企业如何低成本落地私有化大模型知识库？

在 2025 年，企业不再满足于使用通用的 ChatGPT，而是希望拥有“懂自己业务”的专属 AI。智未来技术团队基于 RAG (检索增强生成) 技术，为中小企业提供了一套高性价比的解决方案。

痛点与解法：

很多企业担心数据泄露，不敢将核心文档上传至公有云。我们采用了 Local-First（本地优先） 的架构策略：

1. 数据不出域： 所有敏感文档的向量化处理均在私有环境完成。
2. 开源模型微调： 基于 Llama 3 或 Qwen 2.5 进行指令微调，以极低的推理成本实现 90% 的商业闭环能力。
3. 混合检索： 结合关键词检索与语义检索，大幅减少 AI 的“幻觉”问题。

目前，该方案已在多家客户的内部客服系统与知识库中落地，平均帮助企业提升了 40% 的信息检索效率。