知识库管理

知识库用于为智能体应用提供可检索的业务资料。用户提问时，应用先从知识库中找到相关内容，再结合检索结果组织回答。将常见问题、业务制度、服务说明等资料整理进知识库，可以减少模型脱离业务资料自由回答的情况。

知识库管理位于 基础服务 → 组件中心 → 知识库管理。

知识库不是让模型重新训练或永久记住资料，而是在每次回答前临时检索相关内容，并将检索结果提供给模型。资料是否完整、检索设置是否合理，都会直接影响最终回答。

一、开始前先理解三个层级

知识库中的内容按照 知识库 → 数据集 → 数据 三层组织：

层级	作用	示例
知识库	管理一个相对独立的业务主题，并统一配置模型和检索方式	患者助手常见问题
数据集	将同类资料组织在一起	门诊服务、药品退换政策
数据	能够被检索的具体内容	一个问题及其答案、一段文档内容

创建顺序也是从外到内：先创建知识库，再添加数据集，最后录入或维护数据。只有知识库名称而没有数据集和数据时，应用无法检索到业务内容。

一次完整的使用流程为：

1. 创建知识库，确定资料类型、模型和检索方式；
2. 添加数据集并录入资料；
3. 使用召回测试验证检索效果；
4. 将知识库关联到智能体应用；
5. 根据测试和线上效果持续维护资料与检索参数。

二、知识库列表

进入知识库管理后，页面左侧为知识库分组，右侧为知识库列表。

• 知识库分组：用于按部门、业务或项目整理知识库。系统默认提供“全部知识库”和“默认分组”。
• 来源、类型、状态：用于缩小列表范围。
• 搜索知识库：按名称查找知识库。
• 状态开关：控制知识库是否可用。停用后，已经关联该知识库的应用也无法继续检索其中内容。
• 详情：进入知识库，管理数据集和数据。
• 设置：修改基础信息、模型设置和检索设置。
• 更多：提供移动、删除等管理操作。
• 召回测试：在不进入应用的情况下直接验证知识库能否找到正确内容。

2.1 给知识库分组

点击“知识库分组”右侧的 ＋，填写分组名称并点击 确定。创建或移动知识库时，可以将知识库放入对应分组。

分组只改变知识库在管理页面中的归类，不改变检索结果，也不会自动限制用户权限。

三、创建知识库

点击列表右上角的 添加知识库。创建窗口包含 基本信息、模型设置、检索设置 三个标签页，三个页面配置完成后才能创建。

3.1 填写基本信息

配置项	说明
知识库名称	使用能够直接说明内容范围的名称，例如“患者助手常见问题”。避免使用“测试库”“资料库 1”等难以识别的名称
知识库来源	本地知识库通过本平台录入或上传资料；三方知识库通过同步外部知识库构建
知识库类型	决定数据的组织方式，包括文档集、表格集和图片集
知识库分组	决定知识库在列表中的管理位置
知识库描述	说明资料内容、适用场景及适合回答的问题，便于后续维护人员判断用途

怎样选择知识库类型

• 文档集：适合制度文件、服务手册、说明文档等连续文本。
• 表格集：适合字段固定的结构化资料，例如“问题—答案”对照表、服务清单和药品目录。表格集查询会使用 NL2SQL 模型。
• 图片集：适合需要以图片为主要知识内容的场景。

知识库类型决定后续数据的组织和检索方式，创建后不可修改。若资料形式发生根本变化，应新建匹配类型的知识库，再迁移或重新录入资料。

3.2 选择模型

Embedding 模型

Embedding 模型将文本转换为向量。向量可以理解为一组表示文本语义特征的数字：表达方式不同但含义接近的两段文字，其向量通常也更接近。因此，向量检索能够找到“字面不同、意思相近”的内容。

