批了 100 万预算让我负责搭建行业知识库大模型, 但是目前还没有思路

行业知识库我的理解类似于传统的数据中台，对原始数据的处理能力很重要，需要内置一些面向咱们行业内容的预处理脚本，处理成面向 ragflow 等开发平台友好的输出结构。我认为这个部分是行业知识库大模型的竞争力或产品力所在。

deepseek-r1 685B 需要 6 张 H20 141G 去推理 , 目前整机服务器价格 大概是 120W 左右.

之前小型的搞过一个知识库。

模型不是重点，你用 deepseek ，qwen 都可以，我其实建议你上 qwen3 32B ，模型能力不是知识库的瓶颈。主要注意的是上下文大小和并发够不够。

重点是什么？是索引的精度，问题输入后 rag 拉出来的文本块和问题的匹配度高不高。如果这里不高，再强的大模型也是胡诌。

建议：先去详细梳理需求，整个问题库，分块大小，索引，测试。抓出的块符合预期了再去搞大模型。涉及到的内容：向量模型、重排模型、分块大小、怎么分块等等。

我这里的项目比较小，纯 rag 效果一般，尤其是数据量大的时候。 没用过 GraphRAG 这类高阶的，不做评判。

根据我踩过的知识库搭建的坑，给你点建议：
1.先别想完整落地方案，把流程先走通，模型、向量数据库等先用云上资源测试通，最终评估到底要用哪个。不同行业类型知识库的调优都是个技术活儿。
2.提示词是个大爹，我 300+文档，提示词写了都快几千字。你先用少量知识库把流程走通，情感、问题分类搞好。
3.性能也是个大问题，以上先完成知道大概节点会卡在哪里，提前规划，不然知识库你要反复搞好几次。

想好了，别钱花完了啥都没有

楼主已经注意到召回瓶颈，这点很关键。

我基于 dify 做了一些测试，用的是 word 文档，里面有文本、表格、无图片。
1 、同一文档的不同解析方式会影响 chunk 块 -> 会影响召回质量 -> 会影响首字返回和回答质量，所以文档解析和清洗方式都十分重要（自动化处理也很重要）。
2 、不同 chunk 方式会直接影响召回质量。
3 、基于不同嵌入模型的向量化会影响召回质量。
4 、因不同模型的指令执行能力不同，相同召回下给出的最终答案并不能都很好。

你不是有预算吗？嵌入模型（ text-embedding-3 等）、各大中转站的大模型 API 都挺便宜的。

最后，基于大量数据集的微调，100W 不够。所以，与其急着上大规模微调，不如先把文档解析和召回优化到位。
你可以做个实验：解析 、Chunk 、Embedding 、Rerank 、Prompt 、LLM 选型 、 微调。

我提一个思路，
先让模型扫一遍所有文档，把每个文档讲的啥总结一下做成目录，每个文档 100 字左右。总体控制在一次的输入限制长度内。
然后把用户问题对着这个总结让模型自己找可能有关的目录。
再只取这几篇的全文查看，回答问题。