使用AI大模型搭建档案知识助理

使用大型语言模型进行智能化的文档管理与归档 非常感谢您的委托和详细的要求,我会尽全力为您撰写一篇高质量、专业深度的技术博客文章。接下来我将按照您提供的大纲和要求,以最专业的技术语言和视角,全面深入地阐述"使用大型语言模型进行智能化的文档管理与归档"这一主题。我会确保文章内容逻辑清晰,结构紧凑,并用简明扼要的语言解释复杂的技术概念,同时提供大量实际应用示例,让读者能够深入理解并应用到实际工作中去。在撰写过程中,我会严 阅读详情

自从2022年底ChatGPT发布以来,AI大模型真正进入快速发展和应用落地的阶段,在各个领域快速催生出大量的应用,总体包括“文生文”、“文生图”、“文生视频”、“文生音频”、“图生图”、“图生视频”等AIGC(Artificial Intelligence Generated Content,内容生成式人工智能)应用方向。另外在一些细分领域,也出现了很多应用大模型能力赋能生产、提质增效的应用。

在档案行业,也有很多先驱在探索大模型的应用方向,并且有一些实际行动,为我们呈现出全新的理念和应用模式。但受限于各种因素的影响,笔者认为大模型在档案收、管、存、用等基础业务层面的应用具有很强的基础设施、业务数据等壁垒,应用效果还有待实践检验。今天,我们来聊聊大模型在档案领域的一个典型应用——档案知识助理。

01

为什么要做档案知识助理

档案知识助理虽然没有很强很深的技术壁垒,但它很可能为我们档案从业者提供一个非常高效、友好的档案知识获取窗口,这是我们所有档案人都需要的,它具有普适性。而且也是我们档案人学习AI、应用AI的一个很好的入门方向,每个人都可以去积极尝试,搭建属于自己的知识助理。

图片

02

为什么要用AI大模型来做档案知识助理

档案知识助理其实就是一个档案知识库,并借助大模型强大的的对话能力、泛化能力、学习能力、理解能力、逻辑推理能力来提供知识服务。

图片

知识库其实并不是一个陌生的概念和产品,早在ANI(Artificial Narrow Intelligence,弱人工智能)早期,就有不少公司具备提供所谓的“智能知识库”产品和服务的能力,例如笔者曾接触过的智能客服行业,大都具备基于ANI的知识库产品。虽然目前我们还未正式进入AGI(Artificial General Intelligence,通用人工智能)时代,但基于大模型的知识库与ANI早期的智能知识库已不可同日而语了。请看下图对比:

图片

通俗来讲,用大模型来实现知识库产品,具有以下优势:

图片

可以直接上传双层pdf或word文档,不需要做复杂的整理;

图片

对用户所提问题的理解能力强,可以实现多轮对话,具备更强的上下文理解能力;

图片

在知识库之外,可以实现联网搜索,拓宽知识覆盖面;

图片

可以将知识问答集成到第三方平台,例如微信群、飞书、钉钉等;

图片

可以实现本地化部署,更加安全;本地部署可以对大模型做预训练和微调,更加灵活。

下面,我们就用两种方式来搭建档案知识助理,并对其进行实际效果测试。第一种是完全本地化的模式,这种模式受限于笔者硬件配置,并未做大模型的预训练和微调,而是直接使用了原生的大模型;另一种方式是使用钉钉的AI助理来搭建,这种模式属于借用第三方平台,不支持本地化部署。

03

搭建本地化档案知识助理

图片

1、系统架构及搭建步骤

图片

注:这个架构不是企业级应用架构,只适用于我们自己尝试,如果要做企业级应用,那数据库就要分布式部署,另外访问量和数据量大的话,也要做集群来提高稳定性,语言模型也需要用参数量更大的。

整个系统完全本地化部署,底层使用ollama来运行大语言模型和向量模型,上层WebUI应用使用FastGPT实现,中间层使用OneAPI来做通信,应用数据和向量化数据分别存储在MongoDB和PgSql中。

部署完成后,FastGPT和OneAPI需要做若干配置,并导入知识库文件,才能初步实现知识问答。

图片

2、本地化大模型的应用效果

完成上述的系统部署和初始化后,我们直接导入了一些国家标准和行业标准文件(必须是双层pdf或者word等可编辑文件,图片和普通pdf不支持)。来看看实际检索效果和原文的对比吧:

随便输入了一个问题,大模型直接给出的答案是不对的,如下图:

图片

但在下方的知识库引用中,大模型成功匹配到了知识库文件中的内容。如下图:

