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从知识库问答到企业智能助理：RAG + 零代码在线大模型微调实践（基于 LLaMA-Factory 框架）

企业在落地大模型时，绝大多数场景都包含一个核心诉求：

如何让模型准确回答与企业知识库相关的问题？

目前最有效的技术路线是 RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）+ 专属微调（Fine-tuning）。其中，借助基于LLaMA Factory框架的 零代码/低代码微调能力与在线大模型微调平台，企业无需资深算法工程师即可完成训练。

本文将介绍如何基于 LlaMA-Factory Online，构建一个企业级智能知识助理。

一、为什么仅仅使用 RAG 有时仍然不够？

RAG 的优势在于减少模型幻觉，但仍可能出现以下问题：

问题表现	说明
模型无法理解行业话语体系	未经训练的模型无法准确解释领域术语
无法合规表达	在金融、医疗等场景具有风险
上下文引用不连贯	RAG 检索内容碎片化
对流程性知识理解不稳定	如审批步骤、办事流程等

因此，最佳实践是：

RAG 检索外部知识 + 微调用于补充领域表达与对话策略

而企业如果采用 零代码/低代码微调，业务团队即可参与迭代。

二、LLaMA-Factory 框架如何支持 RAG 场景微调？

优势包括：

🧩 支持指令微调与多样评价任务

适合结构化问答、政策解读、知识流程问答

🔌 可与向量数据库结合

Milvus / Chroma / ElasticSearch / PGVector

🖥 支持在线大模型微调

无需部署 GPU，直接浏览器训练

三、知识型数据微调示例格式

{"instruction": "根据公司报销制度，出差住宿费用如何报销？", "output": "需提供住宿发票，按照城市住宿标准上限执行，由部门负责人审批。"}

以下是推荐的数据分布策略：

数据类型	占比
制度规则	40%
流程步骤	30%
业务问答	20%
风险边界案例	10%

四、RAG + 微调系统架构示例

用户问题 ↓ Embedding 编码 ↓ 向量数据库检索 ↓ 返回上下文知识片段 ↓ 微调后的 LLM 生成答案

五、适合落地的企业场景

本节简要介绍适合该技术架构落地的业务场景：

场景	示例
人力资源智能助手	绩效制度、假期政策、福利报销
法务合规问答	合同条款解释、风险提示
政策知识库	政务办事、流程咨询
售后/客服知识库	故障排查、设备维护指引

六、部署方式建议

方式	适合对象
在线大模型微调平台	中小企业快速验证
私有化部署 + GPU 集群	中大型组织与政企客户
混合云方案	数据分级管理需求

七、总结

RAG 解决的是“能否引用正确知识”，而微调解决的是“能否准确表达行业知识”。基于 LLaMA-Factory 框架的 零代码/低代码在线大模型微调平台LLaMA-Factory Online，使企业在没有大规模算法团队的前提下，也能构建真正有价值的智能知识助理。