基于产品知识库构建智能问答助手

以下是一些可以建立知识库的 AI 工具和平台： 1. 飞书软件：例如“通往 AGI 之路”，您可以在飞书大群中与机器人对话获取对应的资料。 2. Coze：在“大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库”中有相关介绍。 3. Mem：如 https://get.mem.ai/ ，它可以保存组织中每次会议的记录，并在人们开始新项目时主动建议相关的决策、项目或人员，节省时间。 4. GPT：通过 OpenAI 的 embedding API 解决方案，可以搭建基于 GPT API 的定制化知识库，但需要注意其免费版 ChatGPT 一次交互的容量限制。

在 WaytoAGI.com 网站，新增了智能对话功能，您可以在首页输入 AI 相关问题，系统会迅速提供答案要点和参考文章。在导航目录下，还能看到别人在问的 AI 问题。该功能的上线离不开飞书 Aily 团队的支持。

搭建 COZE 智能体工作流通常分为以下步骤： 1. 规划： 制定任务的关键方法。 总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施： 在 Coze 上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性。 3. 完善： 整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平。 此外，在搭建整理入库工作流时，首先新建工作流「url2table」，然后根据弹窗要求自定义工作流信息，并进行工作流全局流程设置。但关于调试飞书多维表格插件的使用方式，由于篇幅原因不在此详述。

以下是关于本地知识库系统如何利用大语言模型的相关内容： 一、部署大语言模型 1. 下载并安装 Ollama 根据电脑系统，从 https://ollama.com/download 下载 Ollama。 下载完成后，双击打开，点击“Install”。 安装完成后，将 http://127.0.0.1:11434/ 复制进浏览器，若出现相关字样则表示安装完成。 2. 下载 qwen2:0.5b 模型（0.5b 方便测试，设备充足可下载更大模型） Windows 电脑：点击 win+R，输入 cmd 点击回车。 Mac 电脑：按下 Command（⌘）+ Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，选择“终端”应用程序。 复制相关命令行并粘贴回车，等待自动下载完成。（下载久了若卡住，鼠标点击窗口，键盘点空格可刷新） 二、了解 RAG 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。在进行本地知识库搭建实操前，需对 RAG 有大概了解。大模型训练数据有截止日期，当需要依靠不在训练集中的数据时，主要通过检索增强生成 RAG 实现。RAG 应用可抽象为 5 个过程： 1. 文档加载：从多种来源加载文档，LangChain 提供 100 多种不同的文档加载器，包括 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据以及代码等。 2. 文本分割：文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块，称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储：涉及将切分好的文档块嵌入转换成向量形式，并将向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 三、通过 Open WebUI 使用大模型 1. 首先访问相关网址，打开页面时使用邮箱注册账号。 2. Open WebUI 一般有两种使用方式： 聊天对话。 RAG 能力，可让模型根据文档内容回答问题，这是构建知识库的基础之一。 3. ChatGPT 访问速度快、回答效果好的原因： 快：GPT 大模型部署的服务器配置高。 好：GPT 大模型的训练参数多、数据更优以及训练算法更好。

利用人工智能技术搭建知识库系统可以参考以下内容： 大圣的相关文章：大圣致力于使用 AI 技术将自己打造为超级个体的程序员。其文章如也是以 AI 时代的知识库作为例子进行了讲解。 知识管理体系：知识管理体系是一套流程、工具和策略的组合，用于系统地管理个人或组织的知识资产。它包括但不限于收集信息、整理知识、分享经验、促进学习和创新。一个有效的知识管理体系通常包括以下几个关键组成部分： 知识的捕捉：收集个人或组织在日常工作和学习中产生的知识和信息。 知识的组织：通过分类、标签和索引等方式，使知识易于访问和检索。 知识的分享：促进知识在个人或组织内部的流动，增加协作和创新的机会。 知识的应用：确保知识被有效利用，以支持决策制定、问题解决和新知识的创造。 专家系统：符号人工智能的早期成就之一是专家系统——为充当某个有限问题领域的专家而设计的计算机系统。它们基于从一个或多个人类专家那里提取的知识库，并包含一个推理引擎，在此基础上进行推理。专家系统就像人类的推理系统一样，包含短期记忆和长期记忆。同样，在以知识为基础的系统中，会区分以下几个部分： 问题记忆：包含与当前要解决的问题有关的知识，如病人的体温或血压、是否有炎症等。这种知识也被称为静态知识，因为它包含了快照信息，记录着我们在当前状态下对问题的了解——即所谓的问题状态。 知识库：代表某个问题领域的长期知识。它是从人类专家那里人工提取的，不会因外部的咨询而改变。由于它允许我们从一个问题状态前往另一个问题状态，因此也被称为动态知识。 推理引擎：协调在问题状态空间中搜索的整个过程，必要时向用户提问。它还负责找到适用于每个状态的正确规则。例如，下面这个专家系统是根据动物的物理特征来判断动物的。

