功能简介

知识库功能 为应用构建者提供了一套简单易用的管理界面，用于集中管理个人或团队的知识内容，并快速集成至智能体中。
开发者可以将企业内部文档、常见问题（FAQ）、制度规范、产品资料等内容上传至知识库，由系统进行自动化的结构化处理，供后续大语言模型（LLM）进行语义检索与问答。

与 LLM 内置的静态预训练知识不同，知识库中的内容可由用户随时更新，确保模型能够访问到最新信息，避免因知识过时或遗漏而导致回答偏差。
当 LLM 接收到用户的问题时，会基于关键词和语义特征在知识库中检索相关内容。系统将自动召回相关度最高的内容区块（Chunks），并将其作为上下文提供给模型，以生成更加准确、可信的回答。

通过这种方式，开发者能够让智能体不仅依赖训练数据，还能实时利用企业内部知识与动态文档信息，大幅提升回答的准确性与业务相关性。

核心优势

• 实时性：知识库内容可随时更新，模型可即时获取最新上下文。
• 精准性：基于语义检索的上下文召回机制，显著降低模型“幻觉”风险。
• 灵活性：支持自定义知识库内容范围，适应不同业务场景的知识覆盖需求。

内容管理

知识库支持多种文件格式的内容导入，包括TXT、Markdown、DOCX、HTML、JSON、PDF等常见格式。 上传后系统会自动进行文本抽取与结构化处理，形成可供语义检索的知识分段。

使用场景示例

• 构建基于企业制度或产品资料的内部咨询智能体；
• 搭建面向客户的FAQ 问答系统；
• 为销售、合规、培训等场景提供实时知识支持。

通过知识库功能，用户无需从零训练模型即可快速构建具备专业知识的 AI 应用，并能持续维护和更新知识内容。

知识库与文档的关系

在AI Center 中，知识库（Knowledge Base）是由多个文档（Documents）组成的集合。
每个文档在导入后会被自动切分为若干内容分段（Chunks），这些分段将作为模型检索与推理的基础数据。
知识库可整体接入到智能体中，为 LLM 提供检索上下文支持。文档既可由开发者手动上传，也可通过外部数据源进行自动同步。