为自己所用。 那咱们先从最基础的开始，创建豆包智能体的完整流程。首先得确保你的豆包 app 是 v 七点、五点零级以上的版本，不然可能找不到智能体工坊的入口。 对这个版本要求一定要注意，要是版本太低，先去应用商店更新一下，更新完之后打开豆包 app， 点击右下角的我的，然后找到智能体功房，点进去就能看到创建智能体的按钮了。 没错，这几步其实挺简单的，跟着路径走就行。接下来就是知识库搭建的关键步骤了。首先是上传文档，豆包支持 pdf、 txt、 d、 o、 c、 x 这些常见格式，单次最多能传五个文件，总大小不能超过一百 mb。 这里有个小细节，上传的时候尽量把相关的文件分类整理好，比如把产品的说明书放在一起，用户问题放在一起，这样豆包在调用知识的时候会更清晰，而且上传之后系统会自动解析文档内容，这个过程可能需要等一会，别着急。 对上传完文档之后就可以设置角色了，角色设定特别重要，他决定了智能体的说话风格和回答逻辑。比如你想让他当一个专业的客服，就可以把角色设定成热情耐心的电商客服，熟悉产品知识，能快速解答用户疑问。 没错，角色设定的描述越具体越好，最好能明确他的身份、语气和职责范围。比如你要让他当老师，就可以写严谨负责的高中数学老师，擅长用通俗的语言讲解复杂知识点。 接下来就是配置技能了，技能配置其实就是告诉智能体他能做什么，比如解答产品使用问题、生成产品介绍、文案整理、用户反馈等等。你可以根据自己的需求来添加不同的技能。 这里还有几个关键参数需要注意，比如响应长度默认是五百到两千字之间，你可以根据需要调整。还有敏感词过滤和联网搜索开关，敏感词过滤建议打开，避免智能体输出不合适的内容。 联网搜索开关如果打开的话，智能体可以结合网上的信息来回答问题，不过要是你希望他只使用你上传的知识库内容，就把这个开关关掉， 对这些参数的设置要根据自己的使用场景来调整。比如你要是用智能体来处理内部文档的问题，就关掉联网搜索，这样他就只会用你上传的内容来回答更精准。 那说完了基础的搭建步骤，咱们再聊聊实用技巧，怎么让智能体越用越专业。首先就是持续迭代知识库，随着你的业务发展或者知识更新，要及时上传新的文档，替换旧的内容 没错，比如你家产品更新了功能，就要把新的说明书上传进去，不然智能体还会用旧的内容来回答问题，就会出错。而且每次上传新内容之后，最好再重新测试一下，确保智能体能正确调用新的知识。 然后就是测试优化方法，最常用的是一致性测试和边界控制测试。一致性测试就是问同一个问题，多次看智能体的回答是不是保持一致，避免出现前后矛盾的情况。 边界控制测试就是问一些超出知识库范围的问题，看看智能体会不会胡乱回答。比如你上传的是电商产品的资料，就问他一些关于医疗的问题，要是他说我不太清楚，那就说明边界控制做的不错。要是他随便乱答，你就要调整角色设定或者技能配置，明确他的回答范围。 对，还有一个小技巧，就是持续优化人设描述和技能配置。比如你发现智能体的回答语气太生硬，就可以在角色设定里加上语气亲切，像朋友一样和用户交流，要是他的技能不够全面，就再添加新的技能。 没错，这些优化都是一个循序渐进的过程，不可能一次就做到完美，需要你不断的测试和调整。聊完了技巧，咱们再说说新手常见的坑，帮大家避避雷。 第一个常见问题就是上传的文档格式不对，导致系统解析失败。比如有些 pdf 文件是图片扫描件，不是可编辑的文本格式，系统就没法解析，这时候你就得先把扫描件转换成可编辑的文本格式再上传。 对！还有一个问题就是角色设定太模糊，比如只写客服，没说清楚是电商客服还是售后客服，也没说清楚语气要求，这样智能体的回答就会比较随意，达不到你想要的效果，所以角色设定一定要具体。 