10.Coze智能体-知识库

AI 模型能够很好地回答一般性问题，但在处理专业或特定场景的内容时表现欠佳。

为了解决这个问题，我们需要向模型添加知识库，来增强回答准确性并降低错误率。

扣子的知识库功能就是专门设计来解决这个问题的工具。

你可以使用它来导入和管理各类数据（包括文本、表格和图片），并通过多种检索方式来提升模型的表现。

本文将介绍知识库的核心功能、应用场景和具体操作方法，让你能够快速掌握并有效使用这个工具。

一、为什么需要知识库

大模型虽然有强大的语言能力，但对于某些专业性较强或更新速度快的知识场景，它缺乏实时且准确的数据支撑。

当企业或个人需要提供精准答复时，仅依靠大模型自带的通用语料就可能显得力不从心。

此时，借助外部知识库，就能对接最新、最专业或最全面的数据，提升大模型回答的可信度和实用价值。

同时，知识库能有效缓解大模型出现幻觉和无效内容的风险，让用户获得更好的使用体验。

扣子的知识库功能涵盖了数据存储与管理和增强检索两个方面：

1.数据管理与存储

你可以从各种渠道上传内容，比如本地文档、在线链接、Notion 和飞书文档等。

上传后，系统会将这些内容自动切分成若干知识片段，并支持根据用户设置的规则进行分段管理。

通过这些片段的灵活管理，后续的大模型回复可以更精准地调用所需信息。

2.增强检索

在检索方面，扣子支持多种检索手段，包括全文检索、关键词检索和向量召回等。

大模型会根据检索结果调用最符合需求的知识片段，然后再进行分析和生成，得出最终回应。

这样一来，大模型不仅能回答得更正确，还能见多识广。

1.语料补充

如果你希望创建一个虚拟人物与用户对话，可在知识库中存储该人物的背景、语言风格等文本信息。

大模型调用这些片段后，就能按照设定的风格回答用户问题，形成更加生动和真实的对话体验。

2.客服场景

对于企业常见的客服问答，可以将产品说明书、常见问题列表、售后指南等资料上传到知识库。

这样，大模型就能轻松检索到相关信息，快速给出准确解答，减少人工客服成本并提升服务效率。

3.垂直领域

例如，为汽车相关的智能问答打造一个包含车型参数、配置、油耗等信息的知识库。

当用户询问“某车型百公里油耗是多少”时，系统就能精准调用相应表格或文档记录，给出权威且明确的回答。

在扣子平台中，除了知识库，还有记忆功能可供使用。两者都能存储数据，但用途和范围不同：

知识：由开发者提前上传和维护，面向所有用户提供共享的“静态信息”。任何用户都可使用，却无权修改。这些数据可跨智能体复用，适合放置公共、权威或相对固定的内容。
记忆：包括用户数据库、变量、长期记忆等。此类信息往往是用户在与智能体交互中产生的“动态数据”，只能在当前智能体内使用，且无法被其他智能体共享。它主要体现每个用户个性化的需求和历史行为。

以医生问诊智能体为例：