企业落地大模型知识库需解决算力不足、数据隐私及场景适配问题。推荐采用检索增强生成（RAG）架构，通过算力调度、数据分片、多级检索及提示词工程等关键技术，实现低成本、高合规的知识问答。文章详细阐述了从数据清洗、索引构建到推理调用的全流程，并提出了“先 RAG 后微调”的演进路径，帮助企业在保障数据安全的前提下快速验证大模型价值。
大模型作为企业转型与发展的强大动力，正在重塑行业格局。然而，在将开源训练模型落地企业场景时，往往面临算力、数据隐私及业务适配等多重挑战。本文基于行业实践，深入分析企业应用大模型时的核心考量，并总结出一套可快速落地的 RAG（检索增强生成）体系架构与技术要点。
目前，企业对大模型的应用存在诸多实际顾虑：
针对上述挑战，企业通常有两种技术路径：
建议企业从 RAG 模式入手，利用其低成本优势快速验证价值，积累数据后再考虑微调。
一个完整的 RAG 体系通常分为三层架构：
管理企业现有的 CPU、GPU 资源（包括 NVIDIA 及国产昇腾卡），实现资源的统一编排与调度，确保高并发下的稳定性。
负责 RAG 整体流程，将企业数据转化为大模型可识别的知识，处理推理请求与检索逻辑的结合。
面向具体业务场景（如合规审查、运维管理、客服支持）。需支持多租户隔离，确保不同部门的数据可见性符合合规要求，并根据场景特性匹配最合适的大模型。
将非结构化文档（PDF, Word 等）转化为搜索单元是第一步。分片过程包含四个关键步骤：
对于包含图片的文档，采用两步处理：
检索质量直接决定回答准确性，建议采用三级策略：
企业数据常分散在不同系统中。通过 AI Agent 方式，让大模型调用外部 API 获取实时数据（如库存、订单状态），并与 RAG 检索内容组装，解决知识库滞后性问题。
向大模型传递上下文时，遵循以下原则：
建立用户反馈通道，收集错误回答与修正意见。持续优化语料库，形成'使用 - 反馈 - 优化'的正向循环，提升系统长期健康度。
企业落地大模型知识库可遵循三步走战略：
通过上述技术要点与实践路径，企业可在保障数据安全与合规的前提下，有效利用大模型技术赋能业务，实现数字化转型的平稳过渡与持续创新。
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