还有一个坑就是上传的文件太大，超过了一百 mv 的 限制。这时候你可以把大文件拆分成几个小文件，比如把一本厚书分成几张分别上传，或者先压缩一下文件，看看能不能把大小降下来。 没错。还有就是忽略了测试环节，刚搭好智能体就直接用，结果发现回答错误百出，所以一定要先测试，确保智能体的回答符合你的要求之后再正式使用。 还有一个常见问题就是不知道怎么叠带知识库，很多人搭好之后就不管了，过了几个月，知识库的内容已经过时了，智能体的回答自然也不准确，所以一定要养成定期更新知识库的习惯。对，这些都是新手很容易犯的错误，大家搭建的时候一定要注意。 好了，今天咱们把豆包 u j c 智能体知识库搭建的整个流程，关键步骤、使用技巧和避坑指南都聊的差不多了，其实总结下来，核心就是三步，搭建基础框架配置、关键参数，持续优化迭代。 没错，新手朋友不用害怕，先从简单的开始。比如先上传一份自己的笔记，设置一个简单的角色，测试一下效果，然后再慢慢调整和优化。 对，最重要的是动手实践，光听理论没用，自己操作一遍，遇到问题再回来看看咱们的指南，很快就能上手。而且随着你不断的优化知识点，智能体会越来越专业，真正成为你的得力助手。 没错，希望今天的内容能帮到大家，要是你在搭建过程中遇到什么问题，欢迎在评论区留言，咱们一起交流讨论。好了，今天的节目就到这里，感谢大家的收听，咱们下次再见！再见啦！
437青年通路
13:36查看AI文稿AI文稿欢迎收听扣子 ai 播客。 哈喽，大家好，欢迎来到今天的播客。最近你有没有发现， ai 聊天工具越来越多，但用起来总感觉差点意思？就好像你问一个行业里的专业问题，得到的回答要么太笼统，要么还没你自己懂的多。 对，很多 ai 工具都有这个毛病，因为他们的知识都是通用的，没法精准贴合你自己的业务场景。不过豆包的 ugc 智能体就不一样了，它能吸收咱们自己上传的专业知识，就好像给 ai 装了一个专属的专业大脑。 错，这就是咱们今天要聊的主题，怎么给豆包 ugc 智能体搭建知识库，让它从一个通用工具变成专属于你的业务伙伴。你可以先给大家说说，豆包 ugc 智能体和普通 ai 到底有什么不一样？ 主要有两点，首先是 ugc 赋能，普通 ai 的 知识都是训练的时候就固定了的，而豆包 ugc 智能体可以吸收咱们自己上传的用户申称内容，不管是行业报告、公司文档还是员工经验，都能变成它的知识储备。 再一个就是自主落地，它能自己理解需求、拆解任务，甚至调用工具来优化结果，不用咱们一步步去指挥。 所以说知识库就是把普通 ai 变成专业智能体的关键，对吧？你要是不给他装专属知识，他就还是那个什么都懂一点，但什么都不精的通用工具。 没错，很多人用智能体的时候就随便传几份文档上去，结果发现效果不好，就觉得智能体没用，其实是没找到正确的搭建方式。一个好的知识库能让 ai 的 回答准确率从百分之五六十直接提升到百分之九十以上，这可不是小提升。 这么厉害啊，那到底什么是知识库呢？能给咱们简单解释一下吗？其实说白了，知识库就是给智能体准备的专属知识宝库，你把你业务里需要用到的专业知识整理好上传进去，智能体回答问题的时候，就会优先从这个宝库里面找答案，而不是靠自己瞎编。 这样一来，回答的准确性就有了保障，也不会出现那些离谱的幻觉输出。哦，我明白了，就好像你给学生准备了一本专属的教科书，考试的时候他就照着书答题，而不是凭自己想象乱写。那有知识库和没有知识库的智能题差别到底有多大？ 举个简单的例子，假设你是做电商售后的，用户问你买了七天的衣服能不能退货。没有知识库的 ai 可能会说，一般来说可以，但具体要看商家规定，这等于没说。 