image.png  
image.png      
模型兼容性
支持对接各种主流大语言模型，包括本地私有化部署大模型基于Ollama、vLLM部署的DepSeek/Llama/Qwen等模型、国内公共大模型(通义千问/腾讯混元/文心一言/百川大模型/智谱AI/等)和国外公共大模型(OpenAl/Anthropic/Geinini等)。
Right RAG知识库产品价值与优势
  • 精准知识融合能力
    通过向量检索定位精准知识片段，结合大模型生成自然语言答案，解决传统知识库“答非所问” 或 “信息碎片化”问题，答案准确率提升 40%-60%（对比单一检索/生成模型）。
  • 灵活的业务配置能力
    支持自定义知识库、检索策略、回答风格（专业术语/通俗语言），满足客服、培训、决策支持等多场景需求。
  • 复杂问题处理能力
    多轮对话逻辑理解：支持上下文关联的深度问答，如 “根据 2024 年财报，对比Q3 和 Q4 的研发投入变化，并给出成本优化建议”，结合知识检索与推理生成复合答案。
核心价值公式
RAG 知识库价值 = （知识准确率↑ + 响应速度↑ + 场景覆盖↑）×（人工成本↓ + 技术门槛↓）。通过技术创新与场景深度融合，RAG知识库产品不仅解决传统知识管理的效率问题，更成为企业智能化转型的核心基础设施，助力构建“数据驱动决策、知识赋能业务”的新型组织能力。
RAG技术是政企行业提升自有数据价值的必然之选
RAG（检索增强生成）是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。

image.png

Right RAG知识库与传统知识库对比

  • 维度

  • 知识处理方式

  • 复杂问题应答

  • 非结构化处理

  • 场景适配性

  • 技术门槛

  • 传统知识库

  • 静态文档检索，依靠人工标注

  • 单轮关键词匹配，答案碎片化

  • 支持有限，需人工转换结构化

  • 单一场景（如客服问答）

  • 高（需专业知识工程团队）

  • RAG知识库产品

  • 动态检索 + 生成，自动知识图谱构建

  • 多轮语义理解，生成连贯复合答案

  • 全类型解析，自动提取实体关系

  • 多场景覆盖（客服 / 培训 / 决策 / 合规等）

  • 低（低代码配置，快速集成）

下载信息