MaxKB 是一个基于本地知识库的智能问答系统，能够通过自然语言处理技术，快速检索和回答用户提出的问题。它通常用于企业内部知识管理、技术支持、文档检索等场景，帮助用户高效获取所需信息。
MaxKB = Max Knowledge Base，广泛应用于智能客服、企业内部知识库、学术研究与教育等场景。
知识库管理：
智能问答：
搜索与检索：
权限管理：
数据分析：
MaxKB 通常采用以下技术架构：
2 个月前
比GraphRAG更懂“思考”，微软又开源PIKE-RAG：主打复杂私域知识理解和推理 继GraphRAG之后，微软又发布PIKE-RAG，主打在复杂企业场景中私域知识提取、推理和应用能力，PIKE-RAG 已在工业制造、采矿、制药等领域进行了测试，显著提升了问答准确率。报告、代码、demo均已开源。
8 个月前
以下是一些关于 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）企业落地的成功案例： Salesforce Einstein Salesforce 利用 RAG 技术打造了 Einstein 智能助手。 功能与应用：Einstein 可以从大量的客户数据、销售记录、市场趋势等信息中进行检索，并结合生成式回答来为销售团队提供个性化的建议和洞察。例如，当销售代表与客户沟通时，Einstein 能够快速检索相关客户信息和历史交易记录，同时生成针对当前情况的最佳销售策略建议，如推荐合适的产品、提供优惠方案等。 成果与效益：通过使用 Einstein，Salesforce 的客户企业显著提高了销售效率和客户满意度。销售团队能够更快速地响应客户需求，准确把握销售机会，从而增加了销售额和市场份额。同时，客户也受益于更加个性化和高效的服务体验。 Cisco with RAG for Customer Support Cisco 在客户支持领域应用了 RAG 技术。 功能与应用：当客户遇到技术问题时，Cisco 的支持系统可以从庞大的知识库中检索相关的解决方案和技术文档，并利用生成式模型为客户提供清晰、易懂的解答。例如，如果客户报告网络故障，系统会检索类似问题的历史解决方案，并根据当前情况生成具体的故障排除步骤和建议。此外，支持团队也可以利用该系统快速获取相关知识，提高解决问题的速度和准确性。 成果与效益：这大大缩短了客户等待解决问题的时间，提高了客户满意度。同时，Cisco 也降低了支持成本，因为系统可以自动处理许多常见问题，减少了人工干预的需求。 金融行业中的应用案例 某大型金融机构利用 RAG 技术提升风险管理和投资决策。 功能与应用：该机构将大量的金融市场数据、经济指标、行业研究报告等信息整合到 RAG 系统中。在进行风险管理时，系统可以检索历史市场波动数据和风险事件，并结合生成式分析提供当前市场风险的评估和预警。在投资决策方面，系统能够根据用户的投资目标和风险偏好，从海量数据中检索合适的投资组合建议，并生成详细的投资分析报告。 成果与效益：帮助金融机构更准确地评估风险，做出更明智的投资决策。提高了决策的效率和准确性，降低了投资风险，为机构带来了显著的经济效益。 这些成功案例展示了 RAG 技术在不同行业的广泛应用和巨大潜力，为其他企业考虑落地 RAG 提供了宝贵的参考经验。
8 个月前
当将 RAG 企业落地时，以下是一些需要注意的事项： 数据质量与管理： 确保数据的准确性、完整性和一致性。对用于检索的知识库进行严格筛选和清理，去除错误、过时或不相关的信息，以免影响生成结果的质量。 建立有效的数据更新机制，以保证知识库中的信息能够及时反映最新的知识和业务动态。例如，定期更新文档、数据库记录等。 对数据进行分类和标记，便于在检索时能够准确地定位到相关内容。这可能涉及到制定合适的分类体系和标签规则。 查询处理与优化： 针对不规范的查询和短查询，采用合适的处理方法。例如，通过意图分析确定用户意图，缩小召回范围；进行关键词提取，以便根据关键词进行检索；或者主动向用户提问以获取更多信息，从而使查询更加明确。 优化查询的性能和效率，避免出现响应时间过长等问题。可以通过选择合适的索引技术、优化检索算法等方式来提高查询速度。 集成结构化数据：如果企业中存在结构化数据（如关系数据库、Excel 文件等），需要考虑如何将其有效地整合到 RAG 流程中。