但有了知识库的智能体就会直接告诉你，根据咱们店铺的规定，七天内不影响二次销售的商品可以退货，需要提供订单编号和商品照片，这才是用户真正需要的答案。 确实，这样一来，用户体验就完全不一样了。那搭建一个知识库具体要怎么做呢？有没有什么步骤可以跟着走？ 当然有，我总结了五步法，只要跟着这个步骤来，就能搭建出一个好用的知识库。第一步就是明确业务需求，圈定知识边界。很多人一开始就犯了一个错误，把所有能找到的资料都塞进知识库，结果里面乱七八糟的， ai 根本找不到有用的信息。 对，我就见过有人把公司所有的文档都传上去，不管是招聘启示还是团建照片，结果 ai 回答问题的时候，经常会把团建照片的描述也扯进来，特别离谱。那应该怎么正确圈定知识边界呢？ 首先得明确你的核心场景。比如你是做售后客服的，那就先把售后相关的知识整理出来，不用管市场推广或者产品研发的内容， 你可以用用户旅程地图来梳理，把用户从咨询到成交再到售后的整个流程列出来，找到那些用户问的最多、最有价值的问题，把这些问题对应的知识优先整理进去。 听起来很实用啊，能给咱们举个例子吗？比如说之前有个客户，一开始想搭建一个全场景的知识库，结果回答准确率只有百分之五十八。 后来他们把范围缩小到售后客服这一个场景，只整理退换货、物流发票这些常见问题的知识，结果准确率直接提升到了百分之九十二，效果特别明显。 原来如此，看来聚焦比全面更重要。那第一步完成之后，第二步应该做什么呢？第二步就是知识采集与结构化。 知识分三种，显性知识、隐性知识和外部知识。显性知识就是那些已经写在文档里的内容，比如公司的规章制度、产品说明书、 faq 文档，这些隐性知识就是员工脑子里的经验，比如客服应对难缠用户的技巧、销售谈单的话术这些，得想办法把它们整理成文字。 外部知识就是行业报告、竞品信息，这些可以补充你的知识库。那隐性知识怎么采集呢？总不能让员工把所有经验都写下来吧？ 可以通过访谈、复盘会、案例分享这些方式来收集。比如说每周找几个资深客服开个会，让他们分享一下这周遇到的经典案例和解决办法，然后把这些内容整理成文档。 采集完知识之后，还要做结构化处理，给每个知识点打标签，建立树形或者网状的结构，这样 ai 剪辑起来才方便哦，就好像给图书馆里的书分类一样，按主题按章节放好，找的时候就能很快找到。那第三步呢？ 第三步就是文档上传与切块策略。豆包 ugc 智能体，支持很多格式的文档， pdf， word， txt， markdown 这些都可以上传，但关键是切块的质量，这直接决定了 ai 解锁的精度。什么是切块？能解释一下， 就是把长文档分成一个一个小的知识单元，每个单元就是一个 chunk， 不 同的文档要采用不同的切块策略，比如说 faq 文档，最好把一个问题和对应的答案合并成一个 chunk， 这样 ai 回答的时候就能直接找到完整的 q and a。 长文档的话就要按章节和子标题来分层切块，比如一本书可以分成章节、小节，每一小节作为一个 chunk。 那切块的时候有没有什么工具可以用呢？有很多开源的工具都可以用来做切块，比如 lamb， chain， lama， index， defi 这些，它们都能帮你自动处理文档，生成高质量的 chunk。 不 过也要注意切块的长度，不能太长，也不能太短，太长了会浪费 token， 太短了又会导致语义断裂。一般来说每个 chunk 控制在一千到两千个字幅比较合适。 明白了，这一步看起来挺关键的，要是切不好，后面的解锁效果就会大打折扣。那第四步呢？ 第四步就是解锁优化与配置，上传完文档之后，还要设置一些解锁参数，让 ai 能更精准的找到需要的知识。主要有三种解锁策略，向量解锁、关键词解锁和混合解锁。 这三个解锁策略有什么区别啊？哪种更好用？