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如何创建知识库？

回答

创建知识库主要有以下两种方式：

  1. 创建并上传表格数据：
    • 在页面顶部进入知识库页面，并单击创建知识库。
    • 在弹出的页面配置知识库名称、描述，并单击确认。需注意一个团队内的知识库名称不可重复，必须是唯一的。
    • 在单元页面，单击新增单元。
    • 在弹出的页面，选择表格格式，然后选择一种上传方式完成数据上传。
  2. 创建并上传文本内容：
    • 登录扣子。
    • 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。
    • 在页面顶部进入知识库页面，并单击创建知识库。
    • 在弹出的页面配置知识库名称、描述，并单击确认。同样一个团队内的知识库名称不可重复，必须是唯一的。
    • 在单元页面，单击新增单元。
    • 在弹出的页面选择要上传的数据格式，默认是文本格式，然后选择一种文本内容上传方式完成内容上传。

此外，还可以参考以下文章获取更详细的信息：大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

创建并使用知识库

[title]创建并使用知识库[heading1]创建知识库并上传表格数据你可以通过本地文件或API的方式上传结构化的表格数据到知识库中。上传后的数据会直接按照索引列进行分片。参考以下操作，创建知识库并上传表格数据。1.在页面顶部进入知识库页面，并单击创建知识库。2.在弹出的页面配置知识库名称、描述，并单击确认。一个团队内的知识库名称不可重复，必须是唯一的。1.在单元页面，单击新增单元。2.在弹出的页面，选择表格格式，然后选择一种上传方式完成数据上传。

创建并使用知识库

[title]创建并使用知识库[heading1]创建知识库并上传文本内容你可以将文本内容上传至知识库中，作为回复用户问题的内容源或通过向量搜索进行内容召回。例如你可以将产品使用文档上传至知识库中，创建一个专属的产品咨询顾问Bot来精准回答用户关于产品使用的相关问题。参考以下操作，创建知识库并上传文本内容。1.登录[扣子](https://www.coze.cn/home)。2.在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。3.在页面顶部进入知识库页面，并单击创建知识库。4.在弹出的页面配置知识库名称、描述，并单击确认。一个团队内的知识库名称不可重复，必须是唯一的。1.在单元页面，单击新增单元。2.在弹出的页面选择要上传的数据格式，默认是文本格式，然后选择一种文本内容上传方式完成内容上传。

这可能是讲 Coze 的知识库最通俗易懂的文章了

讲了一大堆，终于到了实战的环节了。这里我虽然使用Coze举例子，但是我希望可以帮助你举一反三，未来在接触到FastGPT、Dify等等AI Agent工具的时候都能快速的上手知识库组件。因为你了解了RAG的本质之后，无论什么知识库工具，本质都是一个皮而已！这些也是写这篇文章的目的：让你做到知其然，知其所以然[heading2]创建知识库[content]1.来到个人空间，找到知识库导航栏，点击创建知识库这里我想说明的是，知识库是共享资源，也就是你的多个Bot可以引用同一个知识库1.选择知识库的格式，填写一些信息目前（2024.06.08）Coze支持三种格式文档表格（CSV、Excel等）图片（其实就是上传一张图片，然后填写个图片文字说明）这里格式并不重要，重要的是你要看懂上个章节讲的：影响RAG输出质量的因素1.我这里选择本地文档（问答对可以选择表格）file:购买后新人常见问题汇总.txt1.选择自定义的文档切割1.数据处理完成当数据处理完成后，你会发现，一个问答对被切割成一了一个文档片[heading2]使用知识库[content]关于使用知识库，大家可以看这篇教程：[大圣：胎教级教程：万字长文带你使用Coze打造企业级知识库](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb)，这篇文章已经讲的很详细了，这里就不再赘述了

