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创建知识库

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创建知识库的方法如下：

  • 手动清洗数据创建智能体的知识库：
    • 在线知识库：点击创建知识库，创建画小二课程的 FAQ 知识库。飞书在线文档中每个问题和答案以###分割，可点击编辑修改和删除，添加 Bot 后可在调试区测试效果。
    • 本地文档：对于本地 word 文件，注意不能将大量内容一股脑全部放入训练，应先放入大章节名称内容，再按固定方式人工标注和处理章节内详细内容，然后选择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。
  • 在扣子（https://www.coze.cn/home）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，单击创建知识库，配置知识库名称、描述并确认。一个团队内的知识库名称需唯一。
    • 在单元页面，单击新增单元，选择要上传的数据格式和文本内容上传方式完成内容上传。
  • 在 Coze 中创建知识库：
    • 来到个人空间，找到知识库导航栏，点击创建知识库。知识库是共享资源，多个 Bot 可引用同一知识库。
    • 选择知识库的格式（目前支持文档、表格、图片），填写相关信息。如选择本地文档和自定义的文档切割，数据处理完成后，一个问答对会被切割成一个文档片。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

【智能体】让Coze智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档

本次创建知识库使用手动清洗数据，上节课程是自动清洗数据：[【智能体】用Coze在微信里搭建一个机器人，还能挖掘销售线索](https://a1i1hjmvcf0.feishu.cn/docx/JSdDd8ybLo7OHqxmePwcHlbLn3b?from=from_copylink),自动清洗数据会出现目前数据不准的情况，本节视频就尝试使用手动清洗数据，提高数据的准确性。[heading3]3.1在线知识库[content]点击创建知识库，创建一个画小二课程的FAQ知识库知识库的飞书在线文档，其中每个问题和答案以###分割，暂时不要问为什么。选择飞书文档选择自定义的自定义输入###然后他就将飞书的文档内容以###区分开来，这里可以点击编辑修改和删除。点击添加Bot添加好可以在调试区测试效果[heading3]3.2本地文档[content]本地word文件，这里要注意了~~~如何拆分内容，提高训练数据准确度，将海报的内容训练的知识库里面画小二这个课程80节课程，分为了11个章节，那训练数据能不能一股脑全部放进去训练呢。答案是~~不能滴~~~正确的方法，首先将11章的大的章节名称内容放进来，如下图所示。章节内详细内容格式如下如所示，如果你再分节的内容，依次类推细化下去。每个章节都按照这种固定的方式进行人工标注和处理然后选择创建知识库自定义清洗数据，这里不再赘述。[heading3]3.3发布应用[content]点击发布确保在Bot商店中能够搜到，如图所示可以搜索到画小二智能小助手，这个很重要，没有通过发布的获取不到API的。

创建并使用知识库

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）[购买后新人常见问题汇总.txt](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/FNqobmfgBo5eGHxfZJ1cbOJ9n1H?allow_redirect=1)1.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

Others are asking
有哪些比较好的AI知识库学习网站
以下是一些比较好的 AI 知识库学习网站及相关学习建议： 通往 AGI 之路知识库： 提供了全面系统的 AI 学习路径，帮助您了解从 AI 常见名词到 AI 应用等各方面知识。 包含关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍、AIPO 线下活动及 AI 相关探讨、way to AGI 社区活动与知识库介绍等内容。 信息来源有赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等，推荐大家订阅获取最新信息并投稿。 有社区共创项目，如 AIPU、CONFIUI 生态大会，每月有切磋大会等活动，还发起了新活动 AIPO。 