“想从零搭一个企业知识库问答,具体怎么做?”——本文给出实操步骤,并说明用 osFoundry 落地。概念见 企业知识库AI搭建指南。

说明:dgm 是独立于 osFoundry 的集成与落地服务商。

实操五步

  1. 收集文档:手册、FAQ、工单、政策;
  2. 解析与切分:合理分块(过大/过小都不好);
  3. 向量化建库:选合适的嵌入模型;
  4. 接 RAG 问答:约束在知识上、可溯源;
  5. 评测与上线:准确率/可溯源率,小范围试再扩。

效果通常卡在检索

多数效果问题在切分与检索:分块不合理、嵌入模型不合适、缺**重排(rerank)**都会拉低命中。先优化检索质量,再谈模型。答不出时应”说不知道”而非编造。

数据敏感走自托管

用开源 RAG(MaxKB/RagFlow/Dify)或可自托管的模型中立平台,数据与模型留自有边界 + 权限控制。

用 osFoundry

osFoundry 内置检索 + RAG、BYOK 接模型、可自托管,几步即可搭出可溯源的知识库问答,数据不出域。osFoundry 公布数据区为美/欧/日(无中国区),中国落地走自托管,由 dgm 设计。

dgm 作为独立的 osFoundry 集成伙伴,负责文档处理、检索调优与上线。欢迎联系 dgm。