图片

笔者又同样试了其他很多问题(不超出知识库的内容范畴),并且不断调整分段长度和相关度设置,大模型给出的直接回答依然不完美;但毕竟在知识库引用中能精确匹配到答案了,总体感觉还不错。期待后续有条件的朋友能够完成模型的微调,再给大家呈现出更好的结果。

04

使用钉钉AI助理搭建档案知识助理

图片

1、搭建步骤

使用钉钉AI助理搭建,就很简单了,只需要安装一个最新版本的钉钉。这个就不是本地化部署了,借助的是AI助理背后的强大底模(应该是非开源版的通义千问)。看下图,直接按步骤操作即可:

图片

**需要注意的是:**按照上图步骤创建的助理,是公开的,也就是说发布后所有钉钉用户都能搜索到并使用;如果你点击步骤2后,直接在右侧分栏下方点击“创建AI助理”,那么这个助理就是面向组织内部使用的,组织外的人看不到。这两种方式会影响后面上传知识文件的方式,前者只能本地上传,后者可以选择企业组织搭建的知识库。

另外还需要配置一个简单的Prompt,用来限制大模型的输出范围。**请注意:**千万不要配置冗余的Prompt,如果你不会写,就空着,或者写一个简单的,劣质的Prompt就像画蛇添足,会极大的干扰大模型的输出。配置完成的助理,如下图所示:

图片

图片

2、用钉钉搭建档案知识助理的应用效果

上效果!我们问一个同样的问题,看看AI助理和本地化大模型熟优熟劣。

图片

图片

答案相当正确,也相当完整。而且给出了知识来源,用户点击知识来源后,可以向AI助理的所有者申请查看、下载的权限。

图片

05

对比总结

第一点

钉钉AI助理无需部署,配置简单,给的直接回答更准确,而且可以查看引用的知识库原文,支持权限申请。适合于个人或中小企业日常工作简单应用。

第二点

本地化知识库,部署相对复杂,配置有难度,给的直接回答不准确,而且会有幻觉出现(这个在进行预训练和微调后,肯定会有改善);也可以查看引用的知识库原文,匹配度总体较高,但不支持权限申请。适合于搭建企业级私有的、安全的本地知识库应用。

​

如何学习大模型

现在社会上大模型越来越普及了,已经有很多人都想往这里面扎,但是却找不到适合的方法去学习。

作为一名资深码农,初入大模型时也吃了很多亏,踩了无数坑。现在我想把我的经验和知识分享给你们,帮助你们学习AI大模型,能够解决你们学习中的困难。

我已将重要的AI大模型资料包括市面上AI大模型各大白皮书、AGI大模型系统学习路线、AI大模型视频教程、实战学习,等录播视频免费分享出来,需要的小伙伴可以扫取。

一、AGI大模型系统学习路线

很多人学习大模型的时候没有方向,东学一点西学一点,像只无头苍蝇乱撞,我下面分享的这个学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型。

在这里插入图片描述

二、AI大模型视频教程

在这里插入图片描述

三、AI大模型各大学习书籍

在这里插入图片描述

四、AI大模型各大场景实战案例

在这里插入图片描述

五、结束语

学习AI大模型是当前科技发展的趋势,它不仅能够为我们提供更多的机会和挑战,还能够让我们更好地理解和应用人工智能技术。通过学习AI大模型,我们可以深入了解深度学习、神经网络等核心概念,并将其应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。同时,掌握AI大模型还能够为我们的职业发展增添竞争力,成为未来技术领域的领导者。

再者,学习AI大模型也能为我们自己创造更多的价值,提供更多的岗位以及副业创收,让自己的生活更上一层楼。

因此,学习AI大模型是一项有前景且值得投入的时间和精力的重要选择。

IBM AC922 8335-GTW 安装linux,CentOS,ubuntu,RHEL各种坑 AC922 阅读详情

相关推荐

基于 Python 的 LIF 模型:探索神经元同步与小世界网络

首先,我们定义了一个LIFNeuronself.soma.L = self.soma.diam = 12.6157 # 固定神经元形状self.cm = cm # 电容self.V_rest = V_rest # 静息电位self.V = V_rest # 初始化膜电位在初始化过程中,每个神经元被赋予初始的静息电位,并且其膜电位会在后续的模拟过程中动态变化。

qq_36224726的博客 1424

档案行业智能化革命:AI大模型 + 智能体的全流程赋能路径

档案行业数字化转型面临检索效率低、库房管理粗放、知识沉淀不足等痛点。通过"大模型+智能体"一体化架构,可实现档案全流程智能化管理:大模型负责语义理解,智能体执行任务调度,结合智慧无人库房等技术,显著提升效率(检索响应<2秒)、降低成本(运营费下降60%)、增强安全(攻击检测率99.99%)。该方案已在多地试点,推动档案从"历史仓库"向"智慧引擎"转变,为政务决策、文化传承等提供支持,是落实国家档案智能化转型战略的核心路径。