学习路径方面，有李弘毅老师的生成式 AI 导论等高质量学习内容，可系统化学习或通过社区共创活动反推学习，鼓励整理学习笔记并分享交流。 有经典必读文章，如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章，还包括软件 2.0 时代相关内容。 初学者入门推荐看 open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。 有历史脉络类资料，整理了 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。 网站：ytoAGI.com 相关渠道：公众号“通往 AGI 之路”、 在线教育平台：如 Coursera、edX、Udacity 等，上面有一系列为初学者设计的课程，您可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 对于新手学习 AI，建议： 了解 AI 基本概念：阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 开始 AI 学习之旅：在「」中，找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 实践和尝试：理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。
2025-02-18
有什么提升 RAG 知识库问答的好的 prompt
以下是一些提升 RAG 知识库问答的好的 prompt 相关内容： RAG 在 Natural Questions、WebQuestions 和 CuratedTrec 等基准测试中表现出色，在使用 MSMARCO 和 Jeopardy 问题进行测试时，生成的答案更符合事实、具体且多样，FEVER 事实验证使用 RAG 后也有更好结果，说明 RAG 是可行方案，能增强知识密集型任务中语言模型的输出，基于检索器的方法常与 ChatGPT 等流行 LLM 结合提高能力和事实一致性，可在 LangChain 文档中找到相关例子。 RAG 能显著提高大模型在处理私域知识或垂直领域问答时的效果。其流程包括：上传文档（支持多种格式，会转换为 Markdown 格式）、文本切割、文本向量化（存入向量数据库）、问句向量化、语义检索匹配（匹配出与问句向量最相似的 top k 个）、提交 Prompt 至 LLM、生成回答返回给用户。RAG 研究范式分为基础 RAG、高级 RAG 和模块化 RAG。 高级 RAG 特点：支持多模态数据处理，增强对话性，具备自适应检索策略，能进行知识融合，扩展了基础 RAG 功能，解决复杂任务局限，在广泛应用中表现出色，推动自然语言处理和人工智能发展。 模块化 RAG 侧重于提供更高定制性和灵活性，将系统拆分成多个独立模块或组件，每个组件负责特定功能，便于根据不同需求灵活组合和定制。
2025-02-18
怎么做一个知识库智能问答机器人？
要做一个知识库智能问答机器人，主要基于大模型的 RAG 机制，具体步骤如下： 1. 理解 RAG 机制：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，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。它先从大型数据集中检索与问题相关的信息，然后利用这些信息生成更准确、相关的回答。可以想象成在巨大图书馆里找相关书籍，再基于书籍信息给出详细回答，这种方法结合大量背景信息和先进语言模型能力，使生成内容更精确，提升对话 AI 的理解力和回答质量。 2. 创建知识库：创建包含大量社区 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，通过手工录入方式上传文章内容，并陆续将社区其他板块的文章和资料导入。 3. 设计 Bot：在设计中添加知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，尽可能利用好知识库返回的内容进行结合回答。 此外，在飞书中，还可以利用飞书智能伙伴创建平台（Aily）来搭建 FAQ 机器人，它是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，能为企业提供简单、安全且高效的环境，帮助轻松构建和发布 AI 应用。
2025-02-18
知识库搭建
