知识库与 RAG
知识库与 RAG
Section titled “知识库与 RAG”知识库是您 AI 机器人的基础。上传您组织的真实文档——机器人从这些数据中学习，并通过智能 RAG（检索增强生成）流程回答问题。
-
在左侧菜单中进入知识库。
-
点击上传文档，选择文件（PDF、DOCX 或 TXT）。
-
等待系统处理并索引文档。完成后状态将显示就绪。
-
在右侧的测试机器人面板中测试机器人，验证机器人能否回答上传文档中的问题。
除文件上传外，您还可以直接从文本创建知识库条目：
- 点击从文本创建
- 输入标题以便于引用
- 在文本编辑器中粘贴或输入内容
- 点击保存——系统将立即进行索引
这对于常见问题解答、政策或任何您希望直接编写而无需文件的内容非常有用。
RAG 流程
Section titled “RAG 流程”当用户提出问题时，系统通过 4 步 RAG 流程进行处理：
-
混合搜索 — 同时使用关键词和语义向量搜索对所有文档进行搜索，确保不遗漏任何相关内容。
-
查询改写 — 将用户的问题改写得更加精确且便于搜索，即使问题模糊也能提高检索准确率。
-
重新排序 — 按相关性对检索到的文档片段进行评分和重新排序，确保最相关的内容优先传递给 AI 模型。
-
生成回答 — AI 模型基于检索到的内容生成自然语言回答，并附上来源引用。
RAG 功能
Section titled “RAG 功能”| 功能 | 描述 |
|---|---|
| 混合搜索 | 结合关键词和语义向量搜索，提高召回率 |
| 查询改写 | 自动改写用户问题以提高检索准确率 |
| 重新排序 | 交叉编码器重排序，呈现最相关的文档片段 |
| 智能模型路由 | 根据复杂度和成本将查询路由到合适的模型 |
控制机器人在知识库范围内的严格程度：
| 模式 | 行为 |
|---|---|
| 严格 | 机器人仅从上传文档中回答。如未找到相关内容则拒绝回答。 |
| 混合 | 机器人主要使用知识库，但在需要时可补充通用知识。 |
| 开放 | 机器人将知识库作为上下文，但可从其训练数据中自由回答。 |
在上线前使用测试机器人面板验证您的知识库：
- 像用户一样输入问题
- 检查回答是否基于您的文档
- 使用来源视图查看机器人检索到的文档片段
- 根据需要调整护栏模式并重新测试
对知识库的更改会立即在测试机器人中生效——无需重新部署。
知识库自动建议草稿
Section titled “知识库自动建议草稿”
自动建议功能分析分析仪表盘中的未回答问题，并自动生成知识库文章草稿以填补内容空白：
- 系统从没有匹配文档的未回答问题中识别主题
- 根据问题模式生成包含建议内容的草稿文档
- 草稿显示在分析 → 未回答部分，带有”建议草稿”标签
- 审阅、编辑并发布草稿，立即提升机器人的覆盖范围