Embedding 模型主要影响文档集的语义检索。选择时需要注意：

• 一个知识库只能使用一个 Embedding 模型；
• 模型选定后不可修改；
• 同一知识库中的数据必须使用同一套向量表示，否则新旧索引无法正确比较；
• 如果没有可选模型，需要先前往模型中心添加并启用 Embedding 模型。

NL2SQL 模型

NL2SQL 是“自然语言转 SQL”。在表格集查询中，它负责把“药品能不能退”这类自然语言问题转换为针对表格结构的查询指令。

NL2SQL 模型并不直接生成最终回答，而是帮助系统从结构化数据中找到符合条件的记录。对响应速度和成本敏感时，可以选择满足任务要求的轻量模型；字段多、问题复杂时，应优先保证模型理解表结构和查询条件的能力。

3.3 配置检索方式

检索方式决定平台用什么依据判断“哪条资料与用户问题最相关”。平台提供混合检索、向量检索和全文检索。

混合检索

混合检索同时执行全文检索和向量检索，再对两组结果进行合并排序。它既能识别关键词，也能处理同义表达，适合大多数通用问答场景。

混合检索支持两种排序策略：

• Rerank 模型：先获得候选结果，再由重排序模型比较用户问题与候选内容的相关性，将更匹配的结果排在前面。
• 权重配置：手动设置语义匹配与关键词匹配的相对权重。资料中包含大量编号、专有名词时，可以提高关键词权重；用户表达差异较大时，可以提高语义权重。

向量检索

向量检索按照语义相似度查找内容，适合同义表达多、用户提问方式不固定的场景。例如，资料中写“心肌梗死”，用户输入“心梗”时，向量检索仍有机会召回对应内容。

向量相似并不等于业务答案一定正确，因此仍需要通过 Rerank、Top K 和 Score 阈值控制结果质量。

全文检索

全文检索根据查询词在资料正文中的字面匹配情况返回结果，适合药品名称、疾病编码、制度编号等要求精确匹配的内容。如果用户用词与资料中的写法差异较大，全文检索可能无法命中。

检索方式	判断依据	适用场景	主要限制
混合检索	关键词与语义共同判断	大多数通用问答，不确定时优先选择	配置项较多，需要通过测试调整
向量检索	语义相似度	同义表达多、自然语言提问灵活	可能召回语义相近但业务上不准确的内容
全文检索	字面关键词	名称、编号、术语等精确查询	换一种说法后可能无法命中

Rerank、Top K 和 Score 阈值

• Rerank 模型：对已经召回的候选内容再次进行相关性排序。它不负责生成答案，也不会补充知识库中不存在的资料。
• Top K：本次检索最多保留多少条结果。值过小可能遗漏需要的资料；值过大可能把不相关内容一并交给模型，增加干扰和 Token 消耗。
• Score 阈值：过滤低于指定相关性分数的结果。阈值过高可能出现“没有召回结果”，阈值过低则可能引入无关内容。

首次配置时可以先保留平台默认值，再使用真实业务问题进行召回测试。不要只凭参数名称判断效果，也不要一次同时修改多个参数，否则很难确认是哪项调整产生了影响。

四、三方知识库

三方知识库用于同步外部系统中已经维护的知识内容。它与本地知识库的主要区别是数据来源：本地知识库的数据在本平台维护，三方知识库的数据由外部系统提供并按同步机制更新。

**开发中：**三方知识库暂不可用，具体支持的连接方式、同步范围、更新频率和权限策略以后续上线功能为准。

五、查看知识库详情

在列表中点击 详情，进入知识库详情页。

顶部概况区展示：

• 知识库来源：本地知识库或三方知识库；
• 知识库类型：文档集、表格集或图片集；
• 包含数据集：当前知识库中的数据集数量；
• 合计字符数：知识库中可统计文本内容的总字符数；
• 关联应用数：正在使用该知识库的应用数量。