要创建知识库问答群机器人，可基于以下步骤： 1. 基于 RAG 机制实现知识库问答功能。首先创建一个包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库，例如创建一个有关 AI 启蒙和信息来源的知识库，通过手工录入的方式上传栏目的所有文章内容，并陆续将社区其他板块的文章和资料导入到知识库中。 2. 在设计 Bot 时，添加这个知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，尽可能好地利用知识库返回的内容进行结合回答。 3. 了解 RAG 机制，全称为“检索增强生成”（RetrievalAugmented Generation），是一种用于自然语言处理的技术。它结合了检索和生成两种主要的人工智能技术，先从一个大型的数据集中找到与当前问题相关的信息（检索），然后使用这些检索到的信息来帮助生成更准确、更相关的回答（生成）。可以把它想象成当问一个复杂问题时，RAG 机制先去一个巨大的图书馆里找到所有相关的书籍，然后基于这些书籍中的信息给出详细回答。这种方法结合了大量的背景信息和先进的语言模型的能力，使得生成的内容不仅依赖于模型本身的知识，还融入了具体、相关的外部信息，有助于提升对话 AI 的理解力和回答质量。

以下是关于文档问答的系统知识： 在使用 Claude 进行文档问答任务时，有以下要点： 1. 告诉 Claude 仔细阅读文档，因为稍后会被提问。 2. 对于文档问答，将问题置于提示的末尾，在其他输入信息之后（这在结果质量上有较大的定量差异）。 3. 要求 Claude 在回答之前先找到与问题相关的引语，只有找到相关引语时才进行回答。 4. 给 Claude 提供从被查询文本的其他部分生成的示例问题和答案对（可以由 Claude 生成或手动生成）。通用的外部知识示例似乎对性能没有帮助。有关更多信息，请参阅 Anthropic 的关于 Claude 长上下文窗口的提示工程博客文章。 一个 10 万上下文长度的提示词案例： Human: I'm going to give you a document. Read the document carefully, because I'm going to ask you a question about it. Here is the document: <document>{{TEXT}}</document> First, find the quotes from the document that are most relevant to answering the question, and then print them in numbered order. Quotes should be relatively short. If there are no relevant quotes, write "No relevant quotes" instead. Then, answer the question, starting with "Answer:". Do not include or reference quoted content verbatim in the answer. Don't say "According to Quote" when answering. Instead make references to quotes relevant to each section of the answer solely by adding their bracketed numbers at the end of relevant sentences. Thus, the format of your overall response should look like what's shown between the <examples></examples> tags. Make sure to follow the formatting and spacing exactly. 此外，还有以下建议： 1. 将问题放在提示的末尾，在输入数据之后。这已被证明显著改善了 Claude 的回答质量。 2. 要求 Claude 在回答之前找到与问题相关的引语，并且只有在找到相关引语时才回答。这鼓励 Claude 将其回答扎根于所提供的背景，并且减少了幻觉风险。 3. 示例提示：人类:我将给您一份文档。然后我会问您一个关于它的问题。我希望您首先摘录文档中有助于回答问题的部分的确切引用，然后用摘录的内容回答问题。这是文档: <document>{{TEXT}}</document> 以下是第一个问题: {{QUESTION}} 首先，找出文档中对回答问题最相关的引用，并按编号顺序列出。引用应该相对较短。如果没有相关引用，请写“无相关引用”。然后，回答问题，以“回答:”开始。回答中不要直接包含或引用引用的内容。回答时不要说“根据引用"近 90%的营收来自小部件销售，而小工具销售占了剩下 10%。"

