豆包怎么挂载知识库

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！

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！

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！

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，趁着周末学习了一下。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！

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！

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。

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。

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。

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！

全程免费用手机在豆包搭建个人知识库，新手一步一步跟着做就行。作为一个每天既要忙工作备考，又攒了一堆生活攻略记不住的普通人，我最近被豆包的个人知识库功能救了大命。全程不用花一分钱，也不需要懂任何技术，拿手机就能一步步搭好。 今天把我亲测好用的操作步骤分享给你，第一次上手也不会蒙。第一步先花两分钟做好准备。 我是直接打开手机应用商店，把豆包 app 更到了二零二六年最新版本，旧版本真的找不到知识库入口，这个第一步一定要做，然后把我要存的资料整理好了，放在手机里，不管是 pdf 文档截图，还是复制好的文字笔记，都可以找得到就行。 我这次准备存三类不同内容，刚好试试不同导入方式好不好用。一份是我刚写完的二零二六年广州春季户外推广项目方案 pdf， 还有上周四市场部周会的手写会议纪要照片，另外还有我整理在备忘录里的公考判断推理高频考点文字。第二步，一分钟建好知识库框架。更新完，打开豆包， 我在首页找到了 ai 知识库入口，点进去，然后点新建知识库，开始填信息。我给自己分着建了两个常用的知识库，一个叫我的工作资料库，专门放两类核心内容，一类就是各类项目方案。 我这份广州春季推广方案里具体放了项目背景、目标受众、活动流程、预算拆分、宣传渠道、效果预估这些内容， 以后要改方案或者写汇报直接调就行。另一类就是部门每周的会议纪要，就拿我存的这份四月二十五日市场部周会纪要来说，里面记清楚了会议时间、地点、参会人员讨论的三个核心议题，最终决意和每个人的代办任务，不用再翻好几层微信群找记录。另一个，我建了公考备考笔记， 从我刷的判断推理考点和错题总结，名字清晰好找就行，权限选仅自己可见，毕竟都是私人工作和备考资料，安全的很。 我给工作库加了两个对应分类标签，项目方案、会议纪要给备考库加了判断推理常识积累，填完点确认知识库框架就建好了，真的只用了一分钟。第三步，按你的资料类型导内容，我这次刚好三种资料都有， 把每个方法都试了一遍。电子文档选文档上传我那份二零二六年广州春季户外推广项目方案是 pdf 格式，直接从手机文件管理里选重点上传， 不到十秒，系统就自动把内容识别解析好了，所有标题分段都整整齐齐，连我家的项目进度批注都保留了，逻辑不用我手动改排版，省了超多事。零散文字选文字粘贴我之前把判断推理的六大高频考点单独整理在了备忘录里， 想单独存出来方便背诵。直接复制文字选文字粘贴，粘进去点确定，一秒就存好了，连格式都自动调整的干干净净。截图照片选图片导入我上周的周会记要都是手写在笔记本上的，字，还有点歪歪扭扭， 本来还担心识别不准，直接拍了张照片传上去，结果 ai 居然准确提取了百分之九十九的内容，直接转换成了可搜索的文字， 对于爱手写记笔记的人来说，太省心了。第四步，花三十秒开三个功能，用起来更顺手。资料都传完，我去设置里开了三个核心功能，这一步真的别挑过，开了之后体验提升好几个档次。 开自动分类，我存进去的项目方案和会议记要，系统自动按照我之前家的标签归好了组，项目方案都在项目方案分类里，会议记要都在会议记要分类里，不用我手动建文件夹，拖来拖去太适合我这种懒人。 开关键词解锁以后找东西不用挨个翻，直接搜二零二六春季推广项目方案或者四月市场部会议纪要，一秒就能定位到我要的文件。之前我存在手机文件夹里，找一份资料要翻三五分钟，现在几秒钟就能找到。 开专属记忆开启之后，我问豆包问题，他会优先从我这个知识库里找内容回答，不会瞎扯，全网的无关内容回答精准度高很多。第五步，测一测就完工了。所有配置做完，我直接回到豆包对话框测试效果。问了三个很实际的问题。 第一个问题，帮我总结一下四月二十五日市场部会议纪要里我的代办任务有哪些，几秒钟豆包就列出来了。一、五月五日前完成春季推广项目的天河公园场地对接。二、整理一季度推广数据，做复盘报表。三、 对接三家新物料供应商要报价单，居然和我寄的一模一样，一个都没漏，连我手写的备注都提了出来。第二个问题，帮我提炼一下二零二六年广州春季户外推广项目方案的核心预算拆分 豆包也直接从我的方案里调出了数据，分了场地租赁、宣传物料、线上推广、人员成本四类，列的清清楚楚，省得我自己打开文档翻半天。第三个问题我问了备考相关，帮我整理一下存的判断推理六大高频考点，做成思维导图框架， 不到一分钟就把我存的内容整理成了清晰的分级框架，直接就能存下来背，比我自己整理省了一小时。测试完就确认我的个人知识库已经搭建成功了，整个流程下来不到十五分钟，真的太简单了。 最后说几个我自己用下来的实用小技巧，不用一次性把资料传完，以后有新项目方案、新的会议记录、新的备考考点，随时加就行，随用随传，保持更新就好，不用一开始就把自己累够呛。 一定要给文件统一命名。我现在都遵循内容类型、日期、主题的规则，比如项目方案二零二六零五，广州春季推广 会议纪要二零二六零四二五，市场不周会搜关键词，一下子就能出来，搜索效率至少提升三倍。记得定期清清没用的过期内容。比如已经落地结束的旧项目，去年的会议纪要，已经背熟的旧考点库里面干净，找起来更快。 最重要的一点，一定不要传身份证、银行卡这种敏感隐私信息，保护好个人信息安全。如果你也经常碰到找资料找十分钟，写材料要翻一堆聊天记录和文件夹，备考点还要到处找零散笔记的情况， 不如跟着这个步骤，搭一个属于自己的个人知识库，用一次就知道有多香。如果你在搭建过程中碰到问题，欢迎在评论区留言告诉我呀！

