【AI】企业级智能知识库（RAG）技术方案选型建议

本方案建议用 RAG（开卷考试）​ 替代微调，根治大模型“幻觉、知识旧”的毛病。技术上采用“多路召回+Rerank精排”确保精准，工程上组合 RAGFlow（解析）+ LightRAG（图谱）+ Dify（编排）​ 搭建私有化知识库。分阶段落地，实现知识实时更新、回答全溯源，低成本构建靠谱的企业 AI 助手。

目录

1、我们为什么要做这件事？

2、核心思路：别让模型 “死记硬背”，要让它 “开卷考试”

3、技术架构总览：“海选 + 面试 + 答题” 三段式

4、进阶需求：不仅要 “查字典”，还要 “查族谱”

5、核心组件选型：不做单选题，做 “拼乐高”

6、推荐架构设计（逻辑视图）

7、实施路线图（分阶段落地）

8、预期收益与风险提示

1、我们为什么要做这件事？

2、核心思路：别让模型 “死记硬背”，要让它 “开卷考试”

3、技术架构总览：“海选 + 面试 + 答题” 三段式

4、进阶需求：不仅要 “查字典”，还要 “查族谱”

5、核心组件选型：不做单选题，做 “拼乐高”

6、推荐架构设计（逻辑视图）

7、实施路线图（分阶段落地）

8、预期收益与风险提示