向量检测是把文字转换成像量，通过计算向量之间的相似度来找到最相关的内容。这种方式能理解语义，适合处理复杂的问题。 关键词解锁就是传统的 b m 二五算法，通过匹配关键词来找到内容，适合处理简单的问题。混合解锁就是把两种方式结合起来，既能理解语义，又能快速匹配关键词，一般来说效果最好。 听起来混合解锁更靠谱一点。那参数设置方面有什么需要注意的吗？主要有两个参数比较重要，一个是 top kick， 就是 返回最相关的几个 chunk， 建议设置成三到五个，太少了可能找不到最准确的答案，太多了又会增加 token 消耗。 另一个是 scoresrestord， 就是 相似度的域值，建议设置成零点四到零点六，低于这个域值的内容就不会被返回，这样可以减少噪声干扰 哦，这样就能过滤掉那些不相关的内容了。那还有其他优化方法吗？还有重排序和上下文压缩。 重排序就是把返回的 chang 再按重要性排个序，把最相关的放在前面，这样能提升准确率百分之十二到百分之十五上下文。压缩就是把 chang 里面的荣誉信息去掉，只保留最核心的内容，这样能减少 token 消耗，也能让 ai 回答的时候更简洁。 原来还有这么多细节要注意啊，那第五步应该就是测试和迭代了吧？没错，第五步就是测试验证与持续迭代。 搭建好知识库之后，不能直接就上线使用，得先测试一下效果。测试可以分三个阶段，第一阶段是单轮响应测试，就是问一些简单的问题，看看 ai 回答的准不准。第二阶段是多轮连贯测试，就是连续问几个相关的问题，看看 ai 能不能跟上思路。 第三阶段是压力并发测试，就是模拟多个用户同时提问，看看系统能不能承受住，测试通过之后是不是就大功告成了。 也不是，知识库是需要持续更新的，业务在变化，知识也在变化，比如公司的政策调整了，产品升级了，都要及时更新知识库里面的内容，还要定期复盘。比如每月统计一下用户问的最多的问题，以及 ai 回答错误率最高的问题，针对这些问题去优化知识库。 确实，知识是不断变化的，不可能一劳永逸。那有没有一些实际的案例可以给咱们分享一下，看看搭建好知识库之后到底能带来哪些好处？ 有啊，比如之前有个做电商的客户，他们搭建了一个聚焦售后退换货的知识库，结果 ai 的 回答准确率从百分之七十提升到了百分之九十五，客服团队的人力成本直接节省了百分之四十，因为很多简单的问题 ai 就 能解决，不需要人工干预了， 这效率提升的也太明显了。还有其他案例吗？还有一个教创赛的案例，他们把一千七百二十八条获奖信息整理成了标准化的知识条目，每条都按固定的格式来写，确保 ai 查询的时候能准确找到对应的信息。 结果学生查询获奖信息的时候，再也不用翻厚厚的纸质文档了，直接问 ai 就 能得到准确答案，特别方便，确实很实用。还有吗？ 还有一个抖音小店的案例，他们把 ugc 内容的爆款逻辑整理成知识库，让 ai 帮忙生成商品文案，结果商品文案的转化率提升了不少，复购率从百分之十五涨到了百分之四十，这可是实实在在的业务增长。 看来知识库不仅能提升效率，还能直接带来业务收益啊。那在搭建和使用知识库的过程中，有没有什么最佳实践可以分享？或者有哪些常见的陷阱需要避免？ 当然有，先说说最佳实践吧，首先是绑定具体场景，拒绝大而全，刚才也说了，聚焦比全面更重要。然后是设计人机协助流程，而不是想着用 ai 替代人工。 比如简单的问题让 ai 回答，复杂的问题还是要转人工处理，还要建立数据看板监控， ai 的 回答准确率、用户满意度这些指标随时调整优化。 错， ai 只是工具，不能完全替代人。那合规与安全方面有什么需要注意的吗？这个也很重要，特别是涉及到用户隐私和公司机密的知识，一定要做好权限控制，哪些人可以上传知识，哪些人可以查看知识，都要设置清楚。