您的團隊是否正耗費數小時在 PDF、常見問題集 (FAQ) 及試算表中翻找答案？
事實上，您無需聘請開發人員或具備編碼技能即可解決此問題。本課程分為兩部分，教導您在 Flowise 構建完整的 RAG（檢索增強生成）系統。該系統能閱讀您的專屬文件（包括 PDF、Word、CSV 甚至網頁），並根據您的實際業務數據提供精準答案，而非網絡上的通用資訊。
您將會學習什麼？
無需編寫任何代碼，即可精通 RAG 核心原理，並在 Flowise 中構建實用的 AI 知識助手 —— 涵蓋從文件導入至正式部署的全過程。
這門課程適合哪些人？
生意业者
欲告別手動回答重複客戶查詢
客戶服務經理
欲即時實現 60–80% 重複查詢自動化
課程創辦人與顧問
需根據課程 FAQ 及政策自動回答學生問題
課程期望
精通文件導入
利用文件讀取器 (Document Loaders) 讀取多種格式，並應用優化過的遞歸文本分割技術
精通文件導入
將文本轉化為嵌入向量 (Embeddings) 並存儲於 Pinecone 向量資料庫，實現基於意義而非關鍵字的檢索
維護數據完整性
配置記錄管理器 (Record Manager) 以防止重複數據，並選擇合適的清理模式
課程表
4 課程
• 終身存取權限
包含所有模組
01
第一階段：文件導入
學習 RAG 的兩階段工作流，設定 Flowise 文件存儲及讀取器，並應用文本分割指引。
學習 RAG 的兩階段工作流，設定 Flowise 文件存儲及讀取器，並應用文本分割指引。
→ 目標：將原始業務文件轉化為 AI 可讀取的知識片段。
only at
100
HKD value
02
第二階段：向量化與數據完整性
利用 OpenAI 模型將文本轉化為嵌入向量，存儲於 Pinecone，並配置記錄管理器以確保數據不重疊。
整合 Agent、LLM、記憶體與檢索器，微調參數並正式發佈。
→ 目標：啟動具備來源標註、對話記憶及異常處理能力的商用級助手。
only at
500
HKD value
03
第三階段：構建、測試與部署
整合 Agent、LLM、記憶體與檢索器，微調參數並正式發佈。
整合 Agent、LLM、記憶體與檢索器，微調參數並正式發佈。
→ 目標：啟動具備來源標註、對話記憶及異常處理能力的商用級助手。
only at
300
HKD value
解锁更多
保持數據完整性：使用 PostgreSQL 配置 Record Manager 以防止重複、管理命名空間並選擇正確的清理模式（增量、完整或無）
only at
100
HKD value
4 課程
課程的内容
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將任何文件集轉化為 AI 可搜索的知識庫
利用向量資料庫構建理解用戶意圖的語義搜索
整合 Agent、LLM 及檢索器，構建完整的商用 RAG 聊天流
總價值
1000
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