教你六个步骤完成本地知识库搭建

用通俗易懂的语言说，本地知识库就是一个放在公司电脑或服务器上的知识大宝库。这个宝库里可以放入各种知识，比如公司的规章制度、产品介绍、销售技巧、市场分析报告等等，只要是公司里觉得有用的知识，都可以放进去。

有了它，大家就不用到处翻找资料了，直接在知识库里一搜，想要的信息马上就出来了。这样，大家工作起来就更方便了，效率也更高了。简单说，本地知识库就是个让大家更快找到、更好利用公司知识的好帮手。

很多企业在进行本地知识库的搭建的时候，也会遇到一些问题，今天就给大家分享本地知识库搭建的详细步骤流程，直接抄！

一、本地知识库搭建的步骤

1、需求分析

在搭建本地知识库之前，首先要进行需求分析，明确知识库需要包含哪些内容、面向哪些用户群体、需要解决哪些问题。让后续的知识库设计和开发变得更加明确清晰。

2、选择合适的工具

在本地知识库的搭建过程中，选择一款适合企业需求的本地知识库管理工具，事半功倍。在这里，比较推荐HelpLook作为搭建本地知识库的工具。HelpLook只专注一本地知识库搭建的工具，功能强大且易于使用，能够满足企业对于知识库的基本需求，并且具有良好的扩展性，可以随着企业的发展而不断升级和完善。除了HelpLook之外，还有confluence、notion都是值得一试的。

3、知识分类与整理

需求分析完成之后，根据其分析结果，对知识进行分类和整理。将相关的知识内容按照一定的逻辑结构进行分类整理，并编写出适合的标题和描述，方便用户能够快速找到需要的信息。

4、内容录入与编辑

使用HelpLook等工具，将整理好的知识内容录入到知识库中。在录入的过程中，要注意保持内容的准确性和完整性，并适当地添加标签、图片等辅助信息，这样能提高内容的可读性。同时，还可以利用HelpLook的编辑功能，对知识内容进行排版和美化，使其更加易于阅读和理解。

5、权限设置与分享

根据企业的实际需求，对知识库进行权限设置。可以设定不同用户或用户组对知识库的访问、编辑和下载等权限，确保知识资源的安全性和可控性。同时，还可以通过HelpLook的分享功能，将知识库链接分享给需要的人员，实现知识的快速传播和共享。

6、定期维护与更新

知识库是一个持续发展的过程，需要定期进行维护和更新。可以设定固定的时间周期，对知识库进行内容更新、结构优化和性能提升等工作，确保知识库的时效性和可用性。

通过上面的六个步骤，就可以完成本地知识库的搭建工作。当然，在实际操作过程中，也是需要根据企业的具体情况进行调整和优化，以达到最佳的使用效果。

 如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

五、AI产品经理大模型教程

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

这份 LLM大模型资料 包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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