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。

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，花了三个小时，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，陈小白也能看懂。

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！

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。

hello， 大家好，我是胖的，今天教你一个特别实用的东西，用豆包搭一个你自己的芝士裤，啥意思呢？就是你把自己的资料喂给 ai， 他 以后就只从你的资料里找答案，不瞎编了。 你可能会说， ai 不是 啥都知道吗？来，我给你看看，啥都知道是啥效果， 你看他回啥，一般来说，退货流程包括联系客服，填写申请、寄回商品等等等等，这说了跟没说一样对吧？因为他压根不知道你公司流程长啥样，纯瞎编。打个比方啊， 你新招了个员工，啥资料都不给他，他只能凭经验瞎拆，你把公司手册甩给他，他就能照着手册回答了， ai 一 模一样。所以今天我就教你怎么把你的资料喂给豆包，让他变成一个只懂你的 ba 助手，就两步，六分钟搞定，跟着我我点就行，先让你看看搭完之后是啥效果，这是我已经搭好的一个知识库。我问他同样的问题，我们公司退货流程是啥？ 你看这回答一二三四，全是我自己资料里的原话，不是瞎编的。刚才普通 i i 扯半天，废话，这可直接给你原文，差距就这么大，好，看完效果了，下面我手把手教你它 来。第一步，打开豆包浏览器，直接搜豆包点 com， 不 用下载打开就能用。 登进来之后看左边有一个智能体，点它点创建智能体。好，创建完了你看 就给你一个对话框。对，你没看错，没有什么上传文件的按钮，也没有什么后台设置页面，就这一个对话框，所有的事都在这里搞定，是不是比你想的简单多了？好，智能体有了，下一步往里面喂东西。 第二步也是最关键的一步，把你的资料和规划直接发到对话框里。很多人觉得知乎主库应该有一个上传文件的地方， 其实不需要你直接把内容粘贴进对话框发送 ai， ai 就 会记住，我们分两条消息发， 我替天报公司常见问答整理成了一段文字，现在直接复制粘贴进去， 你看发送之后 ai 会回复，好的，我已经记住了之类的话。 这里多说一句，你的资料可以一次引发很多，也可以分多条发。比如你做自媒体，把全体笔记、同行分析，爆款拆解，分几条发进去都行。你做电商产品手册， 售后流程都可以发，你问的越多越具体，他红后面回答的越准。第二条消息定规矩，资料发完之后，再发一条规矩，告诉他怎么用这些资料回答问题。 为什么发这个？因为如果你不说， ai 还是会瞎编，你告诉他 只用我给的资料回答，他才会老老实实从你的内容里找答案。 ai 回复明白了，好，你的个人专属知识库就搭好了。就这两步， 好东西都喂完了，来试试好不好使。点进去，我直接问他退货流程是什么， 你看一条一条给你列出来了第几步干啥写的明明白白，这就是我刚才未进去的内容，他不是瞎编的。再来一个，新员工入职要准备啥， 你看对吧？又是从我的资料里扒出来的一个字，没编之后故意问一个资料里没有的公司年会啥时候， 哎，你看他怎么说。抱歉，我的资料库中没有这个消息，他没编，因为我资料里确实没写年会的事，这就是刚才那条规矩的作用，你告诉他不知道就说不知道，他就真不瞎说。 为了资料定了规矩，这就是一个靠谱的 ai 助手。 ok， 搞定了， 咱回顾一下，就两步，第一步，建个智能体，给它起个名。第二步，把你的资料和规矩直接在对话框里发给他。完事了就这么简单，你花六分钟就能整出一个只懂你的 ai 小 助手。公司流程、产品手册、 客户资料，啥都能问。哦对了， t shift 模板，我放评论区了，你直接复制粘贴就能用，不用自己想觉得有用点个赞 收藏一下，别回头找不到了。后面我还会教你怎么把这玩意用到更多地方。自媒体选题，客服自动回复，学习笔记整理都能搞，关注，胖着不迷路。

