文章系统阐释大模型知识库的定义、架构与落地路径，强调以RAG解耦事实知识与模型参数，通过高质量入库、混合检索与重排、严格权限与可观测性提升准确性与合规性；给出切分与索引选型表、评测与成本优化方法，并提示常见误区与纠偏，最后展望多模态、检索感知训练与可治理能力的未来趋势。

本文给出企业在私有化环境中接入低代码AI的落地路径：通过统一服务网关、向量化知识库与可视化编排实现知识问答、客服与智能开发辅助三大场景，并对六种成熟方案进行对比与选型建议。核心做法是模型与数据解耦、RAG检索增强、统一治理与审计、缓存与路由优化，以平台化沉淀复用组件与模板。结合国内与海外生态（如具备全栈可视化与源码导出的网易 CodeWave），企业可在2-8周内形成业务闭环并规模化扩展。