知识库搭建主要包括以下几个方面： 1. “拎得清、看得到、想得起、用得上”的核心步骤： 拎得清：主动选择和判断高质量、与目标相关的信息源，利用 AI 搜索引擎、加入优质社群和订阅号等建立信息通路，具备信息嗅探能力。 看得到：确保所选信息能频繁且不经意地触达个人，通过浏览器插件、笔记工具等组织信息，使其易于检索和浏览。 想得起：强调信息的内化和知识线索建立，做好标记（关键词、tag）、选择合适存放位置，推荐使用 PARA 笔记法等方法组织串联信息。 用得上：将积累的知识转化为实际行动和成果，在解决问题或创造价值时能从知识库中调取相应信息。 2. RAG 技术： 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 RAG 是当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时的主要方法，首先检索外部数据，然后在生成步骤中将其传递给 LLM。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储（包括嵌入和向量数据存储）、检索、输出（把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案）。 文本加载器是将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。 3. 智能体知识库创建： 手动清洗数据，提高数据准确性。 在线知识库：创建画小二课程的 FAQ 知识库，飞书在线文档中每个问题和答案以分割，可编辑修改和删除，添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档：注意拆分内容，提高训练数据准确度，按章节进行人工标注和处理。 发布应用：确保在 Bot 商店中能搜到。
2025-02-18
知识库搭建
知识库搭建主要包括以下几个方面： 1. “拎得清、看得到、想得起、用得上”的核心步骤： 拎得清：主动选择和判断高质量、与目标相关的信息源，利用 AI 搜索引擎、加入优质社群和订阅号等建立信息通路，具备信息嗅探能力。 看得到：确保所选信息能频繁且不经意地触达个人，通过浏览器插件、笔记工具等组织信息，使其易于检索和浏览。 想得起：强调信息的内化和知识线索建立，做好标记（关键词、tag）、选择合适存放位置，推荐使用 PARA 笔记法等方法组织串联信息。 用得上：将积累的知识转化为实际行动和成果，在解决问题或创造价值时能从知识库中调取相应信息。 2. RAG 技术： 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 RAG 是当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时的主要方法，首先检索外部数据，然后在生成步骤中将其传递给 LLM。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储（包括嵌入和向量数据存储）、检索、输出（把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案）。 文本加载器是将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。 3. 智能体知识库创建： 手动清洗数据，提高数据准确性。 在线知识库：创建画小二课程的 FAQ 知识库，飞书在线文档中每个问题和答案以分割，可编辑修改和删除，添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档：注意拆分内容，提高训练数据准确度，按章节进行人工标注和处理。 发布应用：确保在 Bot 商店中能搜到。
2025-02-18
知识库框架
以下是关于知识库框架的相关内容： 智能体的目标和框架： 智能体的交互能力：包括大模型本身的交互能力、多 Agent 的灵活性、workflow 的妙用（如引导用户输入车辆信息便于大模型理解和分析）以及上下文说明。 智能体的知识体量：涵盖豆包大模型本身的行业数据和语料库、知识库（包括结构化数据与非结构化数据），以及创建知识库的步骤和参赛用知识库，还涉及大模型 RAG 检索、大模型的选择和参数设定以及新模型的调用方法。 智能体的记忆能力：包含变量、数据库和信息记录。 知识： 外置知识是由外部数据库提供，能动态更新和调整。涉及多种数据存储和组织方式，如向量数据库（常用于处理和索引非结构化数据）、关系型数据库（适用于事务性数据存储）、知识图谱（适合复杂语义分析和知识推理）。在实际应用中，外置知识的集成和管理常采用 RAG 架构，能结合检索和生成，增强模型生成能力，实时检索和整合最新外部信息。 陈财猫团队的提示词相关知识库文章索引：
2025-02-18
如何创建属于自己的智能体
