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ChatWiki是一款基于RAG技术的知识库搭建工具，帮助企业将海量文档转化为AI问答系统。它兼容20多种主流AI大模型，用户只需三步操作（创建知识库上传文档、系统自动处理、创建AI机器人）即可搭建专属问答系统。支持多渠道接入和精细化权限管理，无需代码编写，小白也能轻松操作，大幅提升企业服务效率与团队协作能力。

在数字化转型浪潮下，企业积累的海量文档如何转化为高效服务资产？大模型RAG（检索增强生成）技术给出了答案。

ChatWiki作为专注于知识库搭建的实用工具，凭借简单操作、多模型适配等优势，让企业无需专业技术团队，就能快速打造专属AI问答系统，成为提升服务效率与团队协作的新引擎。

多模型无缝对接，打破技术适配壁垒

AI模型选择难题，ChatWiki已帮企业提前解决。平台现已兼容全球20多种主流AI大模型，企业无需投入精力进行复杂的技术开发，只需在系统中简单配置模型API key等基础信息，几分钟内就能完成模型与平台的绑定。

三步搭建知识库，文档价值瞬间激活

ChatWiki将复杂的RAG技术流程拆解为清晰易懂的操作步骤，让企业快速掌握知识库搭建方法。

第一步，在系统中创建专属知识库并上传文档，无论是PDF、Word还是纯文本文件，都能轻松导入。

第二步，系统自动完成文本预处理，通过智能向量化与QA分割技术，将海量信息转化为可快速检索的结构化数据，为精准问答奠定基础。

第三步，创建AI机器人并关联知识库，一键生成企业专属的智能问答系统，整个过程无需代码编写，小白也能轻松操作。

全场景覆盖+精细化管理，适配企业多元需求

ChatWiki深度契合企业多场景使用需求，提供H5链接、网站嵌入、微信公众号、小程序、飞书机器人、钉钉机器人等多种使用渠道。

无论是客户在官网咨询、通过公众号互动，还是团队在内部办公软件沟通，都能随时调用AI机器人获取精准答案，大幅提升服务响应速度与团队协作效率。

在权限管理方面，ChatWiki支持为团队成员分配不同角色与机器人使用权限，实现功能权限与数据权限的精细化管控。

既保证了核心业务数据的安全，又能让各部门按需使用，避免权限混乱带来的管理难题。

当客户提出咨询时，AI机器人会基于企业知识库内容进行精准检索，结合大模型的语言组织能力，生成专业、易懂的回复，既保证了答案的准确性，又兼顾了沟通的自然性。

如何学习AI大模型？

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第一阶段：从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段：在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段：大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段：大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段：大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段：以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段：以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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