今天破局行动营开营，给大家介绍了好久 IMA，有一位同学提到，我想用企业级知识库，应该怎么做？

在之前我一直很推荐阿里百炼的，但是今天测试了下腾讯的智能问答数据库，效果和易用性上来说，都是非常棒的！

咱话不多说，直接上干货：

腾讯云智能体开发平台是基于 DeepSeek-R1/V3 大模型知识问答应用搭建的，指导你快速搭建基于 DeepSeek 满血版（671B 全尺寸模型）+ RAG（检索增强生成） 的企业级知识问答应用，实现私有知识的高效问答服务。

主要的适用场景：企业内部知识库问答，客服智能助手，文档检索与解析，教育培训问答系统等场景

保姆级教程：

第一步：腾讯云登陆地址：https://cloud.tencent.com/，直接用微信扫登陆最方便，也可以铜鼓邮箱！

第二步：登陆成功后，按照下面的步骤进入“腾讯云智能体开发平台”

第三步：来到“腾讯云智能体开发平台”后，可单击左侧菜单中的应用管理，进入应用管理页面。

第四步：单击新建应用，设置应用基础信息，如名称、头像等。保存后应用的基础信息会进入安全审核，审核通过后生效。

第五步：创建完成后，会进入到这个界面，我们点击“知识库”，先去上传数据

第六步：进到知识库界面，点击 “导入” 按钮【这一步我解释的比较多，如果看不懂，直接跳到第七步实操】

导入文档：目前支持从本地文档导入和从网页导入；平台将快速完成知识文档解析、切分、入库。

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导入本地文档条件：

🎹

支持 pdf、doc、docx、ppt、pptx 格式，大小限制：200MB。

支持 xlsx、xls、md、txt、csv 格式，大小限制：20MB。

支持导入带文字的图片，包括 png、jpg、jpeg 格式，大小限制：50MB，长宽比不超过 1:7。

表格文件（ xlsx、xls、csv 格式）最大支持 1 万行、100 列数据，建议一个 sheet 只存放一张表格，表格中出现全空行数据将影响问答效果。

支持批量导入文档。

上传完成后，你可进入应用 > 知识库管理 > 文档对文档类知识进行管理，支持查看文档字符数量、更新时间、状态。同时支持设置文档到期时间、下载文档、删除文档。

点击该页面的右上角的“知识库设置”，进入如下界面：

检索策略设置：

混合检索：同时执行关键词检索和向量检索，推荐在需要对字符串和语义关联的场景下使用，综合效果更优。

❤️

举个例子：你想搜索“苹果”

关键字检索会检索出来包含“苹果”字样的内容

向量检索会检索出来语义相关的内容，比如：IPhone

语义检索：推荐 query 与文本切片重叠词汇少，需要语义匹配的场景。

✏

举个例子：你对朋友说：有什么吃了会开心的甜品？朋友可以给你推荐“奶油蛋糕”

两者怎么使用，我就不多说了，根据自己的场景进行选择吧！

🏆

留一个小练习，自己想想：

搜索专业的内容的时候，你想搜索“AI 画图工具”，这个时候你认为应该使用哪一种检索方式呢？

Excel 检索增强：打开后，支持基于自然语言对 Excel 表格进行查询和计算，会影响应用回复耗时

知识库检索范围设置：

API 参数，非技术小伙伴看不明白也无所谓，感兴趣的深度读一下，具体解释如下：

能看懂的，更多详情【含标签管理机制】来官方文档学习：

文档【pdf，word 之类的】召回设置：

文档召回数量：检索返回的最高匹配度的 N 个文档片段，最高 10 个

文档检索匹配度：根据设置的匹配度，将找到的文本片段返回给大模型，作为回复参考。值越低，意味着更多的片段被召回，但也可能影响准确性，低于匹配度的内容将不会被召回

问答【一问一答】召回设置：

问答导入位置：

问答库答案回复：一个是直接使用问题的答案回复，另一个是由大模型润色后回复

问答召回数量：检索返回的最高匹配度的 N 个问答片段

问答检索匹配度：根据设置的匹配度，将找到的文本片段返回给大模型，作为回复参考。值越低，意味着更多的片段被召回，但也可能影响准确性，低于匹配度的内容将不会被召回

第七步：我们回到应用配置界面，按照如下配置，因为我的问答库没有配置数据，我关闭了，配置了打开就好；联网搜索根据自己情况看是否打开

可以先测试下：

概览➕图解，一应俱全！

第八步：应用发布：

点击发布按钮：

应用发布按钮这里，点击分享链接

直接输入你的手机号+验证码，即可使用

登陆后测试：

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一、大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

二、如何学习大模型 AI ？

🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

 

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

*   大模型 AI 能干什么？
*   大模型是怎样获得「智能」的？
*   用好 AI 的核心心法
*   大模型应用业务架构
*   大模型应用技术架构
*   代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
*   提示工程的意义和核心思想
*   Prompt 典型构成
*   指令调优方法论
*   思维链和思维树
*   Prompt 攻击和防范
*   …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

*   为什么要做 RAG
*   搭建一个简单的 ChatPDF
*   检索的基础概念
*   什么是向量表示（Embeddings）
*   向量数据库与向量检索
*   基于向量检索的 RAG
*   搭建 RAG 系统的扩展知识
*   混合检索与 RAG-Fusion 简介
*   向量模型本地部署
*   …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

*   为什么要做 RAG
*   什么是模型
*   什么是模型训练
*   求解器 & 损失函数简介
*   小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
*   什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
*   Transformer结构简介
*   轻量化微调
*   实验数据集的构建
*   …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

*   硬件选型
*   带你了解全球大模型
*   使用国产大模型服务
*   搭建 OpenAI 代理
*   热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
*   在本地计算机运行大模型
*   大模型的私有化部署
*   基于 vLLM 部署大模型
*   案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
*   部署一套开源 LLM 项目
*   内容安全
*   互联网信息服务算法备案
*   …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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