waytoagi 的知识库问答是基于 RAG 机制实现的。具体步骤如下： 1. 创建一个包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库，例如创建有关 AI 启蒙和信息来源的知识库，并通过手工录入的方式上传栏目的所有文章内容，然后陆续将社区其他板块的文章和资料导入到知识库中。 2. 在设计 Bot 时，添加这个知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，尽可能好地利用知识库返回的内容进行结合回答。 RAG 机制，全称为“检索增强生成”（RetrievalAugmented Generation），是一种用于自然语言处理的技术。它结合了检索和生成两种主要的人工智能技术，以提高机器对话和信息处理的能力。简单来说，RAG 机制先从一个大型的数据集中找到与当前问题相关的信息（检索），然后使用这些检索到的信息来帮助生成更准确、更相关的回答（生成）。可以把它想象成这样一个场景：当问一个很复杂的问题时，RAG 机制先去一个巨大的图书馆里找到所有相关的书籍，然后基于这些书籍中的信息来给出详细的回答。这种方法让机器在处理信息时更加精确，因为它结合了大量的背景信息和先进的语言模型的能力，使得生成的内容不仅依赖于模型本身的知识，还融入了具体、相关的外部信息，这对于提升对话 AI 的理解力和回答质量非常有帮助。

以下是企业内部知识库和 AI 问答结合的一些成熟解决方案和产品推荐： Contextual Answers：这是一个端到端的 API 解决方案，其答案完全基于组织知识，能避免“幻觉”。全球信息服务提供商 Clarivate 与其合作，将其应用于图书馆解决方案套件，为学生、教师和研究人员提供基于策划和可信学术内容的问题答案。 职业规划类产品：结合用户个人情况和市场需求制定详细职业发展计划，包括短、中、长期目标，帮助用户在 AI 时代找到职业定位。其核心构思在于利用企业已有知识积累结合大模型能力，为用户提供准确简洁答案。具体通过创建企业私有知识库收录问答记录和资料，利用大模型处理用户咨询问题，确保回答准确一致，必要时提供原回答完整版，还能对接人工客服，在智能助手无法解决问题时快速转接，提升服务质量和客户满意度。

智谱清言在视频问答方面的表现如下： 在结构化 prompt 测试中，能够按照 prompt 指示回答，理解意图较好。但对于“离婚”相关问题，输出内容起初较抽象，不符合客户咨询场景，经要求改进后有所改善，但仍存在内容偏软、像心灵鸡汤、作用有限的情况。对于律师助理或客户来说，能达到最低标准，对有经验的执业律师作用不大。 在与文心一言 4.0 等的小样本测评中，对比来看，智谱清言在处理复杂提示词时，属于言简意赅地分析结果但错误，而文心一言 4.0 很努力分析很多步骤但依然错误。 从产品角度，智谱 AI 在中国 AI 领域具有开创性，模型质量出色，以 ChatGPT 为对标打造用户体验，是国内首批开放智能体应用的公司之一，在逻辑推理和处理复杂提示词方面有明显优势，在处理需要深度思考和分析的任务时表现出色。

