ChatWiki是一款企业级AI知识库构建平台，通过四步简单操作（接入AI模型、创建知识库、配置AI机器人、实现智能应答），将分散的企业文档转化为可对话的智能资产。它解决了知识孤岛、更新低效和交互割裂三大痛点，适用于新员工培训、销售赋能和客户服务等多场景，帮助企业实现"一问即答"的知识查询体验，大幅提升工作效率和客户满意度。
你是否也面临这些困境？
知识孤岛林立：文档散落在邮件、网盘、本地文件夹，员工查找耗时费力；
更新维护低效：版本混乱、权限不清，知识迭代跟不上业务变化；
交互体验割裂：员工需手动搜索关键词，无法像聊天一样自然提问获取答案。
ChatWiki直击痛点，将碎片化知识转化为可对话的智能资产，让知识查询从“大海捞针”变为“一问即答”。
一、4步精准搭建：从模型接入到专属AI问答系统落地
**ChatWiki是一款专为企业设计的AI知识库构建平台，**全程可视化操作，零技术基础也能轻松完成。
第一步：接入AI大模型，灵活配置适配需求
ChatWiki已兼容全球20多种主流AI大模型，无需复杂开发对接。登录系统后台后，进入【模型管理】模块，选择所需的目标模型，按照指引简单填写模型API key等基础配置信息，即可完成接入。
第二步：创建知识库，上传文档自动处理
进入【知识库管理】模块，点击“新建知识库”，自定义命名（如“产品售后知识库”“企业培训知识库”）并设置基础描述。随后通过批量上传功能，导入Word、PDF、Excel、TXT等多格式文档；导入完成后，系统会自动启动文本预处理流程，同步完成向量化转换与QA分割，将非结构化数据转化为大模型可精准识别的知识单元，无需人工干预整理。
第三步：创建AI机器人，关联知识库成型
在【机器人管理】模块选择“新建机器人”，填写机器人名称、使用场景等信息后，直接在关联设置中选择已创建的知识库，系统会自动完成机器人与知识库的绑定适配，快速生成企业专属的AI问答系统。
同时可自定义机器人应答风格（如专业严谨、亲切活泼）、未知回复话术模板，适配不同业务场景的沟通需求。
第四步：客户咨询应答，智能生成精准回复
当客户发起咨询时，AI机器人会优先调用关联知识库中的内容，由已接入的大模型基于知识库信息进行语义分析与逻辑梳理，自行组织语言生成精准回复，确保回复内容贴合企业业务实际，避免通用化、不准确的应答。同时支持回复内容溯源，方便企业后续优化知识库内容。
二、全场景落地应用：覆盖企业内外部核心需求
选择ChatWiki，意味着您获得的不仅是一个软件，而是一套完整的AI解决方案。
场景1：新员工快速融入培训
针对企业新人入职周期长、培训成本高的问题，搭建“新人入职知识库”，整合企业文化、规章制度、岗位操作手册、常见问题解答等内容。
新员工通过自然语言提问（如“报销流程怎么走？”“客户跟进的核心步骤是什么？”），即可获取精准答案；系统还支持生成个性化学习路径，根据岗位需求推送对应知识，让新人1周内就能独立上手工作，大幅缩短达产周期。
场景2：销售团队话术赋能
搭建“销售知识库”，整合产品手册、竞品分析、客户痛点解决方案、成功案例、跟进话术等素材。
销售人员与客户沟通时，可实时通过ChatWiki快速检索话术（如“客户问性价比怎么答？”“客户拒绝合作如何回应？”），系统会根据客户需求自动生成定制化话术；同时，支持销售人员随时补充优质沟通案例，不断丰富知识库，提升团队整体成单率。
场景3：客户服务智能应答
ChatWiki为AI问答机器人提供了全渠道部署能力，支持通过H5链接、官网嵌入、微信公众号、微信小程序、飞书机器人、钉钉机器人等多种渠道使用，可根据企业实际业务场景灵活选择。
将机器人部署后，整合产品使用指南、常见问题、售后流程、退款规则等内容，客户可通过任意渠道发起咨询，系统实现24小时自动应答，精准解决“产品怎么用”“售后找谁”“退款多久到账”等常见问题；对于复杂问题，可自动转接人工客服，并同步客户此前的咨询记录，让客服快速衔接服务，大幅提升客户满意度。
如何系统的学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
一直在更新，更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇
01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生
2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！
02.大模型 AI 学习和面试资料
1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工
📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
