90 分钟带你玩转知识库应用

最新推荐文章于 2025-12-15 21:10:21 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-15 21:10:21 发布 · 431 阅读

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#数据库

企业内部积累了大量有价值的文档，如何将这些文档中的知识精准应用到业务发展中来，充分发挥这些文档的价值？

客服中心一直不懈追求能够为客户提供最及时准确的答复，如何能够紧随业务的速度发展，及时更新技术知识？

百度智能云 AI 加速器特别推出《基于向量数据库构建企业知识库》线上免费课程，旨在帮助大家快速掌握如何使用向量数据库，加速落地知识库应用。

本课程将通过实际问题引导学习，解决大家在构建知识库应用中可能遇到的各类挑战。课程内容涵盖以下几个关键问题：

什么是 VDB？VDB 的基本概念和其在知识管理中的应用场景。
如何利用 VDB 构建知识库？ 您将学习如何设计和实现一个基于 VDB 的知识库系统。
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玩转腾讯云HAI：部署DeepSeek，搭配Cherry Studio搭建超酷个人知识库

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通过本文的指导，您已经成功下载并配置了Cherry Studio，连接到腾讯云HAI上部署的DeepSeek模型，并搭建了一个功能强大的个人知识库。Cherry Studio不仅支持多种大语言模型，还提供了便捷的知识库管理和智能问答功能，极大提升了信息检索和知识管理的效率。

云效知识库 Thoughts，企业文档管理工具

BYvonne的博客

09-17

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云效知识库 Thoughts，企业文档管理工具，云效知识库是一款企业知识管理工具，通过独立的知识库空间，结构化地组织在线协作文档，实现企业知识的积累和沉淀，促进知识的高度复用和流通。

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0 门槛 3 分钟玩转本地大模型：从入门到搭建专属AI知识库

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python12222_的博客

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• 从知识检索测试来说，开启知识图谱的检索效果最好。• 从聊天效果来说，反而通用的更符合我的口味。• 我的需求不明确，只是随意拿着一份文档测试，测试没有目标性，只是体验下检索的效果以及差异性，这个需要专业的测试。

Dify知识库本地部署DeepSeek 开启智能体和工作流

技术宅男改变世界

03-12

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Dify是一个开源的 LLM 应用开发平台。提供从 Agent 构建到 AI workflow 编排、RAG 检索、模型管理等能力，轻松构建和运营生成式 AI 原生应用。比 LangChain 更易用。官网 https://dify.ai/zh。

【bat脚本】一文带你玩转bat脚本命令到自动化应用

weixin_51360020的博客

11-19

1万+

BAT脚本是一种简单而强大的自动化工具，适用于Windows操作系统。通过掌握基础语法、常用命令、控制语句及高级技巧，并学会解决中文乱码问题，我们可以编写出功能强大的批处理脚本，实现各种自动化任务。而随着技术的不断发展和进步，BAT脚本仍然具有一定的应用场景和需求，值得深入学习和探索，这里也希望本文对您学习和使用 Bat 脚本有所帮助，并在工作中发挥出它的潜力和价值。我是Wasteland，下期文章再见！

DeepSeek 本地知识库效果不佳？试试这些优化方案！

02-19

3万+

大家好呀～我是你们的默语博主 🗣️✨！今天继续跟大家聊聊大家关心的知识库管理话题～在上次文章里我们揭示了 DeepSeek 部署本地知识库的各种烦恼，现在再来带大家深度解析这些痛点，并分享更多关于的实战技巧，让你轻松玩转智能知识库 🚀🤖！✍大家好，我是默语，别名默语博主，擅长的技术领域包括Java、运维和人工智能。我的技术背景扎实，涵盖了从后端开发到前端框架的各个方面，特别是在Java 性能优化、多线程编程、算法优化等领域有深厚造诣。目前，我活跃在优快云、掘金、阿里云和 51CTO。

最全面个人知识库平台综合对比，带你找到最适合自己的个人知识库平台工具

博客

07-16

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今天默然将全网各种主流的知识库平台工具一起汇总对比，你总能找到最适合自己的。

大模型+推荐系统=？这本书带你玩转智能推荐新范式！

鄙人kunzhi96，感恩遇见！

04-08

1万+

在当今信息爆炸的时代，如何精准地将用户与海量信息匹配，成为各大平台亟待解决的问题。《大模型智能推荐系统：技术解析与开发实践》一书，正是针对这一挑战，系统地阐述了大语言模型与推荐系统深度融合的创新实践，为开发者和研究人员提供了从理论到实践的全方位指导。

3W字带你玩转SpringCloud

sowhat

09-25

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1. 学习前言 1.1 内容概述学习前提： JavaSE 数据库(MySQL + Redis) 前端(HTML +CSS + JS) Servlet(Tomcat) Http Mybatis + Spring + SpringMVC Springboot Dubbo + Zookeeper + 分布式基础 Maven + Git Ajax + Json … 这个阶段如何学习? 基本的开发思维跟框架模型大致：三层架构 + MVC，后来演变成规范化框架。 Spring(轻量级的Java开源框架)：解决企

minikube之带你玩转k8s集群

06-22

在本文中，我们将深入探讨如何使用Minikube来玩转Kubernetes（K8s）集群。Minikube是一个用于本地开发的Kubernetes工具，它使开发者能够在个人计算机上轻松地运行单节点Kubernetes集群，无需复杂的配置。了解并熟练...

10个LLM实战案例，带你玩转AI原生应用开发

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小白安装Redis

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《一文玩转生成式AI新星DeepSeek-V3，带你5分钟配置自己的随身AI》

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### 快速配置和使用 DeepSeek-V3 生成式 AI #### 准备工作为了能够在短时间内完成 DeepSeek-V3 的配置，确保已经获取了必要的 API 密钥并完成了环境设置。这通常涉及到创建开发者账号以及下载所需的 SDK 或者库文件[^2]。 #### 安装依赖项通过 pip 工具来安装 Python 环境下的 DeepSeek 库是最简便的方式： ```bash pip install deepseek-api ``` 此命令会自动处理所有必需的依赖关系，使得后续集成变得更加容易。 #### 初始化客户端实例一旦安装完毕，在应用程序中初始化一个新的 DeepSeek 客户端对象以便于调用服务接口： ```python from deepseek import DeepSeekClient client = DeepSeekClient(api_key='your_api_key_here') ``` 这里的 `api_key` 参数应当替换为你自己申请得到的有效密钥字符串。 #### 发送请求与接收响应利用上述建立好的连接向 DeepSeek-V3 提交查询任务，并解析返回的结果数据结构： ```python response = client.generate(text="请解释什么是机器学习？") print(response['generated_text']) ``` 这段简单的脚本实现了从输入提示词到获得由 DeepSeek-V3 生产的回答文本的过程[^1]。 #### 实际应用场景示范考虑这样一个具体例子——构建一个能够回答常见问题的知识型聊天机器人。可以将之前提到的基础框架进一步扩展成如下形式： ```python def get_answer(question): response = client.generate(text=question) return response['generated_text'] while True: user_input = input("请输入您的问题 (或按 'q' 键退出): ") if user_input.lower() == 'q': break answer = get_answer(user_input) print(f"DeepSeek-V3 回答: {answer}") ``` 这个简易程序允许用户连续提问直到主动终止对话循环为止[^3]。