其他人在问
知识库都有哪些提示词框架
以下是一些常见的提示词框架： ICIO 框架：包括 Instruction（指令）、Context（背景信息）、Input Data（输入数据）、Output Indicator（输出引导）。 CRISPE 框架：涵盖 Capacity and Role（能力和角色）、Insight（见解）、Statement（声明）、Personality（个性）、Experiment（实验）。 BROKE 框架：包含 Background（背景）、Role（角色）、Objectives（目标）、Key Result（关键结果）。 TRACE 框架：有 TASK（任务）、REQUEST（请求）、ACTION（行动）、CONTEXT（上下文）、EXAMPLE（示例）。 ERA 框架：包括 EXPECTATION（期望）、ROLE（角色）、ACTION（行动）。 CARE 框架：由 CONTEXT（上下文）、ACTION（行动）、RESULT（结果）、EXAMPLE（示例）组成。 ROSES 框架：包含 ROLE（角色）、OBJECTIVE（目的）、SCENARIO（方案）。 Evolve 框架：包括试验并改进，通过改进输入、改进答案、重新生成等方法。 APE 框架。 COAST 框架：包含 CONTEXT（上下文背景）、OBJECTIVE（目的）、ACTION（行动）、SCENARIO（方案）、TASK（任务）。 TAG 框架：包括 TASK（任务）、ACTION（行动）、GOAL（目标）。 RISE 框架。
2024-10-17
基于飞书的知识库RAG的搭建，需要什么接口进行全文搜索
基于飞书的知识库 RAG 搭建，可用于全文搜索的接口方式主要有以下几种： 1. 语义检索：语义匹配关注查询和文档内容的意义，而非仅仅表面的词汇匹配。通过向量的相似性来判断语义的相似性。 2. 全文检索：这是基于关键词的检索方式。例如，对于句子“猫的饮食习惯包括吃鱼和鸡肉”，输入“猫”“饮食”“猫的饮食习惯”“吃鱼”等关键词可搜索到该句子，但输入“猫喜欢吃什么呀”则无法搜索到。 3. 混合检索：结合了语义匹配和全文检索的优点，通常系统先进行全文检索获取初步结果，然后再对这些结果进行语义匹配和排序。 此外，在本地部署资讯问答机器人实现 RAG 时，会涉及加载所需的库和模块，如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源，ollama 用于在 python 程序中跑大模型。还会为文档内容生成向量，如使用文本向量模型 bgem3 等。 在开发 LangChain 应用开发指南中，实现 LangChain 和 RAG 的结合时，需要加载数据、分割文档、转换嵌入并存储到向量存储器、创建检索器以及聊天模型等步骤。
2024-10-17
推荐一些知识库系统
以下为您推荐一些知识库系统： 1. 专家系统： 是符号人工智能的早期成就之一，为充当有限问题领域的专家而设计。 包含从人类专家提取的知识库、推理引擎以及问题记忆。 推理引擎协调问题状态空间的搜索过程，必要时向用户提问。 例如根据动物物理特征判断动物的专家系统，可通过绘制 ANDOR 树或使用规则来表示知识。 2. AI Agent 中的外置知识： 由外部数据库提供，特点是能够动态更新和调整。 涉及多种数据存储和组织方式，包括向量数据库、关系型数据库和知识图谱。 实际应用中常采用 RAG 架构，结合检索和生成，增强模型的生成能力。 3. 知识管理体系： 是组织和管理信息、数据和知识的方法，帮助个人或组织有效捕捉、组织、访问和使用知识，提高效率、创新能力和决策质量。 包括收集信息、整理知识、分享经验、促进学习和创新等流程，以及分类、标签和索引等组织方式。 关键组成部分有知识的捕捉、组织、分享和应用。 创建知识管理体系可提高效率、增强决策能力、促进创新和增强适应能力。
2024-10-16
你好，你的知识库管理采用的大模型流程是什么，请勇mermaid说明一些
