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一篇看懂：企业RAG知识库项目的全生命周期设计（纯干货）

在当今数字化转型浪潮中，企业对知识管理的需求日益增长，而AI技术的融入为企业知识库的构建带来了新的机遇。本文将深入剖析企业RAG（检索增强生成）知识库项目的全生命周期设计，从项目启动到落地实施，详细解读如何从零开始构建知识库，如何提升知识库的召回率与准确率，以

那是因为我们使用的工具在大模型上层加了一层的问答历史记录，在多轮问答的时候，会从历史问答中提取内容，作为上下文和新的问题一起送给大模型，这大模型的回答就具备了多轮对话能力。

数据（Data）：原始符号，比如菜谱中的“五花肉500克”“豆瓣酱20克”“小火炖煮30分钟”——这些是未经处理的文字或数字。信息（Information）：结构化后的数据，比如提取出“回锅肉”的食材（五花肉、豆瓣酱、青蒜）、烹饪步骤（煮→切片→炒）和口味标签

今天我们再和大家分享一个Excel格式的肿瘤医生问答系统的数据，如何通过结构化提高问答准确率，并使用Python程序自动处理。文中会详细的介绍每个过程，包括python代码怎么写。

点击模型 ID 下拉框选择 deepseek-r1:online(这里的免费模型经常会更新，没事可以刷新一下)。这个是 DeepSeek R1 高速满血版，并且已经开启了联网搜索功能，效果非常好。