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中關村科金得助智能-小得
選型指南
2025-11-25 14:20:04
作者：JIfan
閱讀量：85
文章目錄
如果你想利用公司的服務器搭建本地知識庫，幫助企業更好的查找知識，提高工作效率，那么這篇本地知識庫軟件搭建步驟（明確目的需求、選擇合適的軟件、設計知識庫結構、準備服務器、部署、測試、培訓、維護）建議您可以看看。
根據IDC最新發布的研究報告顯示，全球企業級知識庫市場規模預計在2025年突破420億美元，年復合增長率高達37%。
這個驚人的增長數字背后，反映的是企業對智能化知識管理的迫切需求。同時，Gartner戰略技術趨勢報告明確指出，AI將成為90%以上企業的關鍵工作伙伴，智能知識庫正成為企業數字化轉型的核心基礎設施。
下面我們就詳細來看看怎么搭建屬于您自己的知識庫，保障數據安全性。
1.明確知識庫的目標和范圍
我們要清楚到底搭建這個本地知識庫是用來干什么，服務于那個部門，是否需要設置管理權限，只有清楚了目標和需求后，我們才能更好的進行下一步。
2.選擇合適的知識庫軟件
（1）有限開源+完整付費：
如果你需要快速搭建和管理本地知識庫，并接入大模型，業務方向上想做一個快速的驗證，可以推薦使用目前比較主流的成熟的開源產品，支持內網部署，但是免費版有些使用限制；付費版可以獲得更多的功能和得到開發團隊的技術支持。目前市面上用的比較多的方案有：FastGPT、MaxKB、Dify，推薦使用大模型+知識庫方式搭建。
優點：成熟穩定，開箱即用，友好的操作界面，幾乎0代碼，大大的降低了開發門檻；
弊端：產品的定制化程度較高，拿來使用的場景需要充分的驗證和評估；
（2）自由開發、高度定制：
如果你具備開發團隊，且需要高度定制化的需求，可以使用langchain或llamaindex等框架，框架提供了開箱即用的模塊化的工具和接口。開發者可以根據需求靈活組裝自己的業務場景。
優點：完整貼合業務需求，高度定制化開發，與現有的系統方便集成和整合，可以不斷提高檢索和生成答案的準確性；
弊端：需要預留一定的開發周期，并儲備開發和運維團隊。
（3）saas服務商
如果你有豐富的saas服務商使用經驗，可以使用得助智能知識助手，提供一站式的產品和服務，有完善的開發和使用體系，包括底層的計算資源和存儲方面。
優點：追求穩定和完善的技術支持；
弊端：長期使用需要評估下費用預算。
3.設計知識庫結構
選擇好自己搭建還是選擇saas服務商搭建，然后進行設計一套邏輯清晰的分類系統，利用標簽、目錄、索引、搜問一體等方式來組織內容，同時讓文件結構統一化。
4.準備服務器
既然要搭建企業本地知識庫，那么數據內容需要儲存在自家的服務器上，所以需要準備自己的服務器。
5.部署知識庫
開發文檔、硬件軟件都準備好之后，那么我們就進入到正式開發部署中。
6.制定內容維護和審批流程管理制度
確定誰可以上傳更新內容已經內容的審批流程同時控制權限，保障知識的安全性和準確性。
7.實施知識庫并進行測試
本地知識庫搭建好了后，需要進行測試保障功能的正常運營，并且操作簡單，同時邀請不同部門的員工進行測試，然后修復相關的bug。
8.培訓和動員員工
本地知識庫正式上線后，需要整理培訓員工使用，并鼓勵他們經常使用和貢獻相關知識內容。
9.持續維護和更新
知識庫并不是一次性項目，系統搭建好之后，需要及時更新和維護，定期檢查內容的準確性和最新性，保障大模型調用的知識的準確性。
中關村科金得助智能聯合中船綜合院共建船舶工業大模型平臺，通過構建領域大模型基礎平臺和大模型訓練數據體系，助力中船綜合院構建行業級大模型底層能力，為中國船舶行業產業鏈參與主體創造價值。
通過智能問答、公文寫作、情報分析、報告生成、構建知識庫等核心能力，應用于5大類16個細分業務場景，提升工作效能和企業運營效率，推動船舶先進制造技術成果推廣，有力支撐新型工業化與造船強國建設。
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構建高效的企業本地知識庫是提升大模型RAG檢索效果的關鍵。得助智能不僅提供知識庫搭建與優化服務，還支持本地化部署大模型、本地知識庫管理及定制化智能體開發，助力企業安全、高效應用AI大模型。
在金融行業數字化轉型的浪潮中，AI知識庫平臺型應用正從“輔助工具”進化為“業務中樞”。對銀行、證券、保險等企業的從業者而言，這類產品早已不是簡單的文檔管理系統，而是承載著風險管控、合規審查、客戶服務等核心職能的“智能大腦”。本文將結合金融企業真實痛點，拆解ai知識庫平臺型應用產品的核心是什么？多模態解析+動態知識網絡+場景化適配。
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