以下是关于大模型流程的详细说明： RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）技术应用于利用大模型能力搭建知识库，其流程主要包括以下 5 个过程： 1. 文档加载（Document Loading）：从多种不同来源加载文档，如 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据以及 Python、Java 之类的代码等。LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 2. 文本分割（Splitting）：文本分割器把文档切分为指定大小的块，称为“文档块”或者“文档片”。 3. 存储： 将切分好的文档块进行嵌入（Embedding）转换成向量的形式。 将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索（Retrieval）：通过某种检索算法从向量数据库中找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出（Output）：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，LLM 会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案。 从用户提出问题开始，还经历了以下流程： 1. 用户问题的理解。 2. 根据用户问题进行路由。 3. 进行初步的检索。 4. 对初步检索的结果进行重排序。 5. 将重排序后的结果和用户的查询意图组合成上下文输入给大模型。 6. 大模型通过指定的提示词生成输出结果。 需要注意的是，重排序的结果通常不会都被用作大模型的上下文，因为大模型的上下文有限制。可以设置一个阈值进行截断，比如只使用前 3 5 个文档；也可以设置一个相关性分数的阈值，只取相关性分数大于某个值的文档。一些先进的 RAG 系统会对选中的文档进行摘要或压缩，以在有限的空间内包含更多相关信息。 在大模型输出结果后还有后置处理，可能包括敏感内容检测和移除、格式化输出等。 LLM 的工作原理可以这样理解：以“我今天吃了狮子头和蔬菜”这句话为例，在 Transformer 中，会由 Attention 层对这句话加入更多的信息来补充，比如补充“狮子头是一道菜”“今天是星期六”等等。这些补充信息，会作为输入给到下一个 Attention 层进行补充。最终层与层之间，哪些信息需要补充，哪些信息需要保留，哪些信息传递，均由模型自主学习完成。总结起来就是大模型以词向量和 Transformer 的模型学习了海量的知识，把知识作为向量空间中的一种关系网进行存储，并在接受输入时，通过向量空间中的一系列匹配进行输出。这就像人脑在阅读学习的过程，记忆的不是点状的知识，而是网状的经验。
2024-10-15
如何通过ollama 搭建本地知识库
以下是通过 Ollama 搭建本地知识库的步骤： 1. 了解背景：本文思路来源于视频号博主黄益贺，旨在分享如何部署本地大模型及搭建个人知识库，让您了解相关核心技术及流程。 2. Ollama 简介：Ollama 是一个开源框架，用于简化本地运行大型语言模型的过程，是轻量级、可扩展的，提供简单 API 和预构建模型库，适合初学者和非技术人员，能推动大型语言模型的发展和应用。 3. 安装 Ollama：官方下载地址为 https://ollama.com/download ，安装完成后可通过访问特定链接判断是否安装成功。 4. 运行本地大模型：安装完成后，在命令行中运行相应命令，模型名称可通过查看，如选择 llama2 大模型，可根据机器配置选择合适参数的模型，运行时 Ollama 会自动下载大模型到本地。 此外，还有关于本地部署资讯问答机器人：Langchain + Ollama + RSSHub 实现 RAG 的相关内容，包括加载所需库和模块、从订阅源获取内容、为文档内容生成向量等步骤。
2024-10-12
请简要介绍WaytoAGI知识库
WaytoAGI 是一个由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库。 在短短一年间，靠着口口相传拥有高达数千万的访问量。其知识库内容丰富，涵盖了 AI 绘画、AI 视频、AI 智能体、AI 3D 等多个版块，还包含赛事和活动以促进大家动手实践，有 AI 领域的最新进展、教程、工具和一线实战案例。 WaytoAGI 不仅是一个普通的技术社区，更是一个汇聚行业顶尖创作者和 KOL 的思想交流平台，社区制作的优质作品多次登上央视首页，广受好评。 它还孵化了如离谱村等大型共创项目，离谱村是由 WaytoAGI 孵化的千人共创项目，让大家学习和接触 AI 更容易、更感兴趣。参与者不分年龄层，都可以通过 AI 工具创作出各种各样的作品。 “通往 AGI 之路”的品牌 VI 融合了独特的设计元素，以彩虹色彰显多元性和创新，以鹿的形象象征智慧与优雅，通过非衬线字体展现现代感和清晰性，共同构建了一个充满活力和前瞻性的品牌形象。
2024-10-11
创建自己的ai agent