还要做好脱敏处理， 比如用户的姓名、联系方式这些敏感信息，上传之前要先删掉，最后还要保留审计日记，记录谁在什么时候上传了什么内容，方便日后追溯。这些都是细节，但也是容易忽略的地方。那常见的陷阱有哪些呢？ 第一个陷阱就是过度依赖自动分词，导致语义割裂。有些工具自动切块的时候，会把一个完整的句子切成两半，这样 ai 剪辑的时候就会理解错意思。 第二个陷阱是忽视原数据标签，给每个知识点打标签能帮助 ai 更快找到内容，但很多人都忘了做这件事。 第三个陷阱就是切块长度不合理，刚才也说了，太长太短都不好。第四个陷阱就是未建立知识更新机制，知乎库的内容过时了， ai 回答的自然也就不准确了。 看来这些陷阱都挺容易踩的，得提醒大家注意。那今天聊了这么多，你能不能给咱们总结一下，知识库对于豆包、 udc、 智能体到底有多重要？ 简单来说，知识库就是智能体从工具升级为业务伙伴的关键。没有知识库的智能体，就好像没有武器的士兵，根本没法在专业领域发挥作用。 有了知识库，智能体就能精准贴合你的业务场景，给用户提供专业准确的回答，帮你提升效率，降低成本，甚至带来业务增长。没错，这就是知识库的核心价值，那未来知识库的发展趋势是什么样的呢？ 未来可能会朝着三个方向发展，第一个是分层存储架构，把不同类型的知识存到不同的层级，比如把高频问题的知识存到规党层，这样解锁效率会更高。第二个是多模态知识，知识不仅能处理文字，还能处理图片、视频、音频这些多模态的知识。 第三个是知识图谱，增强，把知识之间的关系梳理清楚，形成一个知识图谱，让 ai 能更好地理解知识之间的联系。 听起来未来的知识库会越来越智能，越来越强大。那对于想要搭建知识库的听众，你有什么建议吗？ 我的建议就是别想着一步到位，先从一个小场景开始，比如先搭建一个售后客服的知识库，把这个场景做好了，再逐步扩展到其他场景，动手去做比什么都重要。实践的过程中你会发现很多问题，也会找到最适合你的搭建方式。 没错，小步快跑，快速迭代，这才是正确的做法。今天咱们聊了这么多关于知识库搭建的内容，相信大家都有不少收获，如果大家还有什么疑问，或者想分享自己的搭建经验，都可以在评论区留言和咱们交流。 对，欢迎大家随时和我们交流，咱们一起把豆包 ugc 智能体变得更专业。好的，今天的播课就到这里，感谢大家的收听，咱们下期再见！
335青年通路
00:27查看AI文稿AI文稿春节假期休息，顺手用豆包搭了个自己的知识库，没想到好用到哭。这几年自建知识库特别火，就连春晚都在力推 ai 大 模型。为了搞懂大模型是怎么回事，我也亲手试了一把。现在大多数人还在用网页版 ai， 会觉得个人隐私和安全没保障。 我专门花了三点五个小时，把从零开始搭建大模型的步骤理了一遍，整理成了一份小白也能跟着做的教程。按照步骤就能在本地电脑刨起大模型，还能配一个专属的问答知识库。如果你也想从零开始动手搭一个，留下学习直接暴走。
1271AI大模型林（👀主页置顶）
01:51查看AI文稿AI文稿分享 open 口一百个实用案例的第一期，我用豆包加 open 口加 app 店，搭建了一个可以收集全平台、全信息媒体的本地知识库，不论是哪个平台，链接支持全网的各种内容， 只要你发给 open 口，他就可以利用豆包或其他对应的 ai 平台打配合，就可以帮我把视频的基本信息、核心内容、核心观点总结、自动分类打标签，提出想法， 可延伸方向、价值评估相关资源。因为他知道我是 ai 博主，所以还会延伸一下选择题供我参考。基本上我想到的，没有想到的，他都帮我整理好了，不要再在评论区艾特豆包了。这一套流程的 steam 和插件我已经整理好了，评论区自取。