在搭建AI知识库这事儿上，有不少成熟的框架，我推荐使用FastGPT。这篇文章笔者就使用过的两款平台做个比较，FastGPT和百度千帆平台。
1. 为什么要搭建知识库
随着企业的运营，企业的私有数据越来越多（结构化、半结构化、非结构化的数据）。这么多数据，我们不可能都记在大脑里，就算老员工能记住，那对于一个新人来说如何快速上手呢？
所以搭建知识库就成了刚需。得益于LLM（大模型）的发展，让AI可以更好的理解自然语言，再加上向量数据库的检索，让许多沉睡的知识可以被唤醒。
企业可以通过搭建知识库提高工作效率，提升服务质量，还可以基于知识做出更好的决策。
2. 技术方案
2.1. 我推荐的方案
LLM存在幻觉问题，对于它不知道的知识会胡编乱造，可靠性差。所以在搭建知识库的技术方案上，一般有2个争论：
- 企业自己微调大模型。
- 使用RAG检索增强技术。
微调大模型，就是将已有的知识喂给LLM，让LLM学习。暂不说这种方式的安全性如何。单单从模型迭代的角度来看就不合适。
不管是部署开源模型 还是 采用闭源模型，随着时间的推移，模型的迭代非常快，模型会越来越聪明。模型每14天都会小迭代一次。迭代之后，之前投喂的数据会失效，而且之前做过的优化，会随着模型能力变强后，会变成无用功。
所以，我更推荐RAG技术。检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）是一种强大的工具，它可以将企业的私有知识 通过LLM + 外接向量数据库的方式整合到一起。
2.2. 常规步骤
技术方案选定后，我们常规的搭建知识库的步骤如下：
文档加载 → 文档分割 → 文档嵌入 → 向量化存储 → 文档检索 → 生成回答
2.3. 两个主角
方案和步骤有了，下面看看选哪种框架。业内用LLM做知识库的方案较多，比如FastGPT、Dify、自己基于LangChain开发、百度的千帆平台等等。
本篇主要介绍FastGPT和 百度千帆平台。基于LangChain开发的方案之前的文章也介绍过，感兴趣的朋友自行翻阅之前的文章。
- 百度千帆平台是百度推出的基于大模型的一站式应用解决方案平台，提供先进的生成式AI生产及应用全流程开发工具链。主打一个一站式。百度深耕AI多年，也是国内最早推出一站式平台的，整体还算方便。
- FastGPT 是一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过 Flow 可视化进行工作流编排，从而实现复杂的问答场景！主打一个知识库问答。
下面就两个主角在知识库问答领域的效果做个比较。
3. 使用比较
3.1. 操作界面
操作界面上都差不过，从首页，到上传文件到知识库，再到创建AI应用，操作都很简便。
我个人更喜欢FastGPT的页面风格，页面比较清爽，很明显地看到 知识库、创建大模型应用 这2个版块。
FastGPT
首页
创建知识库，将处理好的本地文档、网页、QA问答上传，然后利用词嵌入模型处理，再存入向量数据库。
创建AI应用
百度千帆
首页：
创建知识库，将处理好的本地文档、网页、QA问答上传，然后利用词嵌入模型处理，再存入向量数据库。
创建AI应用
3.2. 可选词嵌入模型
在文档嵌入这一步，需要选择词嵌入模型。FastGPT可以选择适合自己的模型，但是百度千帆没有选择项，只能用百度的模型。
FastGPT
3.3. 可选问答模型
在AI回答这一步，也需要用到大模型。FastGPT可以选择适合自己的模型，但是百度千帆没有选择项，只能用百度的模型。
FastGPT
百度千帆
3.4. 可以发布到的渠道
发布渠道这一局，算百度完胜了！百度千帆集成了多个发布渠道，使用感受较好。FastGPT相对来说就有点少了，而且还需要额外的搭建和部署。
FastGPT
百度千帆
3.5. 最终的回答效果和体验
他俩在正常的问答结果上都差不多，这个结果跟选择的词嵌入模型和问答模型有关。但是在使用的体验上，我有几点要吐槽：
- FastGPT的对话框，历史对话消息不会丢失。但百度千帆的对话框刷新下，历史对话会丢失，这个体验感有点差。
- 百度千帆的对话界面，不知道为什么非要突出老大一个图标和应用标题，几乎占了小半屏，导致对话内容的可见区域被压缩，此处我要@下百度的产品经理，请问你这么设计的目的是啥？
- 对比看下FastGPT就很简洁，对话区域也很大，用起来比较舒适。
- 百度千帆分享出去的网页必须要登录，这个有点恶心，没必要在这里强行拉一波注册吧。而FastGPT分享的网页免登即可使用。
3.6. 源码开放
FastGPT
FastGPT源码开放，可以自己搭建，模型也可以自己搭配。对于企业内部使用非常友好。
自行搭建的话，需要开发者介入。不过FastGPT也有云上的SaaS版本，按需付费使用，无需开发者介入。
百度千帆
百度千帆是百度的闭源产品，模型也是闭源，而且模型只能用百度。这个对于企业内部使用不友好。
无需开发者介入，稍微懂些产品，看下文档，即可使用。
3.7. 数据安全
如果从数据安全方面考虑，只能选择FastGPT了，所有的数据都可以存储在企业自己的服务器上。
4. 方案总结
总之，没有最优的方案，只有最合适的方案。
大部分场景下FastGPT都是比较胜任的。如果只考虑以最小代价快速实现一个知识库问答，我推荐使用百度千帆平台。其余情况，我推荐使用FastGPT。
在操作界面上、词嵌入模型上、问答模型上、对话体验和数据安全上，我觉得FastGPT都是很专业的。FastGPT的发力点就是在构建专业的知识库领域。
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