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🎖 双冠加冕CSDN"年度博客之星TOP2"（2022&2023）
🎖 十余个技术社区年度杰出贡献奖得主

📚【知识宝库】
覆盖全栈技术矩阵：
◾ 编程语言：.NET/Java/Python/Go/Node…
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◾ 前沿领域：物联网/网络安全/大数据/AI/元宇宙
◾ 游戏开发：Unity3D引擎深度解析

🚀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、知识库实战：打造汽车行业智能客服

本章将通过一个完整的实战案例，演示如何利用扣子的知识库和工作流，构建一个汽车领域的专业智能客服。该客服不仅能够精准回答产品咨询，还能借助RAG技术和AI的灵活生成能力，提供更自然、更像真人的交互体验，超越传统FAQ问答机器人的刻板印象。

案例目标：创建一个能回答汽车行业知识的AI客服。核心流程是：梳理汽车知识FAQ → 上传至知识库 → 构建处理工作流 → 最终集成到智能体。

🔎1. 案例实战：打造汽车行业智能客服

🦋1.1 创建与配置知识库

知识库是智能客服的“大脑”。为了确保RAG检索的精准性，需注意知识内容的预处理。

1. 准备知识文档：

   • 将汽车行业知识（如车型参数、保养费用、购车政策等）整理到一个结构清晰的 .txt 文档中。建议使用换行来分隔不同的知识条目，便于后续分段。

     什么是插电式混合动力汽车？插电式混合动力汽车（简称PHEV）是一种能通过外部电源充电，同时装有燃油发动机和电动机的混合动力汽车。它最大的特点是电池容量比普通混动车大，可以像纯电车一样用纯电模式行驶几十公里，没电时又能像普通混动车一样用油，兼顾了经济性和长途便利性。
     什么是电动汽车？电动汽车（通常指纯电动汽车，简称BEV或EV）是完全由车载电池提供电力，并由电动机驱动的汽车。它不需要燃油发动机，行驶过程中本身不产生尾气排放，依赖充电桩等设施进行能量补充。
     什么是零排放汽车？零排放汽车是一个环保概念，指车辆在使用阶段不直接排放任何有害污染物的车型。主要包括纯电动汽车和氢燃料电池汽车。一些地区（如美国加州）的政策中，在纯电模式下行驶的插电混动汽车也被计入此范畴。
     什么是概念车？概念车是汽车制造商或设计师用来展示新颖、超前的设计理念、技术探索或未来愿景的车辆。它通常不会直接量产，主要用于探索造型、新科技或环保材料等可能性。
     什么是定期保养？定期保养是根据汽车技术状况变化的规律，在固定的行驶里程或时间间隔（如每1万公里或6个月）执行的预防性维护作业。其核心是通过系统性的检查、更换易耗品（如机油、滤芯）和调整，提前发现并消除隐患，确保车辆安全、可靠并延长使用寿命。
     4S店保养税？ “4S店保养税”并非一个独立税种，它通常指车主在4S店支付保养维修总费用时，其中包含的增值税部分。在中国，4S店提供的保养、维修等劳务服务属于增值税应税项目。
     奥迪Q3基础保养，需要多少钱？奥迪Q3在4S店进行一次基础保养（小保养，通常包括更换全合成机油、机油滤清器和基础检查）的参考费用约为760元。需要注意的是，这个价格会因所在地区、具体4S店政策以及所选机油品牌型号的不同而有所浮动。
     

2. 新建知识库：

   • 在扣子平台进入“工作空间” > “资源库”，点击“+资源”选择“知识库”。
   • 填写知识库信息：
     • 名称：汽车行业知识库
     • 描述：回答汽车行业的知识
     • 导入类型：选择“本地文档”。
       

3. 上传文档与智能分段：

   • 上传准备好的 .txt 文件。
   • 关键步骤：配置分段规则。由于文档用换行分隔，为获得最佳检索效果，选择“自定义”分段方式，并将“分段标识符”设置为“换行”。这能确保每个FAQ条目被独立存储为一个知识片段。
   • 可调整“分段最大长度”、“文本预处理”（如去除冗余空格、URL）等选项优化内容。
     