baidu_34159046的博客 1727

02.1 知识图谱工具 Protege的下载安装与使用

Protege的下载安装与使用 本文是王昊奋老师《知识图谱》系列笔记第2.1篇。 文章目录Protege的下载安装与使用0 相关介绍0.0 Protege相关介绍0.1 Protégé的特点0.2 Protégé的用途1 Protege的下载1.1 准备工作:安装配置JAVA环境1.2 官网下载2 Protege的安装2.1 直接解压缩2.2 双击运行3 Protege的使用实例-创建类...

和而不流 7万+

AI赋能档案数字化,重塑历史记忆

摘要:AI与RAG技术正推动档案行业从数字化存储向知识化服务转型。通过远程多模态采集技术,实现跨区域档案数字化处理,提升声像档案结构化解析效率;基于RAG架构的档案大模型构建精准、安全的智能知识服务体系;全生命周期智能治理重塑档案管理流程。当前转型面临技术标准滞后、数据共享与安全平衡等挑战,未来将向智能体场景延伸、多模态沉浸体验及协同生态构建方向发展,实现历史档案的高效利用与文明传承。

baidu_34159046的博客 1825

Unity集成抖音小游戏:从IL2CPP配置到SDK接入全流程解析

本文详细解析了使用Unity开发抖音小游戏的完整流程。从关键的IL2CPP编译后端配置、PlayerSettings设置,到StarkSDK的接入与资源优化(如AutoStreaming),再到激励视频广告、录屏分享等核心功能的代码实现,提供了从环境准备到打包上传的全方位实战指南,帮助开发者高效完成技术适配。

weixin_27943395的博客 690

腾讯、飞书等在线表格自动化编辑--python

在线文档自动化处理数据

qq_32828053的博客 2万+

档案管理知识库,深度思考档案知识

档案管理知识库中包含了所有档案业务相关的国家标准规范和业务文档,对档案相关的基本概念、业务标准、业务处理、技术实现、档案系统等问题,以问答形式,都能给出专业的方案和解答。每个方案和解答都有明确的出处,保障了解答的准确性。适合档案从业者查询使用。

thethefighter的专栏 358

VMware Workstation Pro必备技巧:5分钟搞定Ubuntu虚拟机磁盘瘦身(附常见错误解决)

本文详细介绍了如何为VMware Workstation Pro中的Ubuntu虚拟机进行磁盘瘦身,解决.vmdk文件只增不减的问题。通过清理系统垃圾、使用零填充空闲空间,并利用vmware-toolbox-cmd或vmware-vdiskmanager工具进行压缩,可有效回收被无效占用的磁盘空间。文章还提供了常见错误解决方案和预防性维护建议,帮助用户高效管理虚拟机存储。

sea99的博客 297

AI赋能:构建安全可信的智能电子档案库

TaoCloud电子档案智能化可信存储系统通过分布式存储系统与AI技术的完美结合,解决了海量档案数据保存的空间合理化利用、档案数据的价值体现以及数据安全管理等方面的难题,实现了对档案数据的存、用、管全方位服务。

m0_69056972的博客 1790

LLVM 编译器学习笔记之三十六-- 指令调度Instruction scheduling

1、参考Instruction scheduling in LLVM - 知乎,在中后端均存在指令调度 指令调度模型 2、在llvm12->llvm14 中Machine Instruction Scheduler有个patch增强了load/store指令的合并,也就是指令调度不仅仅只是改变指令的顺序,该优化类似gcc中的store-merge优化 .....................................................................

~ 飞 扬 的 天 空 ~ 5688

贝叶斯网络在R语言中的应用

本文将介绍如何在R语言中使用贝叶斯网络进行建模和推断,并提供相应的源代码示例。以上就是在R语言中使用贝叶斯网络进行建模和推断的基本步骤。通过构建贝叶斯网络模型并使用相应的函数,我们可以对变量之间的依赖关系进行建模、推断和预测。在建立了贝叶斯网络模型后,我们可以使用数据集来估计变量之间的条件概率。接下来,我们可以使用数据集来构建贝叶斯网络模型。除了进行推断,我们还可以使用贝叶斯网络模型进行预测。一旦我们获得了贝叶斯网络模型和条件概率表,我们就可以使用该模型进行推断。首先,我们需要安装并加载相关的R包。