创建自己的 AI Agent 可以参考以下内容： AI Agent 是拥有各项能力来帮我们做特定事情的“打工人”。目前有不少大厂推出相关平台，如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。AI 智能体包含自己的知识库、工作流、还能调用外部工具，结合大模型的自然语言理解能力可完成复杂工作。 扣子（Coze）是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论是否有编程基础，都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，并可发布到社交平台和通讯软件上。通过简单 3 步创建智能体：首先起一个智能体的名称，然后写一段智能体的简单介绍，最后使用 AI 创建一个头像。 对于国内版扣子，暂时只支持使用“云雀大模型”作为对话引擎，携带上下文轮数默认为 3 轮，可根据业务需求在 0 到 30 之间修改。在 Bot 编排页面的“技能”区域可为 Bot 配置所需技能，不懂插件可选择“优化”按钮让 AI Bot 自动选择，也可自定义添加。还可根据需求配置知识库、数据库、工作流等操作，测试 Bot 可在“预览与调试”区域进行。
2024-10-16
国内可直接编辑或创建图像文件的最好用AI有哪些？
以下是一些国内可直接编辑或创建图像文件且好用的 AI 工具： 1. 无界 AI：可用于快速制作海报底图，并完成主题海报排版。操作流程包括确定主题与文案、选择风格与布局、生成与筛选、配文与排版。 2. Artguru AI Art Generator：在线平台，能生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 3. Retrato：将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 4. Stable Diffusion Reimagine：通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 5. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计，可将上传的照片转换为芭比风格。 6. 可灵：由快手团队开发，用于生成高质量的图像和视频，但价格相对较高。 7. 通义万相：在中文理解和处理方面表现出色，用户可选择多种艺术和图像风格，生成图像质量较高，操作界面简洁直观，用户友好度高，且目前免费，每天签到获取灵感值即可。但存在一定局限性，如某些类型的图像因国内监管要求无法生成，处理非中文语言或国际化内容可能不够出色，处理多元文化内容时可能存在偏差。
2024-10-15
如何创建一个AI agent
创建一个 AI agent 可以参考以下内容： AI agent 即 AI 智能体，是拥有各项能力来帮我们做特定事情的“打工人”。目前有不少大厂推出了自己的 AI 智能体平台，如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。 以字节的扣子为例，其官网为。在扣子平台上，无论用户是否具备编程基础，都能迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，并可将其发布到各种社交平台和通讯软件上进行交互聊天。 创建智能体通常可以通过简单 3 步：首先起一个智能体的名称，然后写一段智能体的简单介绍，最后使用 AI 创建一个头像。 制作 AI Agent 一般有两种方式：单纯通过 Prompt 来构建大脑模块（Prompttuning），适合“无趣的灵魂”，即拟人化不是那么重的情况；针对“有趣的灵魂”，最直接的解决方式是通过微调一个定向模型，一般创建方式是 Prompttuning + Finetuning 相结合。
2024-10-15
如何创建自己的ai
