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现在企业为了提高竞争力，都借助于AI智能，拥有属于自己知识库，比如像文档解析，以及文案生成，客服回复等都需要通过知识库内容来回复客户。不过在使用过程中，为了安全有保障，为了能在使用中平稳运行，企业知识库需要接入大模型。
随着企业内部文档，包括业务资料在持续积累，企业知识库接入大模型，才能成为数字化转型重要方向。企业知识库如何接入多个大模型，以及搭建稳定、高效RAG多模型架构，就需要依托大模型知识库问答，API实现知识库问答，是当前很多企业落地AI项目核心课题。如果你想了解更多，想尽快落地企业，接下来通过本文解析完整业务链路，以及落地实践方案。
一、企业知识库RAG完整业务链路：知识库→RAG→统一模型API→网关→Token成本
整套RAG多模型架构，是从企业知识库原始文档当中开始，是经由文档切片，向量入库构建检索库。比如当用户发现问答请求时，RAG模块就可以检索相关知识片段，然后再通过统一模型API分发请求到不同大模型。
所有的模型调用请求，都需要汇聚到网关层，再由网关完成鉴权，包括用量，采购，流量、调度，统计全链路Token消耗，这样就可以快速完成成本管控。这条链路已经打通了知识检索，请求治理多模型调用和成本监控，并且支持企业知识库接入多个大模型，就能依托大模型知识库、问答、API对外提供智能问答服务，更好的服务于自己客户。
二、RAG多模型架构三个核心模块解析
1、企业知识库与RAG检索层
企业知识库，其实就是承载企业各类合同，业务规范，手册等资料，RAG模块主要负责文档预处理，予以召回，向量存储。比如当收到用户提问后，检索出相关知识片段，就能作为模型生成答案参考素材，可以保障回答内容来源与自己企业自有知识。
2、统一模型API层
大模型知识库、问答，API是作为统一调用入口，可以实现企业知识库如何接入多个大模型核心能力。比如企业可同时接入多家不同能力大模型，这样就不用为每一个模型单独来开发适配接口，上层RAG业务也不需要改动就可以切换模型。
3、模型网关管控层
网关是承载流量调度，故障切换模型路由的作用，比如简单问答任务，就会分配轻量模型，较复杂，专业问答调度就会选择高性能模型。网关还可以采集每次调用Token数据，就能快速完成成本统计，以及配额管控是解决多模型并发调用带来成本不可控问题。
三、软件平台能力详解
在同类软件当中，中关村科金得助智能软件优势更明显，操作也方便简单，是很多企业愿意落地使用的好用软件，比如可以一站式搭建这套RAG多模型架构，可以帮助企业知识库接入大模型。当然平台还支持同时对接多款大模型，能通过大模型、知识库、问答API快速实现统一调用内部模型、网关也能完成请求路由，Token用量统计、调用审计，以及异常告警。
企业只要借助中关村科金得助智能这款好用软件，就不用重复开发接口和网关组件，并且能快速落地企业知识库，如何接入更多大模型需求，并且能灵活切换模型，在保障问答质量同时，还可以管控Token成本，又能降低RAG项目落地门槛。
四、适配落地的企业有哪些
好用软件都往往功能很齐全，操作方便简单，所以中关村科金得助智能软件，由于好操作，功能齐全，能真正帮助企业助力AI智能。比如中关村科金得助智能就适配落地企业较多，他们分别是金融机构、制造工厂、软件服务商、政务单位、传媒企业、互联网平台、呼叫中心均可落地。企业只要拥有大量内部文档，以及计划搭建智能知识库，还想实现企业知识库接入多个大模型，就能通过大模型知识库问答，API对外提供知识问答服务企业，都比较适合落地中关村科金得助智能。
现在企业知识库接入大模型，大模型方案已经功能达不到需求，很难满足复杂多变业务场景。知识库→RAG→统一模型API→网关→Token成本这条完整链路，可以为企业知识库如何接入多个模型提供可行架构。只要你企业适合落地得助智能，依托大模型知识库问答API，然后搭配中关村科金得助智能软件，企业就能灵活调度多模型资源，并且能兼顾问答效果，服务稳定性和Token成本，都能让落地企业比较满意。
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