最近很多人都在说豆包好像越来越不好用了，但是你可能不知道的是，你现在用的豆包可能并不是最强的豆包，就算在豆包软件里面打开了专家模式，它也不一定等于满血状态，因为网易端和 app 端本质上就是一个面向普通用户的产品入口，它中间可能会有模型路由，身份为限制系统 端，这些都会导致你在使用它的时候受到非常多的限制。那么接下来这期视频我将教大家如何调用满血版本的豆包，并且给他搭上 skills， 以及搭配上我们的本地知识库，去构建一个属于我们自己的工作流，还能白嫖到自己每天送给你的百万 token。 在开始之前，你需要先准备好三样东西，第一，配置好你的 share studio。 第二，创建一个火山引擎的账号，进入火山翻作的控制台。第三，创建一个 api key， 并且开动你要使用的豆包模型。首先先配置好我们的 share studio， 点开我们的软件，然后点击右上角的设置齿轮往下翻，翻到我们的火山引擎，这样一下你就可以看到他自己的模型选择，还有自己可以填的 api 密钥。 然后就是准备火山引擎账号，进入火山换车的控制台来之后在我们的右下角找到开通管理，然后点击我们想要开通的模型， 根据我们的需求直接选择开通。然后在开通之后，我们可以参加这个自己给的写作奖励活动，他每天会给你送大约五百万的 token。 然后就是 api 密钥的创建，看下我们的 api 密钥管理，然后创建我们的 api 密钥， 然后名字都可以自己取，创建完成之后，这个 api 密钥的数字就是我们需要在前面 char studio 里面填的东西， 点开我们的模型管厂，然后这边我选择的是 c 的 二点零 pro 的 模型。选择好密钥之后，在右上角找到我们的 api 接入，选择我们刚刚创建的密钥，点击接入， 好像这样我们就已经是完成了。然后回到我们的 share studio， 让我们刚刚创建的密钥复制上去，打开我们的豆包模型，这样它就出现在我们打开列表里， 然后回到首页，点击添加助手，我们可以看到系统这边内置了非常多的提示词，助手我们可以根据自己的需求选择。然后这边呢我选的是市场经理做我们的演示动画，然后就是起用我们的豆包， 当然你要是有其他家的 ai api 的 话，也可以直接在这边选择。调用之后我们就完成我们配置，我们可以在这里面进行 skills 配置，很简单，直接从我们文件夹里面把它拖进来就直接可以安装好了， 并且你要是有比较标准的工作流的话，你可以在地导入本地的知识库，像这样也是很方便的，直接从文件中导入。 最后总结一下，如果你只是偶尔聊天，又玩一玩的豆包，当然是没有问题的，但如果你想更接近满血的豆包，想把它接入自己的工作流，那就可以用 tear 丢丢来调用豆包的 api。

