引言：在信息化时代，积累大量信息成为常态，如何高效检索和利用这些信息则成为了亟待解决的问题。传统的知识库多依靠关键词检索，功能上较为单一，常常无法满足用户的实际需求。为此，结合大型模型的知识库应运而生，成为提升检索效率和质量的有效工具。
大模型在知识库构建中的应用
大模型在知识库构建中的应用，特别以大模型知识引擎LKE为例，可以创建一种新的知识库应用。其核心在于利用DeepSeek等大模型，赋予知识库更强的语义理解能力，使用户能够通过自然语言进行高效检索，而不仅限于传统的关键词匹配。在此过程中，用户可以创建自己的知识库，将各种文档转化为知识资产，并通过搜索引擎快速获取所需信息。
创建应用
构建大模型知识库的第一步是创建应用。进入LKE平台，用户需要进行注册和认证，虽然初次使用可能需要花费一些时间，但整个过程相对简单。此外，当前阶段提供的免费体验让用户可以在零成本的情况下学习这一新技术。
设置应用参数
创建应用后，用户需设置应用的具体参数。首先是在生成模型中切换到DeepSeek-R1模型。此模型具备强大的中文理解和推理能力，大大增强了知识库的实际检索能力。R1模型的推理表现与OpenAl-01相当，适合处理数学、代码及逻辑任务。与之相对的V3模型则侧重于各种复杂的语言处理，两者各有所长。
创建知识库
接下来，用户需要在知识管理界面创建知识库。在这里，知识库可以分为文档类和问答类，适合不同的应用场景。用户可以通过输入网址直接导入网页内容，或者从本地上传文件，支持的文件格式包括pdf、doc、txt等多种类型。文件上传后，系统将对其进行解析、学习和待发布处理，确保知识库准备完毕。
启用并测试知识库
一旦知识库创建完成，便可以启用并测试。此时，用户可以根据实际需求调整检索策略，包含混合检索和语义检索，根据场景灵活选择。在测试过程中，用户可以通过提出问题来验证知识库的功能效果。例如，询问iPhone 16 Pro Max的具体技术规格，系统能准确给出相应的答案，并提供原文出处作为参考。这一过程序列展示了大模型在理解和处理自然语言方面的能力，能超越传统知识库的检索效果。
发布与共享知识库
在对知识库应用进行调试后，用户可以选择发布。发布后，应用的配置将对外生效，用户只需通过获取链接方式，便可以在不同设备上访问和使用此知识库。这种便捷性使得构建和分享知识库的过程相对简单高效。
接入其他系统
此外，用户还可以根据需求将知识库接口接入到其他系统，无论是网页、桌面软件还是手机应用。同时，数据安全性也是用户关注的重要因素，腾讯的知识库服务一般不会侵犯用户数据隐私，为低风险的数据场景提供了解决方案。
后续内容扩展与应用验证
在后续测试中，用户可以扩展知识库内容，进行更多的应用场景验真。例如，上传电脑主板的用户手册，询问相关参数时，系统能够根据文档内容返回准确答复。这样的多样化测试不仅提高了知识库的实用性，也帮助用户更全面地理解和应用大模型技术。
未来的发展趋势
整体来看，通过大模型知识引擎的知识库构建方案，用户不仅能够建立个性化的知识管理系统，还能在此基础上进行更多的探索和应用。无论是个人用户还是企业客户，都能借助这一工具，提升工作效率和信息检索能力。在2024年，全球科技领域取得了诸多突破，包括人工智能（AI）、量子计算、清洁能源和生物技术等领域的成就，深刻改变了人们的生活。展望2025年，科技的发展将以更快的速度前进，科技与社会、经济和环境的需求将更加紧密地结合。未来一年不仅是技术创新的关键节点，也是技术从突破到成熟应用的加速时期。
智能体的广泛应用
人工智能行业在2025年的发展将成为全球关注的焦点，可能出现以下几个趋势。第一个趋势是智能体的广泛应用。随着2024年智能体的初步发展，2025年可能迎来智能体的大发展。中国工程院院士邬贺铨在ICT行业趋势会上指出，2025年将是智能体和AI终端的元年。OpenAI的CEO奥特曼也提到，尽管AI模型在不断提升，真正的突破将来自智能体。
智能体是指由AI驱动的软件工具，能在最小监督下执行多步骤任务。与传统大模型相比，智能体不仅支持自然语言处理，还具有决策、问题解决和环境互动的能力。它能够接收自然语言命令、进行任务拆分、具备记忆与规划能力，甚至可以调用特定工具独立完成任务。智能体通过行动中反馈长思考，将大模型的知识转化为长期记忆，在执行特定任务时能够明显提高效率。
2025年，一些企业可能会像培养员工一样构建智能体，帮助它们学习使用工具，并在不同的平台间调用功能，协助或独立完成任务。智能体之间的协作也会改变软件和服务的实现方式，创造更大的价值。有报告指出，尽管目前只有约10%的企业开始使用AI智能体，但有82%的企业计划在未来三年内将智能体整合到工作流中，从而显示出这一趋势的广阔前景。
多模态市场的增长
第二个趋势是多模态市场的增长。多模态是人类生活的自然状态，而通用人工智能的发展必然朝着多模态方向迈进。未来的AI技术将能够融合文本、图像、视频等多种模态，具备跨模态迁移的能力。
当前大模型向端侧的转移令人关注。端侧大模型能提升数据处理效率，节省云端成本，并提高用户隐私保护的安全性。因此，端侧大模型未来将成为用户交互的新入口。同时，AI在科学研究方面的应用日益增多，预计将生成AI科学家，加速科学问题的解决。随着数字交互引擎与生成式AI等技术的不断融合，将可能创造出更多的数字化场景，将虚拟空间与现实世界更好地连接起来。
多模态AI很可能成为企业采用AI的主要动力。这一技术通过整合不同的数据源，使得AI能够以前所未有的准确性学习，提供更加精确和个性化的输出。在复杂的查询中，多模态AI将展现出卓越的上下文理解能力，使得AI能够提供更具体、直观的响应。
人工智能服务的普惠化
第三个趋势是人工智能服务的普惠化。大模型作为应用导向的技术，其能力的提升和成本的降低将促进其在更多领域的落地和应用。科技历史表明，技术的进步往往伴随着单位成本的降低，使得更好的产品能被大多数人所接受。
以芯片制造为例，尽管生产成本随时间增加，但技术的提升使得最终用户能够以更低的价格购买更先进的设备，这一过程与人工智能的普及有相似之处。目前，一些企业已经开始降低大模型的使用成本。例如，某些视觉理解模型的价格相比以往下降超过85%。阿里云和火山引擎都在积极降价以吸引更多用户，降低企业的负担，让所有人都有机会访问和利用这些先进的技术。
智能体的崛起、多模态市场的扩展，以及技术的普惠化，共同勾勒出未来智能行业的全新格局。人工智能正在从过去被动响应的模式中逐步转变为主动执行的智能合作伙伴，它们不仅将提升工作效率，还将在特定领域展现超越人类的能力。随着技术进步和可及性的提升，更多的人和企业将能够利用AI，进而推动整个社会的进步与创新，迎来新的时代。
企业知识库AI大模型定制
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