相比较于我以前看到好的内容、文章、图片，我就会赶紧收藏， 然后就没有然后了。翻遍各个平台的收藏家，都找不到我以前收藏的内容。那如果你看到想收藏的视频、文章、图片，想要整理在本地笔记中， 就需要手动复制、粘贴、整理信息、分类打标签，非常的麻烦，对吧？所以我的解决方案很简单，就是 open coo 作为大脑接收你的信息源，它会发给豆包或者其他 app 平台， 负责提取、分析和完善内容。等豆包把内容分析提取成功之后， open coo 会返还所有内容储存到 opcdian 中，然后利用 opcdian 本身强大的分类功能，自动分类打标签。你只要发送链接，三十秒一个画，笔记就自动生成。这套流程不仅不需要特殊手段，而且消耗极少的 token， 在手机上也能够直接操作整套流程。用到 skin 和插件也非常简单，就是用 open code 来分析，然后用自带的编程工具打开浏览器豆包或者其他对应的 ai 工具分析视频后，再把结果返还回来，写入 o c 点钟，所以整过程很丝滑。如果你已经有了 open code 了，可以把我整理的 skin 和流程发给他来搭建。 如果你还没有，可以看我的前两期教学视频，看到之后，希望你也可以自己搭建一个属于你自己的本地致富。我是达达，我们保持好奇，保持迭代。下期见。拜拜。
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00:42查看AI文稿AI文稿利用上班的碎片时间，我用豆包搭了一个专属知识库。这段时间私有化部署特别火，早就想把自己的数据攥在手心里了，今天终于开干，发现很多人还在用在线 ai 文档，一上传核心机密就没了隐私保障。所以这次我专门花了三点五个小时，在本地成功部署了大模型， 搭建了一个完全属于自己的知识库。过程其实没那么难，我把关键步骤全梳理出来了，做成了一份小白也能看懂的实战教程， 手把手教你如何在电脑上一键部署大模型，从环境配置到知识库挂载，照着做就能落地，看十遍，不如实操一遍，真的超有成就感。如果你也想搭建一个自己的知识库，留下学习直接暴走！
155大模型星球【👀简介】
00:35查看AI文稿AI文稿过完五一，上班摸鱼，随手用豆包整了个芝士裤，体验下来发现挺好用的。最近搭建芝士裤特别火，早就打算在自己电脑跑个大模型，趁着摸鱼有空，干脆当成一次练习，直接动手。发现很多人还在用网页版 ai， 自己的数据和隐私总害怕泄露，所以我这次专门花了二点五小时搞了个本地的大模型芝士裤， 很多人看到满屏代码直接劝退，所以我在整理步骤时，还特意简化成了小白也能跟下来的详细指南，重点环节一步步带你操作，按流程走，就能在电脑上跑起模型，建立起属于自己的知识库。如果你也想动手练习，搭建属于自己的知识库，留下知识库暴走！
85懂AI的夏夏
00:37查看AI文稿AI文稿在家无聊用豆包搭建了个自己的知识库，简直好用到爆！这段时间搭建知识库特别火，早就想在本地部署大模型，趁着休息 咱们直接开干，发现大多数人还用的是在线 ai， 自己的信息隐私没保障，所以这次我专门花了三个小时搭建了个自己的大模型。知识库 其实代码并不复杂，搭建的时候顺便把步骤捋顺成小白也能看得懂的教程，关键步骤还会手把手教你，按照步骤来就能在电脑部署大模型，搭建一个专属的知识库。如果你也想搭建一个自己的知识库，留下学习直接暴走！
00:30查看AI文稿AI文稿上班摸鱼，顺手用豆包搭了个自己的知识库，没想到还挺好用。近几年自建知识库特别火，为了搞懂大模型是怎么回事，我也亲手搭建了一个。现在大多数人还在用网页版 ai， 总觉得个人隐私和安全没保障。我专门花了两小时把从零开始搭建大模型的步骤捋了一遍， 整理成了一份小白就能跟着做的教程，按照步骤就能在本地电脑跑起大模型还能配一个专属的问答知识库。如果你也想从零开始动手搭一个，留下学习直接抱走。