这可能需要开发相应的数据接口或转换工具，以确保结构化数据能够与非结构化数据一起被检索和利用，为生成更全面和准确的回答提供支持。 模型选择与调优： 根据企业的具体需求和应用场景，选择合适的 RAG 模型架构和相关技术。不同的开源框架或商业解决方案在功能、性能、可扩展性等方面可能存在差异，需要进行充分的评估和比较。 对所选的模型进行调优，包括调整参数、优化训练过程等，以提高模型在企业数据上的表现。例如，可以使用特定领域的数据集进行进一步的微调，使模型更好地适应企业的业务知识和语言特点。 结果评估与反馈： 建立评估指标体系，对 RAG 生成的结果进行客观的评估。这可以包括准确性、相关性、可读性等方面的指标，通过与人工标注的结果进行对比或进行用户满意度调查等方式来衡量生成结果的质量。 根据评估结果，及时收集反馈信息，以便对模型和系统进行进一步的改进和优化。例如，如果发现某些类型的问题经常出现错误回答，可以针对性地调整数据或模型。 安全与隐私保护： 确保企业数据的安全，采取措施防止数据泄露、未经授权的访问等问题。这可能涉及到数据加密、访问控制、安全审计等方面的技术和管理措施。 如果处理的是包含个人隐私信息的数据，必须严格遵守相关的隐私法规和政策，对用户隐私进行保护。例如，在数据收集、存储和使用过程中，明确告知用户并获得其同意，对敏感信息进行脱敏处理等。 可扩展性与兼容性： 考虑企业未来的发展和业务扩展需求，选择具有良好可扩展性的 RAG 解决方案。这包括能够支持更大规模的数据量、更多的用户访问以及更复杂的应用场景等。 确保 RAG 系统与企业现有的技术架构和软件系统具有良好的兼容性，能够方便地进行集成和对接。例如，与企业的业务系统、数据库、应用程序等进行无缝连接，以实现数据的共享和交互。 用户体验与界面设计： 设计友好、直观的用户界面，使用户能够方便地输入查询并理解生成的回答。提供清晰的操作指引和反馈信息，降低用户的使用门槛和学习成本。 优化生成结果的呈现方式，使其易于阅读和理解。例如，对长篇幅的回答进行分段、突出关键信息、提供相关的参考资料或链接等。 成本控制与效益分析： 评估 RAG 项目的成本，包括技术采购、数据处理、模型训练、系统维护等方面的费用，确保在企业的预算范围内。 分析 RAG 系统为企业带来的效益，如提高工作效率、改善客户服务、创造新的业务机会等，以证明项目的投资价值。通过持续的效益分析，不断优化 RAG 系统的应用策略，以实现最大的收益。 法律合规性：了解并遵守相关的法律法规，特别是在涉及知识产权、内容创作、数据使用等方面。确保 RAG 生成的内容不侵犯他人的版权、商标权等合法权益，避免可能的法律风险。 总之，RAG 企业落地需要综合考虑技术、数据、业务、用户等多个方面的因素，通过精心的规划、实施和不断的优化，才能实现其在企业中的有效应用和价值最大化。在实施过程中，建议与专业的技术团队、法律顾问等进行合作，以确保各项工作的顺利进行。
8 个月前
RAG 技术在不同行业的广泛应用和巨大潜力，企业利用RAG技术激活企业内如数据，让企业再次焕发生命力！
8 个月前
RAG 即检索增强生成，它是一种结合了检索和生成技术的深度学习模型，常用于自然语言处理任务，如文本生成、问答系统等。
9 个月前
RAG，即检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），是一种将知识检索（Retrieval）和语言生成（Generation）两种技术巧妙地结合在一起的方法。
9 个月前
Dify 提供多种类型应用的可视化编排，应用可开箱即用，也能以“后端即服务”的 API 提供服务。 Dify 允许创建 AI 应用，并提供二次开发的能力。
9 个月前
Dify 支持多种类型的 AI 应用，例如对话型应用、文本生成型应用等。它提供了可视化编排功能，可开箱即用，也能以“后端即服务”的 API 提供服务。
9 个月前
GraphRAG（Graph-based Retrieval-Augmented Generation）:基于图谱的检索增强生成, 是一种结合了知识图谱和图机器学习技术的新型检索增强生成模型。
9 个月前
GraphRAG 过程涉及从原始文本中提取知识图谱，构建社区层次结构，为这些社区生成摘要，然后在执行基于 RAG 的任务时利用这些结构。