4. 预览与扩展：

   • 系统处理分段后，可预览分段效果。若不理想，支持重新分段或手动编辑。
   • 可继续为同一知识库添加更多文档（如汽车维修保养知识），以扩充知识覆盖面。
     

🦋1.2 创建工作流框架

工作流用于编排客服问答的标准化流程。

• 在“资源库”中新建一个工作流。
• 设置工作流信息：
  • 名称：faq_online
  • 描述：智能客服知识助手
    

🦋1.3 配置工作流节点

搭建一个包含“检索-增强-生成”核心链路的工作流，节点连接顺序为：开始 → 知识库检索 → 大模型 → 结束。

1. 开始节点：

   • 配置输入变量，例如命名为 question，用于接收用户的原始提问。
     

2. 知识库检索节点（核心检索层）：

   • 添加“知识库检索”节点。
   • 关键配置：
     • 知识库：选择已创建的“汽车行业知识库”。
     • Query（查询）：引用开始节点的 question 变量。
     • 搜索策略：推荐选择“混合”搜索，以结合全文匹配与语义理解的优点。
     • 优化选项：建议勾选“查询改写”和“结果重排”，以提升召回结果的相关性。
     • 召回数量：根据需求设置“最大召回数量”，控制送入大模型的上下文量。

3. 大模型节点（智能生成层）：
   • 添加“大模型”节点，选择 DeepSeek-R1 等模型。
   • 输入配置：
     • 将知识库检索节点召回的内容片段作为一个输入（如变量content）。
     • 将开始节点的原始 question 作为另一个输入。
   • 提示词工程（关键）：编写用户提示词，精确指导模型如何利用知识库内容进行回答。

     #角色
     你是我的知识库问答助手，以下是我的知识库内容：{{content}}。
     ##任务
     - 基于我的提问从知识库中找到匹配的内容，并进行提炼后回答。
     ##技能
     - 精确理解问题，完全依据知识库内容，给出准确简明的回答。
     ##约束
     - 所有回答务必局限于检索到的信息，严禁自行创作无关内容。
     - 如果未检索到任何信息，则直接回复：“你好，你的问题不在知识库中。”
     ##我的提问是：{{question}}。
     

4. 结束节点：
   • 配置输出变量（如 output），将其值引用为大模型节点的输出，作为工作流的最终回复。
     

🦋1.4 测试与发布工作流

• 试运行：点击“试运行”，输入测试问题（如“奥迪Q3基础保养的费用是多少？”）。检查知识库检索节点是否召回正确片段，以及大模型是否依据片段生成了准确、自然的回答。
• 发布：测试无误后，发布该工作流（如版本号 v0.0.1），使其可被智能体调用。
  
  

🦋1.5 创建并集成智能体

将工作流封装为面向用户的客服机器人。

1. 创建智能体：新建一个智能体，命名为“汽车行业在线智能客服”。
   

2. 关联工作流：在智能体编排页面的“技能”区域，添加已发布的 faq_online 工作流。

3. 设置智能体人设：在“人设与回复逻辑”中编写简洁的提示词，定义其角色并指定所有用户问题均交由关联的工作流处理。

   #角色
   你是一个可以回答汽车行业知识的Bot，可以使用自然语言和客户进行交互。
   ##任务
   - 将收到的问题经过工作流 {{faq_online}} 处理后输出，不要回复其他内容。
   

4. 最终测试：在预览调试窗口与智能体对话，验证其是否能基于知识库准确、流畅地回答各类汽车咨询问题。
   

🔎2. 企业知识库落地存在的问题及解决思路

在实战中，企业落地知识库应用常面临以下挑战：

总结：通过本案例，你已掌握了利用扣子平台构建专业领域智能客服的完整路径。成功的关键在于构建高质量的知识库、设计精准的检索增强生成（RAG）工作流，并通过持续的测试优化来解决实际落地中的挑战。