以下是一些关于知识问答的 prompt 相关内容： StepBack Prompting 技巧是一种通过反复追问来获取更深入、更准确答案的方法，在 AI 领域尤其有价值，能帮助模型更好地理解用户真实需求并提供更精确答案。其建议应用领域及相应建议包括： 1. 用户交互设计：在与用户交互中，当用户问题不够明确或有歧义时，通过追问更好地理解用户意图。建议设计更智能的交互界面，允许 AI 在需要时主动提问获取更多上下文信息。 2. 教育和培训：在在线教育平台中帮助学生更好地理解复杂概念。建议开发具有追问功能的教育工具或应用，使学生在遇到困惑时得到更深入解答。 3. 调研和市场研究：在收集用户反馈或进行市场调研时，通过追问获取更详细、更深入信息。建议设计智能问卷，在用户答案不明确或模糊时自动追问。 4. 客服支持：当用户遇到问题或需要帮助时，客服可以通过该技巧更精确地理解用户问题。建议培训客服团队使用这种技巧，并在 AI 助手中集成此功能，以提供更高效、更准确的支持。 讨论者的主要内容、结论或观点如下： 少卿：提到直接回答和其他情况，讨论紫色说明，考虑多种 prompt 技能最大化发挥的前提及边界，认为提出思路和适用的问题边界是关键，同意模型自己的升级不会取代“思路”，考虑对“普通人”的产品化。 刘宇龙 Rryu：认为 StepBack Prompting 主要是一种追问技巧，提出对巴以冲突原因询问的建议，体感模型应自己升级并学会提示策略完成推理任务，赞同产品化交付门槛更低的观点。 张佳：提到审视问题的重要性，认为这是特别好的解决问题方式。 煮酒四郎：建议增加一种方法论。

训练模型来协助运营跨境电商线上店铺，仅依靠一些精准的关键词通常是不够的。模型的训练需要多方面的数据和信息，包括但不限于产品的详细描述、客户的评价和反馈、市场趋势、竞争对手的情况等。精准的关键词可以作为其中的一部分输入，但不足以全面有效地训练模型以达到理想的辅助运营效果。

以下是关于如何利用 AI 进行个性化学习以及留学顾问可用的 AI 技术的相关内容： 利用 AI 进行数学学习： 1. 自适应学习系统：如 Khan Academy，结合 AI 技术为您提供个性化的数学学习路径和练习题，根据您的能力和需求精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助：如 Photomath，通过图像识别和数学推理技术为您提供数学问题的解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手：如 Socratic，利用 AI 技术为您解答数学问题、提供教学视频和答疑服务，帮助您理解和掌握数学知识。 4. 交互式学习平台：如 Wolfram Alpha，参与其数学学习课程和实践项目，利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 利用 AI 进行英语学习： 想象一个由 AI 驱动的语言老师，如 Speak、Quazel 和 Lingostar，能够实时交流，并对发音或措辞给予反馈。 利用 AI 进行个性化学习： 教育科技长期以来在有效性和规模之间权衡，有了 AI ，可以大规模部署个性化的学习计划，为每个用户提供一个“口袋里的老师”，理解其独特需求，并回答问题或测试技能。 留学顾问可用的 AI 技术： 1. 智能问答系统：如聊天机器人，为学生和家长提供 24/7 在线咨询服务，回答常见问题、提供留学流程指导、解释签证要求等。 2. 个性化留学规划：利用机器学习和数据分析技术，分析学生背景、兴趣、能力等信息，制定个性化的留学规划和申请策略，包括选择学校、专业、申请时机等。 3. 语言学习辅助：对于需要提高英语水平的学生，利用 AI 语言学习工具，如语音识别、自然语言处理等技术，提供个性化的语言学习辅助和练习。 4. 智能文书起草：利用自然语言生成（NLG）技术，自动生成留学申请文书、个人陈述、推荐信等文件，减少人工起草的时间和工作量。 5. 数据分析和预测：利用数据分析和预测建模技术，分析历史数据和趋势，预测不同学校和专业的录取率、就业前景等信息，为学生提供更准确的建议和指导。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

关于 Excel 的 AI 功能，目前有以下几种不同的工具和插件可以增强其数据处理和分析能力： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，允许用户在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：由微软推出，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件。用户通过聊天形式告知需求，如数据分析或格式创建，Copilot 会自动完成任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户能通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还可根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 这些工具通过 AI 技术提升了 Excel 的数据处理能力，使用户能更高效地进行数据分析和决策。随着技术不断发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些关于制作基于 AIGC 的游戏助手的参考信息： Ammaar Reshi 利用 GPT4、Replit、MidJourney、Claude 组建了一个 AI 助手团队，以零 Javascript 或 3D 游戏编程知识从头开始创建了一个 3D 太空竞速游戏，您可参考： 有一份全面的基于 RAG 的 LLM 应用构建指南： ，在该指南中构建了一个基于 RAG 的 LLM 应用程序，结合外部数据源增强 LLM 的能力，并以构建一个可以回答有关 Ray 的问题的助手为例。 Roblox 推出了 Roblox Assistant 这款对话式人工智能助手，在演示中，通过输入相关描述可自动生成游戏内容，比如输入“我想制作一个以古代废墟为背景的游戏”，会生成相应的元素，您可参考：