00:38查看AI文稿AI文稿五一在家休息，用豆包搭建了个自己的知识库，简直好用到爆！这段时间搭建知识库特别火，早就想在本地部署大模型，趁着五一休息直接开干，发现大多数人还用在线 ai， 自己的信息隐私安全没保障。所以这次我专门花了三个小时搭建了个自己的大模型知识库，其实代码并不复杂， 我在搭建的时候顺便把步骤写成小白也能看得懂的教程，手把手教你在电脑部署大模型，搭建一个专属的知识库。如果你也想搭建一个自己的知识库，直接抱走学习。
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00:22查看AI文稿AI文稿老板发话让你用豆包给公司搭建一个知识库，你该怎么做？这段时间搭建知识库特别火，早就想试一试，趁着五一放假学习了一下。这次我专门花了三个小时搭建了个自己的大模型知识库，其实代码并不复杂，在搭建的时候顺便把踩过的坑都写出来了， 关键步骤还会手把手教你，按照步骤来，就能在电脑部署大模型，搭建一个专属的知识库。如果你也想搭建一个自己的知识库，留下知识库直接抱走！
163AI小李
00:26查看AI文稿AI文稿上班摸鱼，顺手用豆包建了个自己的知识库，没想到直接起飞。二零二六年正是 ai 大 模型的浪潮，连春晚都在推， 但说实话，一直用网页版，总担心隐私问题，也不敢传重要的资料。正好摸鱼闲得慌，花了二点五小时在本地搭了个自己的知识库，把所有文档都丢进去，想问啥问啥，再也不用担心数据泄露。最绝的是全程不需要服务器，自己电脑就能跑，想要教程的留下学习。我把从零开始的搭建步骤都整理好了，纯小白也能看懂。
8618大模型老猫（👀主页简介）
00:35查看AI文稿AI文稿五一在家无聊，用豆包搭建了个自己的知识库，简直好用到爆！这段时间搭建知识库特别火，早就想在本地部署大模型，趁着五一休息等着学习的目的直接开干。发现大多数人还用的是在线 ai， 自己的信息隐私没保障，所以这次我专门花了三个小时搭建了个自己的大模型。知识库 其实代码并不复杂，在搭建的时候顺便把步骤捋顺，写成小白也能看得懂的教程，关键步骤还会手把手教你按照步骤来，就能在电脑部署大模型，搭建一个专属的知识库。如果你也想搭建一个自己的知识库，留下学习直接抱走！
32AI产品咖喱
00:28查看AI文稿AI文稿五一在家无聊，用豆包搭建了个自己的知识库，简直好用到爆！这段时间搭建知识库特别火，早就想在本地部署大模型，趁着周末休息本着学习的目的直接开干，发现大多数人还用的是在线 ai， 自己的信息隐私没保障，所以这次我专门花了三个小时搭建了个自己的大模型。知识库其实代码并不复杂， 在搭建的时候顺便把步骤捋顺成小白也能看得懂的教程，关键步骤还会手把手教你，按照步骤来就能在电脑部署大模型，搭建一个专属的知识库，留下知识库直接抱走。
1683Ai林更新（👀主页置顶）
00:28查看AI文稿AI文稿五一在家无聊，用豆包搭建了个自己的知识库，简直好用到爆！这段时间搭建知识库特别火，早就想在本地部署大模型，趁着周末休息本着学习的目的直接开干，发现大多数人还用的是在线 ai， 自己的信息隐私没保障，所以这次我专门花了三个小时搭建了个自己的大模型。知识库其实代码并不复杂， 在搭建的时候顺便把步骤捋顺成小白也能看得懂的教程，关键步骤还会手把手教你，按照步骤来就能在电脑部署大模型，搭建一个专属的知识库，留下知识库直接抱走。
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