如何让 ai 收入企业官网这一期完整输出企业官网提交到豆包和各大 ai 大 模型收入的操作步骤和代码部署 同步，我做了一份完整的飞书， sop 的 知识库文档，主流大模型官方提交的入口包包括豆包的，然后文心啊，智脑 和千问以及其他主流大模型。首先咱们来看豆包官方的提交渠道是需要到头条搜索站长平台入口，这是提交的网页入口， 后面会讲为什么要到头条提交。那么整个的注册操作步骤呢？是参考这六个步骤，先去注册和登录账号，添加到网站，输入文件验证或者代码验证，哎，或者是域名解析验证你自己网站的所有权。 第四步是提交你自己的网站地图和单个比较重要的网页链接，同时可以一起把官网的认证给操作。那这里豆包呢？ 收入的技巧呢？我同步啊，我也列了四项，你可以去对照。呃，可能有学员会问，为什么豆包要去头条提交收入呢？其实最核心的原因还是豆包本身啊，没有独立的爬虫，它完全依赖，是字节系的搜索的缩影， 这就是问题的根源。因为豆包自己没有自己的网页爬虫系统，所以他不会主动去互联网抓取网页内容，豆包的实时信息抓取依赖的是 r a g 的 解锁增强生成技术，调用的是哪里呢？就是来自头条搜索和抖音搜索的 统一缩影库。简单说就是你的网站要先被头条搜索收入，豆包才有可能看到并且引用。 这实际上跟文新依赖百度搜索，千问依赖神马搜索的逻辑是一样的，也是目前主流的互联网大厂在大模型上的通用技术架构。然后从技术层面， a r 大 模型收入的通用的优化方法呢？首先， 技术架构优化，你需要让 a r 能够爬的到你，像你要避免 g s 的 动态渲染，要优化网站的加载速度，要适配网站架构扁平化，重要的是要完善 robots txt。 这个文档明确允许搜索引擎和所有的 ai 爬虫能够访问网站里面的页面，结构代码可以去参照下面这个，根据自己的对照。第二个比较重要的基础层面是需要做好结构化的数据优化，这也不是让 ai 能够读得懂， 尤其是要去部署 schema 点 o r g 点标记。然后呢，创建 l l m s 的 txt 文件，我都已经在文档里面做好了可以直接复制的 代码块和操作说明。这里要注意，部署 schema 的 时候需要用到，需要使用 g s o n 杠 l d 格式嵌入到页面里面，因为你需要向微压大模型传递你的结构化信息。那建议需要必须部署的是公司的信息、服务范围，动态文章以及 常见问题的 faq， 其他的像产品客屏，还有你的联系方式，其实建议可以一并放入，那这里面也提供了可以直接复制的代码块儿。 代码拷写好以后，部署的步骤的话，可以按照这四项，首先，将 lms 点 txt 上传到网站的根目录，将企业的基础信息、备用信息和完整信息的 sk 码添加到你认为重要的所有的页面。第三步，给每一个服务的网页 faq， 网页 联系方式，网页添加对应专属的 sk 码，因为这个关乎到信息一致性和 n a p 统一的问题。最后就是把你自己的网站地图 site map 提交到上面各个站长平台的网址里面去，这就是整个的一个部署步骤，那 部署完之后呢，可以根据下面这三个网址去进行验证和回链。这里有几个建议，就是你内容的质量 要保证一定的高度，让 ai 看到你，收入你，并且让他愿意引用你的信息密度要保证一定的优先级，能够避免空洞的营销话术，尽量提供具体数据真实案例和你的技术细节。明确重要的答案要直接呈现在 你重要的产品页、服务页，放在显眼的位置，用比较通顺易读的自然语言列表表格，这些多模态 能够直接回答用户需求相关二十个问题以上。那剩下的结构化表达里面，这个也是比较重要的，需要根据 h 标签按照顺序组织列出内容。高权重的核心观点一定要做好前置，在 现行的各大压大模型，对于权威性的建立有比较高的权重，包括引用权威的资料，行业的报告，主流的官方媒体的报道，以及把你自己的企业资质和认证做好四级证据链。最后提醒注意的是， 二零二六年五月之后，信息一致性一定要做好全网统一，你自己的企业官网，包括你的自媒体，包括你的官方媒体，包括你的电商平台，是要能够达到三个以上的信源平台，能够保持你的主流信息核心一致，而且还要做好 信源的丰富度， s 级、 a 级、 b 级、 c 级，各级信源有很完整的丰富度，比较关心的就是网站的活跃度，哎，需要多长时间去更新网站呢？其实建议每个周啊，至少更新一到两天以上的高质量原创文章，保证三天以内能够做到定期更新来保持信息 有效性的权重得分。然后基于你自己企业官网作为核心的知识库的出口，在多平台去做好协同，形成三级以上的多元验证壁环。整个的企业官网如何让 ai 输入的步骤和代码？这份文档是可以直接复制，有需要的可以关注收藏，打个招呼就行。