以下是一些健身助手的 AI 应用： 1. Keep：中国最大的健身平台，为用户提供全面的健身解决方案，以帮助用户实现其健身目标。网址：https://keep.com/ 2. Fiture：沸彻魔镜由核心 AI 技术打造，集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。网址：https://www.fiture.com/ 3. Fitness AI：利用人工智能进行锻炼，增强力量和速度。网址：https://www.fitnessai.com/ 4. Planfit：健身房家庭训练与 AI 健身计划，AI 教练是专门针对健身的生成式人工智能，使用 800 多万条文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。网址：https://planfit.ai/ 此外，OpenAI 与 Thrive 公司将创建一个 AI 健康教练旨在改变人们的健康习惯预防疾病发生。

以下是为您整合的关于 AI 购物助手的相关信息： 《剁手 GPT》购物助手 GPTs 是一款能自动识别物品并比价的 AI 电商 bot。 手猫全链路 AI 购物助手是 C 端电商全链路的 AI 应用体验创新，打破了 AI 即对话的惯性，构建了实用、高效、符合电商的体验范式，有中心式助手、节点式功能 2 种产品架构和次不妨主、感知有度、结果直给、一步操作 4 个体验原则，推动购前、中后全场景落地。

构建用于 LLM 训练的林草领域特定数据集可以参考以下方法： 1. 微调现有模型：采用在通用数据集上预训练的模型，以学习到的权重为起点，在新的特定领域数据集上重新训练模型。但 LLM 规模较大，更新每个权重可能需要很长时间的训练工作，且计算成本较高，可能不是最佳选择。 2. 生成 QA 数据集：对于简单需求，以 QA 数据集和 dialogue 数据集为主。先对文件中的文本进行切割，例如将每一大部分放进一个约 200 字的 txt 文件里，然后设定提示词模板。如对于公司产品手册，可设置类似“你是一个聪明的 xxx 公司的 xxx 产品的产品经理。给你一段 xxxxx 有限公司 xx 产品相关的文本，你必须依据文本想出十个不同的问题和这十个问题对应的答案……”的模板。 3. 针对金融服务领域的经验借鉴： 使用特定数据微调模型：新进入者可先使用公开的金融数据优化模型，再用自身收集的数据；现有参与者可利用现有专有数据，但可能过于保守，给新进入者带来竞争优势。 保证模型输出准确性：考虑到金融问题的重要性，新的 AI 模型需要尽可能准确，一开始人类常作为最终验证环节。 总之，构建特定领域数据集需要根据实际情况选择合适的方法，并注重数据的质量和准确性。

以下是构建新闻收集的 Agent 工具的相关内容： 1. 可以通过 Coze 建立定时任务，执行工作流二，并添加分析文章和搜索文章等能力，变成一个消息情报官的 Agent，能够获得想要的领域或行业情报，还能深入挖掘相关情报信息。然后发布到 Coze 商店、豆包、飞书、微信、微信公众号、微信小程序等平台即可使用。可以构建多个分身，收集整理不同领域和行业的情报信息。 2. 最近 wiseflow 首席情报官很火，但几乎没有教程和搭建成功案例，其代码存在问题且依赖收费的 OpenAI API。可行的 Free 方案是通过文章链接订阅公众号，定时推送情报消息，并实现情报 CoT 问答。 3. 可以通过读 SQLiteDB 或者获取 RSS XML 页面 http://127.0.0.1:4000/feeds/all.atom 来获取更新的公众号。在公众号订阅不多时，建议使用分析 XML 页面。由于本地部署无法直接将文章同步到 Coze，可以选择使用多维表格及飞书机器人 API 的方式来实现中间数据的传递。在多维表格中设置状态转换，以了解文章是否已被解读和推送。

