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在数字化转型浪潮下，企业积累的海量文档、行业资料如何转化为即时响应的智能资产？

ChatWiki作为专注企业级RAG知识库搭建的工具，凭借“零代码配置、多场景适配”的核心优势，成为众多企业构建AI问答系统的首选。

01Step1：多模型自由接入，筑牢ChatWiki AI基础

ChatWiki已实现20余种主流AI大模型无缝对接，是搭建高效知识库的基础。

企业无需额外开发，只需要登录ChatWiki后台，进入“模型管理”，输入API Key及基础参数即可完成配置。

支持模型灵活切换，为AI知识库提供稳定算力，满足不同场景需求。

02Step2：上传文档建知识库，ChatWiki智能处理数据

模型配置后，在ChatWiki“知识库管理”点击“新建”，填写名称等信息即可创建。

支持ODF、PDF、Word等多格式文档批量上传，系统自动完成格式清洗、QA分割或文本向量化处理，生成结构化数据存入向量数据库。

处理后可手动修正结果，保障知识库质量。

03Step3：关联机器人，ChatWiki生成企业专属AI问答系统

进入ChatWiki“机器人管理”新建机器人，设置基础信息后，勾选关联目标知识库（支持多知识库关联），点击“发布”即可生成使用链接与接入代码。客户咨询时，机器人检索知识库后，由大模型生成精准回复。

ChatWiki支持AI机器人全渠道部署，可通过H5链接分享，或嵌入官网、公众号、小程序及飞书、钉钉等平台。团队管理上，管理员可按角色分配权限，保障数据安全，多库关联功能还能满足复杂场景的信息整合需求。

04为什么选择ChatWiki？

ChatWiki核心优势显著：

1. 开箱即用，极致简化：将复杂的AI技术工程封装为简洁明了的操作界面，真正实现“零基础、免开发”部署，大幅缩短从决策到上线的时间周期。

2. 多模型接入：支持多模型接入，企业可根据不同场景选用不同性价比的模型，灵活控制推理成本，同时获得顶级AI能力。

3. 回答精准可靠：基于RAG（检索增强生成）架构，确保机器人每一句回答都源自企业提供的权威知识库，从根本上提升信息准确性，建立用户信任。

4. 部署灵活，生态融合度高：提供从网页嵌入到主流办公平台的全面渠道支持，让智能服务无缝融入企业现有工作流与客户触点。

5. 安全可控的团队协同：健全的权限管理机制，既支持团队高效共建知识库，又确保知识资产的边界清晰与数据安全，满足企业级应用的管理要求。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】