以下是创建属于自己的智能体的一般步骤： 1. 对于 Coze 智能体： 打开扣子官网：https://www.coze.cn/ 。 “画小二智能小助手”Coze 商店体验地址：https://www.coze.cn/store/bot/7371793524687241256?panel=1&bid=6cqnnu5qo7g00 。 点击创建 Bot，在对话框中工作空间选择“个人空间”，命名为画小二智能小助手。 设置画小二助手的提示词。 2. 对于用 Coze 的工作流创建： 打开 Coze 官网 https://www.coze.cn/home 。 创建图像工作流，图像流分为智能生成、智能编辑、基础编辑三类。 空间风格化插件有相关参数，如 image_url 是毛坯房的图片地址；Strength 是提示词强度，影响效果图；Style 是生成效果的风格，如新中式、日式、美式、欧式、法式等；user_prompt 是用户输入的 Promot 提示词。 按照构架配置工作流，调试工作流毛坯房测试用例：https://tgi1.jia.com/129/589/29589741.jpg 。 开始节点对应配置三项内容，进行提示词优化。 设定人设和回复逻辑，然后点击右上角发布。 3. 对于智谱 BigModel 共学营第二期的微信助手： 注册智谱 Tokens 智谱 AI 开放平台：https://bigmodel.cn/ 。 参与课程至少需要有 token 体验资源包，获取资源包的方式有：新注册用户注册即送 2000 万 Tokens；充值/购买多种模型的低价福利资源包，如直接充值现金，所有模型可适用：https://open.bigmodel.cn/finance/pay ，语言资源包：免费 GLM4Flash 语言模型/ ，所有资源包购买地址：https://bigmodel.cn/finance/resourcepack ，共学营报名赠送资源包。 先去【财务台】左侧的【资源包管理】查看自己的资源包，本次项目会使用到的有 GLM4、GLM4VPlus、CogVideoX、CogView3Plus 模型。 进入智能体中心我的智能体，开始创建智能体。
2025-02-16
怎么创建自己的知识库
以下是创建自己知识库的步骤： 1. 来到个人空间，找到知识库导航栏，点击创建知识库。需要注意的是，知识库是共享资源，您的多个 Bot 可以引用同一个知识库。 2. 选择知识库的格式并填写一些信息。目前（2024.06.08）支持三种格式：文档、表格（CSV、Excel 等）、图片（上传一张图片并填写图片文字说明）。格式并不重要，重要的是要了解影响 RAG 输出质量的因素。 3. 以本地文档为例（问答对可以选择表格），选择自定义的文档切割。 4. 完成数据处理。处理完成后，一个问答对会被切割成一个文档片。 关于使用知识库，您可以参考这篇教程： 。 创建知识库的小技巧：知识库好不好用，跟内容切分粒度有很大关系，我们可以在内容中加上一些特殊分割符，比如“”，以便于自动切分数据。分段标识符号要选择“自定义”，内容填“”。最终的知识库结果中，同一颜色代表同一个数据段，如果内容有误需要编辑，可以点击具体内容，鼠标右键会看到“编辑”和“删除”按钮，可以进行编辑或删除。
2025-02-15
教培机构怎么创建一个智能体帮我给每一个学生写评价
以下是为教培机构创建一个能为每个学生写评价的智能体的相关指导： 首先，明确评价的维度和标准。可以参考以下几个方面： 1. 语言的准确性、清晰度和规范性，每项 5 分，共 5 分。 2. 讲授的严密性和逻辑性，每项 5 分，共 5 分。 3. 语言的生动性和趣味性，每项 5 分，共 5 分。 4. 针对学生实际的可接受性和启发性，每项 5 分，共 5 分。 5. 语言的艺术性，每项 5 分，共 5 分。 在评价作文方面，需要考虑多个因素，包括：错别字、词、标点识别；好词好句识别、内容评价、逻辑结构评价、语言表达评价、段落评价等。利用大模型高效、准确、丰富知识的优秀特点，对学生作文进行综合打分。 在创建智能体时，要注重以下几点： 1. 让智能体具备深层次语义理解能力，即便处于复杂语境，也能有效辨识出不恰当的词汇和错误的句子构造。 2. 利用大规模数据识别能力，使其能够辨别出哪些词汇或句子搭配在正式书面语中较为罕见，进而准确标出错词错句。 3. 培养智能体基于上下文来判定词语和句子的恰当性，即便是语法正确但语境不适宜的用词也能被有效识别。 4. 让智能体掌握语法规则习得能力，使其能够检测句子是否遵守了语法标准。 同时，写好提示词是创建智能体的第一步。可以参考一些相关的示例，如儿童寓意故事创作者的知识库中的故事，从中学习如何构思和组织语言。 另外，还可以参考之前让 AI 当评委的经验，如通义听悟录音转文字，丢给自编的多个智能体出分数并填结果。结果显示分数高的五位和三位人类评委选出来的前五一致，只是排名有一位的差异。 总之，创建这样的智能体需要综合考虑多方面的因素，并不断优化和改进，以提高评价的准确性和有效性。
2025-02-15
目前我有个数据源头，可能是excle或mysql数据库。他们都含义以下字段： 发货日期 物料编号 物料描述 板块 实际已交货量 销售单位 金额(RMB) 金额(不含税RMB) 国家 品牌； 我需要创建一个智能体助手，用于分析这些数据，这个智能通助手需要能按用户需要，分析各个维度的数据，并按板块等维度汇总，并转为柱状图图表表现出现，并表现用户所有日期的近一周的变化，并阐明变化或波动是由哪些数据导致的？ 结合以上需求，我需要在飞书上构建一个企业每日利润表分析与汇报助手，该选定哪种prompt框架
