知识库从入门到精通
如果你想学 ai 不知道从哪开始第一步，就先从学知识库开始。
开篇：知识库可以很小，也可以很大个人创作系统其实就是知识库
公司场景的相似痛点
从一份文件开始，逐步升级
先把几个词说清楚上下文、记忆、知识库、实时数据的区别
知识库的真正作用
判断是否需要知识库的四个维度
最轻的一步：把文件交给模型文件上传的使用场景
推荐提示词模板
什么时候开始不够用
文件开始反复使用：iMA 和飞书iMA：个人研究和内容创作的长期资料空间
飞书知识问答：让团队从已有资料里直接提问
Obsidian：把资料慢慢变成自己的判断为什么需要它
图谱的真正价值与误解
推荐的最小目录结构与笔记模板
LLM Wiki：把最累的维护交给 Agent解决手工维护的痛点
三层结构（raw / wiki / 规则）
最小目录示例
摄取与巡检提示词
风险与注意事项
RAG：知识库开始变成一项服务RAG 基本原理
开源工具（RAGFlow、FastGPT、Dify）
资料解析、切片、检索、生成、评估的完整流程
从零搭一个 RAG PoC 的六步实操
LLM Wiki 与 RAG 如何配合
GraphRAG 的适用场景
走到企业端，事情会落到 FDE先选一个真实场景
不敏感数据快速验证
敏感数据分级分类与部署决策
权限必须跟着资料进入索引
提示词注入与数据投毒防护
FDE 最终要交付的完整机制清单
结尾总结知识库没有必须走完的升级路线，眼前问题在哪一层就先做扎实哪一层
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