以下是在扣子平台创建自己的 AI Bot 的方法： 1. 步骤 1：创建一个 Bot 系统默认创建了一个 Personal 的个人团队，该团队内创建的资源例如 Bot、插件、知识库等无法分享给其他团队成员。您也可以创建团队或加入其他团队，更多信息，请参考。 进入团队空间后，默认打开 Bots 页面。 在 Bots 页面，单击创建 Bot。 输入 Bot 名称和介绍，然后单击图标旁边的生成图标，自动生成一个头像。 单击确认。Bot 创建后，您会直接进入 Bot 编排页面。您可以在左侧人设与回复逻辑面板中描述 Bot 的身份和任务。单击复制可使用模板格式添加描述。您可以在中间技能面板为 Bot 配置各种扩展能力。在右侧预览与调试面板中，实时调试 Bot。 2. 步骤 2：编写提示词 配置 Bot 的第一步是编写提示词（Bot 的人设与回复逻辑功能）。提示词是给大型语言模型（LLM）的指令，以指导其生成输出。Bot 根据 LLM 对提示词的理解来回答用户的问题。提示越清晰，就越符合预期。 在 Bot 配置页面的人设与回复逻辑面板中输入内容。例如：您可以单击优化，让大语言模型优化为结构化内容。更多详细信息，参考。 对于完全没有基础的新手，最快捷、最简单的创建第一个属于自己 AI Bot 的方式是在官网首页（https://www.coze.cn/home ），在中间的对话框里直接和“Coze 扣子 AI”对话，然后按照提示一步一步操作即可。发出回答后，扣子 AI 会根据需求创建一个全新的 AI Bot。创建成功后，点击它回答的链接，就可以直接进入到已创建 AI Bot 的配置页面。一个最简单的 AI Bot 就创建好了，您可以直接在这个页面上进行对话测试，也可以直接分享到微信、飞书等平台上，让朋友来体验您的 AI Bot。目前快速创建的功能会根据需求动态生成 AI 提示词、AI Bot 头像、AI Bot 名称、AI Bot 开场白、AI Bot 预置问题。
2024-10-13
创建好的机器人，如果有新的知识，他会学习吗，还是需要人工输入到知识库里
创建好的机器人在学习新知识方面，情况有所不同。以使用 Coze 免费打造微信 AI 机器人为例： 1. 搭建步骤： 开始节点和结束节点会自动生成。 开始节点配置：输入变量名写“Question”，描述为“用户输入的问题”，变量类型选“String”。 知识库配置：将开始节点和知识库左侧节点连接，引用开始节点的变量“Question”，选择之前创建好的知识库，并将知识库右侧节点与结束节点左侧相连。 结束节点配置：用于输出最终结果，回答格式设为“您的问题：{{question}} 问题的答案：{{answer}}”，在输出变量定义“question”引用开始节点的“Question”，“answer”引用知识库节点的输出“output”，回答模式选择使用设定内容直接回答。 试运行测试：点击右上角“试运行”，输入问题如“AIGC 课件”，点击右下角“运行”，可查看工作流每步的详细输入和输出。 2. 知识库创建： 在线知识库：点击创建知识库，创建如画小二课程的 FAQ 知识库。飞书在线文档中每个问题和答案以“”分割，选择飞书文档、自定义，输入“”进行区分，可编辑修改和删除，添加 Bot 后在调试区测试效果。 本地文档：对于如画小二 80 节课程分为 11 个章节的情况，不能一股脑全部放入训练，应先放入大章节名称内容，章节内详细内容按固定方式人工标注和处理，然后创建知识库自定义清洗数据。 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能搜到，否则无法获取 API。 但关于创建好的机器人能否自动学习新知识，上述内容未直接提及。一般来说，这取决于机器人的设计和配置，有些需要人工将新知识输入到知识库里，有些则可能具备一定的自动学习能力，但通常也需要人工干预和优化。
2024-10-08
创建聊天机器人时，数据还是存在本地吗，后面可以实时更新知识库吗
在创建聊天机器人时，数据的存储和更新情况如下： 扣子平台：内置强大的知识库功能，允许开发者上传和维护大量数据，这些数据可用于训练 AI Bot 以更准确理解和回应用户需求。平台具备数据库记忆能力，能存储和检索用户交互历史以提供个性化服务。数据上传形式多样，包括文本、图片、视频等，可通过直观编辑工具整理分类。上传数据用于训练优化 AI Bot，机器学习算法分析数据提高回答准确性和相关性。知识库支持实时更新，对金融、法律等需频繁更新信息的行业尤为重要。数据库能存储用户交互记录，包括提问、回答和反馈，目前数据库设置只能在创建 AI bot 时设置和修改，无需懂数据库语法或编程，用自然语言告知操作即可。通过分析交互历史，AI Bot 能提供个性化服务，开发者还能利用交互记录进行错误分析和修正以提高性能。 FastGPT + OneAPI + COW：创建知识库应用时，地址输入浏览器：http://这里替换为你宝塔左上角的那一串:3000/ 。进入后点击应用并创建，选择 qwen 模型，创建知识库，上传文件等待处理至文本状态为“已就绪”。回到创建的应用关联知识库，点击两个发布，新建并创建 key，保存 API 根地址并加上/v1 。安装并接入 cow 时，回到宝塔打开【终端】，依次执行相关命令。
2024-10-08