很抱歉，目前飞书知识库中没有关于您所描述的这种特定需求下应选定哪种 prompt 框架的相关内容。但一般来说，构建这样的企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架可以考虑以下几个方面： 1. 明确数据来源和格式：清晰描述数据来自 Excel 或 MySQL 数据库，以及包含的具体字段。 2. 定义分析维度和指标：如按板块、国家等维度汇总数据，关注利润相关的指标。 3. 设定时间范围：明确分析近一周的数据变化。 4. 描述图表要求：指定以柱状图展示数据。 5. 解释变化原因：阐明导致数据变化或波动的关键因素。 您可以根据实际情况进一步细化和完善这个框架。
2025-02-15
目前我有个数据源头，可能是excle或mysql数据库。他们都含义以下字段： 发货日期 物料编号 物料描述 板块 实际已交货量 销售单位 金额(RMB) 金额(不含税RMB) 国家 品牌； 我需要创建一个智能体助手，用于分析这些数据，这个智能通助手需要能按用户需要，分析各个维度的数据，并按板块等维度汇总，并转为柱状图图表表现出现，并表现用户所有日期的近一周的变化，并阐明变化或波动是由哪些数据导致的？
要创建这样一个智能体助手来分析您提供的数据，以下是一些建议的步骤： 1. 数据获取与预处理： 从 Excel 或 MySQL 数据库中读取数据。 对数据进行清洗和预处理，例如处理缺失值、异常值等。 2. 数据分析与计算： 按照用户需求的维度（如板块、国家、品牌等）对数据进行分组和汇总计算。 计算近一周的数据变化情况。 3. 图表生成： 使用合适的图表库（如 matplotlib、Seaborn 等）将汇总后的数据以柱状图的形式展示。 4. 变化原因分析： 通过比较不同维度的数据，找出导致变化或波动的关键因素。 在技术实现方面，您可以使用 Python 编程语言来完成上述任务。例如，使用 Pandas 库进行数据处理和分析，使用 Matplotlib 库生成图表。希望这些建议对您有所帮助，如果您在实现过程中遇到具体的技术问题，欢迎随时向我咨询。
2025-02-15
如何创建一个含有物理试题库且能分析试题、命制试题和组卷的的智能体
要创建一个含有物理试题库且能分析试题、命制试题和组卷的智能体，您可以参考以下步骤： 1. 阿里云百炼： 访问百炼控制台中“我的应用”，单击新增应用，在智能体应用页签，单击直接创建。如果您之前已创建过应用，则单击右上角的新增应用。控制台页面链接：https://bailian.console.aliyun.com/?spm=5176.29619931.J__Z58Z6CX7MY__Ll8p1ZOR.1.2f3e59fciQnmL7/home 进入智能体应用管理界面后，选择大模型并进行参数配置。您可以参考相关图示，单击设置，并在模型选择的下拉菜单中选择模型，比如通义千问Max。您可以根据需求进行模型参数的配置。 选择大模型之后，您就在百炼创建完成了一个智能体应用。您可以输入问题进行测试。 2. 智谱BigModel： 注册智谱Tokens：智谱AI开放平台：https://bigmodel.cn/ 参与课程至少需要有token体验资源包，获取资源包的方式有：新注册用户，注册即送2000万Tokens；充值/购买多种模型的低价福利资源包，直接充值现金，所有模型可适用：https://open.bigmodel.cn/finance/pay ；语言资源包：免费GLM4Flash语言模型/ ；所有资源包购买地址：https://bigmodel.cn/finance/resourcepack ；共学营报名赠送资源包。 先去【财务台】左侧的【资源包管理】看看自己的资源包，本次项目会使用到的有GLM4、GLM4VPlus、CogVideoX、CogView3Plus模型。 进入智能体中心我的智能体，开始创建智能体。 3. Coze智能体： 知识库： 本次创建知识库使用手动清洗数据，上节课程是自动清洗数据：，自动清洗数据会出现目前数据不准的情况，本节视频就尝试使用手动清洗数据，提高数据的准确性。 在线知识库：点击创建知识库，创建一个画小二课程的FAQ知识库。知识库的飞书在线文档，其中每个问题和答案以分割。选择飞书文档，选择自定义的自定义，输入，然后他就将飞书的文档内容以区分开来，这里可以点击编辑修改和删除。点击添加Bot，添加好可以在调试区测试效果。 本地文档：本地word文件，注意如何拆分内容，提高训练数据准确度，将海报的内容训练的知识库里面。画小二这个课程80节课程，分为了11个章节，不能一股脑全部放进去训练。正确的方法，首先将11章的大的章节名称内容放进来，章节内详细内容格式按固定方式进行人工标注和处理，然后选择创建知识库自定义清洗数据。 发布应用：点击发布，确保在Bot商店中能够搜到。
2025-02-10