CodeMaven的博客 1277

大模型应用:太普软件基于大数据模型的知识助理场景

随着数字革命的汹涌澎湃,人工智能的核心——大模型技术,正日益显现其促进人与机器协作共进的决定性作用。随着大模型知识助理在合规性、安全性及可解释性方面的持续增强,在营销、客户服务、业务运营等多领域的应用潜力正逐渐显现,太普软件凭借其前沿的创新技术和深厚的行业洞察,正站在人工智能赋能企业服务的潮头,后续将继续加大研发投入、推动大模型技术的创新和应用;太普软件,以雄厚的AI技术底蕴、全面的解决方案设计能力以及深厚的行业服务积淀,精心打造了与企业风险承受力相匹配的知识助理产品。

TIPSOFT_TaiPu的博客 2046

IDEA的使用指南

IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.

AI大模型在OA协同办公中还可以这样应用

AI大模型在OA协同办公中有这些应用,以心通达OA为例:心通达OA先后研发推出了语音识别、语音审批、刷脸考勤、发票识别等AI人工智能功能,2025年4月,高速波公司又推出了基于DeepSeek-V3、DeepSeek-R1、硅基流动、通义千问的心通达OA DeepSeek助理组件,开启了大模型在OA中的应用的新时代。基于写作关键内容+规范的内容规则,AI写作工具可实现内容扩写、缩写、润色、校对、格式美化、改写、友好、正式、简洁、摘要、要点、列表、表格、创作等内容智能加工。例如电子邮件、工作流的表单字段中。

aiphp123的博客 1003

迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册(内含HL7和ASTM)

迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册,内含HL7和ASTM)

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

【保姆级教程】从0到1搭建你的“个人RAG”!手把手教你把免费AI打造成私人助理

你被 “工具迷信” 骗了多久? 身边总有人问我: “你做内容、做咨询、整理资料效率这么高, 是不是偷偷用了很贵的付费 AI?”

star_nwe的博客 705

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

一文搞懂大模型、RAG、函数调用、Agent、知识库、向量数据库、知识图谱、AGI的概念和联系丨AI百科

本文系统解析了人工智能领域六大核心技术概念之间的关系:大模型(LLM)作为基础认知引擎,通过检索增强生成(RAG)从知识库获取精准信息,借助函数调用实现外部操作能力;智能体(Agent)整合这些能力完成复杂任务;知识图谱提供结构化关系网络,向量数据库实现高效语义检索。这些技术相互协同,共同推动人工智能从专用工具向通用智能(AGI)演进,构成智能时代的技术基础设施。文章通过学者助手、研究助理等生动比喻,清晰展现了各项技术在智能系统中的角色定位与协作机制。

gjy_sc的博客 1587

AI大模型好书推荐丨《大模型时代》开启人工智能狂潮!

《大模型时代》是最近正在读的一本非常有趣的书,这本书可以说是一本GPT科普读物,以拟人化的手法,在趣味中讲述了ChatGPT的原理。

Y525698136的博客 1184

【AI大模型入门】 一文搞懂大模型、RAG、函数调用、Agent、知识库、向量数据库、知识图谱、AGI的概念和联系,零基础小白收藏这一篇就够了!!

技术的意义不在于堆砌概念,而在于解决真实世界的问题。 你是否曾在阅读科技文章时,被“大模型”、“RAG”、“Agent”、“知识图谱”这些术语轮番轰炸,感觉它们既相互关联又界限模糊? 仿佛面对一个庞大乐高城市,分不清哪块积木支撑着核心结构,哪块又是实现特定功能的精巧组件? 今天,我们就拨开迷雾,深入探究这些构建智能未来的核心要素,厘清它们各自的角色与协同之道

2401_85327249的博客 1303

零基础理清AI术语:大模型、RAG、Agent等概念关系解析!

你是否曾在阅读科技文章时,被“大模型”、“RAG”、“Agent”、“知识图谱”这些术语轮番轰炸,感觉它们既相互关联又界限模糊?

2401_85154887的博客 1343

AI赋能个人健康管理:构建结构化数字档案与智能分析工作流

在信息时代,数据管理已成为个人健康管理的核心挑战。面对慢性病等长期健康问题,传统记录方式难以处理多维、非线性的症状与生活数据,导致信息碎片化与模式识别困难。大型语言模型(LLM)凭借其强大的自然语言处理与模式发现能力,为这一痛点提供了创新解决方案。通过将LLM定位为“信息整理师”与“研究助理”,而非诊断工具,我们可以构建一套个人健康操作系统。该系统引导用户系统化整理病程时间线、化验报告、症状日志等非结构化数据,形成可查询的“数字健康档案”。其技术价值在于利用AI的信息结构化、交叉分析与摘要生成能力,从海量个

weixin_30632883的博客 447

AI术语拆解:大模型、RAG、Agent谁是核心?

