三步搭建企业私有知识库 RAG

通用大模型答不出你公司的内部制度，这是企业最在意的问题。RAG（检索增强生成）让回答先「查资料」再「开口」，资料就是你自己的知识库。

第一步：整理可检索的知识源

把 PDF、Word、Wiki、工单沉淀为统一文本，按权限打标签。脏数据进库等于把错误写进答案，先治源再入库。

• 统一为纯文本 / Markdown
• 按部门与密级打标签
• 建立增量更新机制

第二步：向量化与检索

切分为语义完整的片段，嵌入为向量并建立索引。检索时取最相关的若干片段作为上下文，控制长度以兼顾成本与精度。

第三步：接入对话并评估

在对话里注入检索片段，要求模型「只依据给定资料回答并标注出处」。用真实问题集定期回归，监控幻觉率与命中率。

把这三条跑通，你就拥有了一个「只说你公司事实」的助手。QSTAR 的私有知识库能力可按此范式直接接入。