大家都知道豆包已经开始收费了，但是无论是豆包的专业版还是它的增强版，如果说你是用来工作的，你最好是用它的这种收费的版本，如果说你是生活中偶尔用一下，查一些资料，那你用免费版的绝对没有问题。 但是我想告诉大家的是啊，无论是豆包的这种增强版呢，还是标准版呢，还是这种专业版，都不能直接落地到你的公司，你的企业。 那么他的专业版和他的这种增强版以及标准版呢，可能在这种推理能力和深度思考能力方面更强一点，更注重于工作方面，或者说更注重于给你解决工作中的问题方面。但是如果说你想用好豆包，或者说想用好他的这种专业版标准版， 必须必须给自己搭建知识库，那么这个知识库是用于解决复杂的问题。那你说我是简单的出个报表啊，出个报告啊这些东西呢，可以只用它的题词和它的专业版就足够了。 那你说我要让他代替我做一个完整的工作流程，或者说代替我去做一些重复性的工作，这些呢，必须必须搭建知识库，要把你做这件事情的一个标准的流程，或者说标准的答案给到你的知识库，让豆包去调用，那么这个时候才能真正的符合你的要求。 因为任何一个 ai 大 模型啊，他的这种逻辑推理能力和深度思考能力虽然非常强，但是他对你公司的信息不了解，对你的客户不了解，对你做这件事情的流程也不了解， 大家要深刻的知道啊， ai 大 模型是怎么样训练出来的？他是拿数据堆出来的，他具有的只是一个深度的思考能力和他的逻辑推理能力，那么这两方面他是非常非常强的，但是对于整个做事情的这种经验他是没有的，那么他只能靠自己的逻辑能力去推理， 推理出来的合理不合理呢？靠你去人工的检查。那如果说你把自己工作的整个流程让他学会了，那么他这个学会呢？只是他知道你做件这件事情的第一步是干什么，第二步干什么，第三步干什么，那么是按照你的这个逻辑思路来处理你这个工作的，那这个时候呢，他才能真正的帮你做那些 重复性的工作或者流程化的工作啊。那么如果说你想让他在职场上解决你的这种写工作报告，或者说 写这种短视频的文案，或者说做着新媒体的创作，甚至你的人事招聘管理合同法律，那么这些他都能做啊。我们把这些各个的场景搭建的 ai 智能体呢，都写成了一个标准化的流程，包含了如何提炼知识，如何搭建智能体，如何搭建知识库，还包含了我们平时所使用的 ai 工具。

周末在家无聊，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两个半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，留下知识库直接抱走。