构建一个基于“AI+易经+禅悟”的智能体可以参考以下步骤： 1. 了解各种 AI 工具：熟悉不同 AI 工具的特点和用途，为后续工作选择合适的工具。 2. 学会写提示词：这是关键环节，决定能否清晰地向 AI 传达任务。 3. 搭建 AI 工作流：按照一定的流程和步骤将 AI 工具融入工作环节，提高效率。 4. 测试 AI 工作流：在使用初期可能会遇到不顺手的情况，需要多尝试并根据体验进行调整和优化。 5. 解决问题：当遇到现有 AI 工具不好用的情况，可能是提示词不够好或工具本身的问题，需要学习写好提示词、寻找更好的工具或寻求帮助。 6. 考虑制作智能体：当工作流效率较低时，可以考虑制作智能体来自动化完成一系列任务，需要学习相关知识或寻求专业人士的帮助。 需要注意的是，将易经和禅悟的元素融入其中需要您根据自身的理解和需求，在上述步骤中进行创新性的结合和应用。

以下是一些构建网站和设计网页的免费 AI 工具： 1. Bookmark 网址： 特点：AIDA 通过询问用户几个简单的问题，快速生成一个网站。提供直观的拖放编辑器，用户可以轻松自定义网站内容和布局。包括多种行业模板和自动化营销工具。 2. 10Web 网址： 特点：基于 AI 的 WordPress 网站构建工具，可以自动生成网站布局和设计。提供一键迁移功能，将现有网站迁移到 10Web 平台。集成的 AI 驱动 SEO 分析和优化工具。 3. Wix ADI 网址： 特点：基于用户提供的信息，Wix ADI 可以自动生成一个定制化的网站。提供多个设计选项和布局，用户可以进一步调整和自定义。集成了 SEO 工具和分析功能，帮助优化网站表现。

构建专业知识库可以通过以下两种方式： 使用 GPT 构建： 1. 将大文本拆分成若干小文本块（chunk）。 2. 通过 embeddings API 将小文本块转换成 embeddings 向量，这些向量与文本块的语义相关，并在向量储存库中保存这些向量和文本块作为问答的知识库。 3. 当用户提出问题时，将问题通过 embeddings API 转换成问题向量，与向量储存库中的文本块向量比对，查找距离最小的几个向量，把对应的文本块提取出来，与原有问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 使用 Dify 构建： 1. 准备数据：收集需要纳入知识库的文本数据，包括文档、表格等格式，并对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 2. 创建数据集：在 Dify 中创建新的数据集，上传准备好的文档，并为数据集编写良好的描述。 3. 配置索引方式：Dify 提供了三种索引方式，包括高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式，根据实际需求选择合适的方式。 4. 集成至应用：将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中，作为应用的上下文知识库使用，并在应用设置中配置数据集的使用方式。 5. 持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代，定期更新知识库，增加新内容以保持时效性。 总的来说，Dify 提供了可视化的知识库管理工具，关键步骤包括数据准备、数据集创建、索引配置、集成应用和持续优化。

构建一个 Agent 通常从计划、记忆、工具、行动这 4 个方面来描述，每个方面具体包含的内容如下： 计划（Planning）： 子目标分解：将大型任务分解为较小可管理的子目标，以便有效处理复杂任务。 反思与改进：对过去的行动进行自我批评和自我反思，从错误中学习并改进未来的步骤，从而提高最终结果的质量。 记忆（Memory）： 短期记忆：将所有的上下文学习视为利用模型的短期记忆来学习。 长期记忆：通过利用外部的向量存储和快速检索来提供长期存储和召回信息的能力。 工具（Tools）： Agents 学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息，包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 行动（Action）： 当接收到任务时，GPT 会先思考决定如何使用工具，然后可能会出现一个小图示，告知用户它尝试使用工具来完成任务。例如在让它搜索、画图时，它会做出相应的行动。