最近调研了多个知识库产品，主要是因为要通过LLM+RAG的方式实现企业内的知识问答。现在提到知识库，已经不是指飞书，notion，wiki，金山了，更多是说RAG（检索增强生成）知识库，通过LLM+RAG的方式，可以实现知识检索准确率的提高。
LLM+RAG简述
大佬的流程图是这样的。
小弟的流程图是这样子的：
知识库产品（RAG技术），都已经作为智能体开发的基础组件。离开知识库，大模型就是个傻子。那么，大家都说大模型是傻子，究竟犯了什么事呢？为什么越来越不认可大模型的价值？下面，我给大家说说大模型的几个局限性。
大模型的局限性
1、陈述的内容过期，没有新鲜知识。
模型训练的数据是在模型发布前就已经决定的，24年发布的模型，你没法问他2025年的总统是谁，你也没法问他，昨天蔚来发布的财报说明什么问题。
当然，你可以通过联网查询功能来实现新知识的获取，可以是大模型支持的联网查询功能，也可以是豆包这种提供的联网查询功能，实际就是通过爬虫去爬取网页上的排名靠前的，与你问题匹配度较高的内容，然后丢给大模型整理输出而已。如果你使用联网功能很多，那么很快，平台的广告就来了，谁给的钱多，谁就能在大模型联网搜索时被召回。下一个莆田医院就不远了。
2、一本正经地胡说八道。
让他找出《千字文》中重复的3个字。他就会找出3个字。还记得我们问1.11大，还是1.9大的问题吗？他将1.11大的结论分析得井井有条。
从书籍中，只找到一个“巨”，而“钜野洞庭”不是“巨”，而“发”之所以重复，是头“髪”的发，和發财的“發”，简体重复了。同样的，玉出昆冈，是 “崑”，而 “昆池碣石” 中的 “昆”没有山字头，简体重复了。
好吧，即使他检索的是简体，3个错了2个就算了。我让他再找20个，他真的就找20个了，管你对不对
所以我认识的CEO和非CEO们，都说豆包是小学生。
3、企业内部知识无法给出合适的答案。
这些毋容置疑，大模型对于企业内的知识，肯定是一无所知的。
其他一些局限问题，比如：逻辑推理能力极差，还不承认；上下文窗口限制，不能处理太大的如此，根据不同模型及参数量，会有些区别，比如128K token已经是极限。
怎么解决大模型的问题呢？
用了知识库，使用LLM+RAG就能解决问题吗？
答案是，不能。
企业知识现状
大多数企业的知识整理都是零散的，有的部门用飞书，有点用金山，也有部署了confluence，还有用外部的其他免费系统。对于知识，极少公司愿意买一个容器，来存放知识。
导致大量的企业知识都在人员流动过程中丢失，知识不是企业生产力，人才是。一个任务丢给那个人，就指望着那个人去完成即可，至于是否有知识沉淀，是否有操作指引，是否有验收标准，都是去执行的那个人去搞定。所谓牛马，即如此。把责任人定义好，好像事情就解决了一样。
于是，牛马完成了工作之后，也不会主动将知识沉淀，成为企业的资产。只会用这些知识，敲开他下一个马厩/牛棚的大门。
知识管理，企业从不重视！
有了AI，企业是怎么用知识的？
现如今，需要用AI去替代人了，就想到，如果将我企业的知识给到AI，是否AI就能提高员工的工作效率了呢？
答案是，没错！
于是，企业导出搜刮知识，东一片，西一片，也没有分类，也没有标签，跟没有统一格式。阿牛写的文档，跟阿马写的风格不同。也有线上的，有线下的。都投到Agent开发平台的所谓“知识库”里，期望就能从中找到答案。
于是，agent开发工程师上线了。通过各种操作，高端操作。通过各种技术手段，解析、分段、向量化、知识图谱等等，无法穷尽，催生了各类微调模型，Lora，embedding，排序算法。
唯一不处理的，就是知识的质量！
没人关心知识质量，都认为知识在那里了，作为agent开发工程师，你用好知识是你的本职工作。怎么实现我不管。
于是，公司内形成了一种共识：推动企业知识治理是极其艰难的事情。
于是，Agent工程师就开干了。搞不定知识，总能搞定领导吧？领导问数据，我写好常用的SQL语句，只要匹配到了，就用这个SQL执行。领导问问题，写好问题分类，只要匹配到了，就回答这些内容。问到的片段很少，没关系，我让LLM扩写就行了。实在不行，我通过FAQ文档，整理一些常见问题，也能路演，能拿到结果。不就做做宣发嘛，我的强项！
其实知识治理可以这么做
通过知识获取、知识加工到知识治理，设计7个环节，
短期：平台构建，驱动方案落地
技术层面：完成知识知识管理平台搭建，实现采集、加工、存储、基础检索功能建设；
流程层面：制定初版知识录入规范（如标题、分类模板）、知识运营体系，确保知识可被各类系统使用；
业务参与：业务部门提供核心知识清单及分类，IT 部门负责数字化落地。
中期：知识运营体系初步落地
业务主导知识建模：建立业务领域的知识分类体系，定义实体关系，定义标签体系；
IT 优化技术支撑：基于业务模型升级检索算法（如相似内容推荐），开发知识复用的工具组件（如模板库、案例库）；
建立运营机制：业务部门指定知识管理员，制定知识质量标准，负责知识审核、更新和培训，IT 部门提供数据看板（如知识使用率、复用次数）
长期：知识运营体系高水平
业务流程与知识管理深度绑定：将知识获取、应用、治理嵌入业务系统，打通研、产、供、销、服、管全价值链，减少知识盲区；
建立知识生态文化：业务部门将 “知识贡献” 纳入绩效考核（如分享案例得积分），形成 “用知识解决问题” 的组织习惯，通过业务领域、团队、个人协作保障知识及时更新及持续新增；
IT 提供智能化支撑：引入 AI 技术实现知识的自动更新、关联和推荐，减少人工干预成本。
通过知识运营，可以提高知识的可用性，针对LLM+RAG的场景，可以更自如地应对。
单纯的RAG知识库，没有知识运营的能力，就如现在很多产品做的那样，而真正要起到效果的是知识成效。而要做知识治理，非得从根基做起不可，也就是还是要回归到知识库与wiki，飞书集成，与业务系统集成，与数据中台集成。通过知识库做好知识运营，方可用于Agent开发。
领导者，应该给执行人提供方向，决定做什么的同时，更重要的是决定不要什么。
不要安排一件事情下去，就等着见效果。你见到的效果，或许是假的。不稳的地基，工人给你建的楼房多漂亮，也心中要有数，打个卡发个朋友圈可以，可千万别进去住。
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L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊
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