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🚀前言

通用大模型虽然功能强大，但它可能会产生“幻觉”，其回答问题的准确性无法达到100%。在对模型生成文本的准确性要求较高的应用场景中，例如企业智能客服、高精尖科学技术服务等，往往需要通过知识库来集成私有知识数据，从而丰富大模型的知识范围并提高其回复的准确性。本章将讲解基于大模型的企业知识库的相关知识，并介绍扣子知识库及其在打造汽车行业智能客服方面的实战案例。

🚀一、扣子知识库介绍

🔎1.扣子知识库概述

扣子的知识库功能支持上传和存储外部知识内容，并提供多种检索能力，是实现检索增强生成（RAG） 的核心组件。

核心功能与流程：

1. 多源数据导入：支持从本地文档（.txt, .pdf, .doc等）、在线网页、飞书文档等多种渠道上传文本和表格数据。
2. 智能内容处理：上传后，系统会将文档自动切分为独立的内容片段进行存储，并支持按标识符、字符长度等方式进行自定义分片。
3. 灵活检索召回：提供多种检索策略（如全文关键词检索、向量相似度匹配），从存储的片段中找到与用户查询最相关的内容（即“召回”）。
4. 增强模型回复：大模型将召回的相关内容片段作为上下文，生成最终准确、可靠的回答。

知识库类型与适用场景：
扣子知识库主要分为三种类型，适用于不同场景：

权限与限制：

• 权限：知识库暂不支持多人协作编辑。仅创建者本人可编辑、启用或删除自己的知识库。
• 容量限制：
  • 单用户最多可创建 1000个 知识库。
  • 单个文本知识库最多支持 300个 文件。
  • 单个文件大小不超过 100MB；表格文件最多 10列。
• 存储空间：
  • 基础版：总容量 1GB。
  • 专业版：免费容量 10GB，可额外购买扩容。

🔎2.扣子知识库的使用流程

使用知识库通常遵循以下四个步骤，形成一个闭环：

1. 导入企业文档：将所需的企业内部文档、表格等数据通过支持的方式导入，构建知识基础。
2. 关联智能体或工作流：将创建好的知识库与智能体直接关联，使其能直接回答用户问题；或在工作流中通过知识库检索节点/写入节点进行集成，实现更复杂的业务流程。
3. 配置知识库：关键步骤，通过配置解决 “从哪里查、怎么查、用几条” 的问题。优化检索策略、分段规则和召回数量，是提升回答准确性的核心。
4. 优化回复效果：通过持续测试用户提问，观察召回结果和最终回复，不断调整知识库内容、分段方式或检索配置，以优化效果。

🔎3.在智能体中使用知识库

这是最直接的使用方式：

1. 在智能体编排页面，找到“知识”功能区域。
2. 点击添加按钮，从已创建的知识库中选择需要关联的文本、表格或照片知识库。
3. 关联后，智能体在处理用户问题时，会自动从绑定的知识库中检索相关信息，并依据这些信息生成回答。
   

🔎4.在工作流中使用知识库

在工作流中集成知识库，可以实现更精准、动态的知识管理：

• 知识库检索节点：当工作流执行到需要查询知识的环节时，添加此节点。它可根据上游输入的查询内容，从指定知识库中召回相关信息，并将结果列表输出给后续节点（如大模型节点）使用。
• 知识库写入节点：当工作流需要动态更新或扩充知识库时，添加此节点。它可以根据业务逻辑，将处理后的新文档或数据上传到指定的知识库中，实现知识的积累与更新。