摘要 本文以"拆乐高"的比喻解析了AI领域的核心概念及其相互关系:大模型(LLM)是智能系统的"超级大脑",提供基础认知能力但存在知识局限;RAG技术通过检索外部知识库增强大模型回答的准确性;函数调用机制让大模型具备执行操作的能力;Agent整合这些技术实现目标驱动的自主行为;知识库和向量数据库分别作为信息存储和语义检索的基础设施;知识图谱则提供精确的结构化关系表示。这些技术共同构成了通向AGI(通用人工智能)的技术栈,每层各司其职又相互协同,从基础认知到知识增强再到

qq_46094651的博客 1014

一文搞懂大模型、RAG、函数调用、Agent、知识库、向量数据库、知识图谱、AGI的概念和联系

本文系统梳理了AI大模型技术栈的核心概念与协同关系:大模型(LLM)作为认知基座,通过RAG机制实现知识检索增强,借助函数调用扩展操作能力;Agent整合规划、记忆与工具使用功能,形成目标驱动的智能体;知识库与向量数据库支撑高效语义检索,知识图谱提供结构化关系网络。文章揭示了这些技术如何分层协作,从基础认知能力逐步构建出复杂系统,并最终指向AGI的发展方向。技术价值在于解决实际问题,而非概念堆砌,理解其协同机制才能有效构建智能应用。文末提供了AI大模型学习资源包获取方式。

libaiup的博客 944

阿里云未来20%代码由AI编写;支付宝开放「AI 就医助理」

阿里云于 4 月 2 日开始,在内部全面推行 AI 编程,使用通义灵码辅助程序员写代码、读代码、查 BUG、优化代码等。阿里云此次还专门给通义灵码分配了一个正式的员工工号—— AI001。支付宝于昨日发布「AI 就医助理」解决方案,旨在利用 AI 大模型、数字人等技术,助力医疗机构为患者提供覆盖就医前、中、后的「AI 陪伴就诊」服务。有阿里云相关人士表示,公司未来 20% 的代码将由通义灵码编写,但程序员仍然是研发的核心,「他们将有更多时间专注于系统设计以及核心业务开发工作」。

2301_79635820的博客 584

一文学会,利用LLaMA 3.2打造能“识图断字”的个人AI助理

它拥有11B参数、计算机视觉算法,在低成本的同时,与GPT-4o mini和Claude 3 - Haiku在多种视觉指令调整基准上的性能相当。此外,它们的轻量级2B参数模型与SOTA边缘模型如PHI mini it和Gemma 2b的性能相当。我们将从这些模型的特殊之处开始介绍。**之后,我们将展示如何利用这个强大的开源模型创建个人 AI 助理聊天机器人。**这个个人AI助理可以帮助你处理从写作、编程到翻译的任何事情,并且能够像处理文本一样轻松地处理图像数据。

xxue345678的博客 1193

从闭源平台的数据困局,到搭建真正属于自己的 AI 知识库

文章摘要:当前主流AI平台将用户记忆与推理引擎捆绑存储于云端,导致用户无法真正掌控自己的数据。作者提出解决方案:1)从现有平台导出对话历史;2)用Obsidian构建本地Markdown知识库;3)通过向量数据库+RAG或LLMWiki模式组织知识;4)搭配开源模型实现本地推理。这种架构使AI记忆成为可迁移的个人资产,模型变为可替换工具,从根本上保障数据主权。最终实现类似代码管理的模式——记忆持久化于用户端,推理层可自由切换。

2511_93602551的博客 333

2024人工智能十大发展趋势:降维打击型智能体

综上是2024年的AI发展趋势判断,我认为在未来的二十年,世界这次技术革命有70%的概率最终到达自驱AI,即具备了具身机器人,不仅继承人类的旧脑,掌握人类的传感器和智能,而且能到达新皮质层的自驱行为、发展出人类不具备的技能和行为模型。第八,具身机器人的发展:预示着机器人技术将与AI结合,发展出更加高级的“具身”能力,模拟人类的认知和物理交互,既具备了人类的全部传感器,又具备了人类不具备的但是动物界具备的优秀传感器,比如海豚的声呐,苍蝇的复眼等。梳理一下AI十大趋势,独特的投资判断将有助于我们发现机会。

qq_40820496的博客 573
上一篇: 一文详解几种常见本地大模型个人知识库工具部署、微调及对比选型
下一篇: 为什么最近多模态大模型工作中用Q-Former结构的变少了?
爱喝白开水a
博客等级 码龄3年 6793粉丝 763原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值