“关联应用数”是修改和删除知识库前的重要检查项。知识库已经被应用引用时，停用、删除或调整检索配置都可能影响应用回答。

页面下方为数据集列表。“召回次数”表示该数据集中的内容被检索命中的累计次数，可用于辅助判断资料是否被实际使用，但召回次数高并不代表回答一定正确。

六、添加和维护数据集

在知识库详情页点击 添加数据集。根据页面提供的入口，可以上传文档、自定义添加或创建空白数据集：

• 上传文档添加：适合已有 XLSX、CSV 等资料文件的情况。可以从文件资源中选择文件，也可以先本地上传，再用于创建数据集。
• 自定义添加：先定义字段，再逐条录入数据，适合数据量较小或需要自定义表结构的情况。
• 创建空白数据集：先建立数据集，后续再逐步补充内容。

创建时通常需要完成“选择数据源 → 结构配置与预览 → 创建完成”。进入下一步前，应检查列名、数据类型和预览内容是否正确；错误的表头或数据类型会直接影响后续查询。

6.1 查看数据集

在知识库详情页的数据集列表中点击 详情，进入数据集详情页。

表格集的数据通常按行展示，每一行代表一条可查询的数据。图中的“问题”被标记为索引字段，表示系统会重点使用该字段进行查询匹配；“答案”保存对应的业务内容。

可以通过状态开关停用某条数据。停用后该条内容不会参与正常检索，但仍保留在数据集中。

6.2 编辑数据

点击一条数据右侧的 编辑数据，修改字段内容和数据关键词。

• 问题、答案：保存结构化数据中的字段值，带星号的字段必须填写。
• 数据关键词：用于补充可能的查询表达，例如同义词、简称和常见说法。关键词应与该条数据直接相关，避免添加过于宽泛的词，否则可能增加误召回。
• 召回次数：展示该条数据被检索命中的次数。

修改后应重新执行召回测试，确认新内容能够命中，同时没有挤占其他更相关的结果。

6.3 重命名数据集

在数据集列表中点击 重命名，修改数据集名称。

名称用于管理和识别数据集，不会直接改变检索效果。建议使用能够说明资料范围的名称，不要仅使用日期或序号。

七、修改知识库设置

在知识库列表或详情页点击 设置，可以重新查看和调整知识库配置。

7.1 基本信息

可以修改名称、分组和描述等信息。知识库来源和类型关系到数据组织方式，创建后不能随意切换。

7.2 模型设置

Embedding 模型一旦用于创建索引便不可修改。表格集可以根据实际需要调整 NL2SQL 模型，但调整后应使用原有典型问题重新测试，避免查询理解能力发生退化。

7.3 检索设置

可以根据召回测试结果调整检索方式、排序策略、Top K 和 Score 阈值。调整前建议记录原配置和测试结果，调整后使用同一组问题对比，避免仅凭单次结果判断。

八、召回测试

召回测试用于在知识库关联应用前验证检索效果。可以从知识库列表左下角、知识库操作菜单或详情页右上角进入。它验证的是“系统能否从知识库找到正确资料”，不负责生成应用的最终回答。

操作步骤：

1. 在“源文本”中输入一个真实用户可能提出的问题；
2. 选择需要测试的知识库，最多可以选择 10 个；
3. 确认每个知识库使用的检索方式；
4. 点击 测试；
5. 在右侧检查召回内容、排列顺序和相关性分数。

8.1 怎样阅读召回结果

测试完成后，右侧会按照相关性从高到低展示召回结果。上图示例使用问题“上门服务有什么服务”，共返回 3 条结果，最高分为 0.95。

• 召回结果数：本次检索最终返回的内容数量，通常不会超过检索设置中的 Top K。返回数量少于 Top K 时，可能是候选内容不足，也可能是部分内容被 Score 阈值过滤。
• 相关性分数：表示该条内容与测试问题的匹配程度。同一次测试中，分数越高的结果通常越相关。分数用于比较和调参，不等同于答案正确率，也不宜直接比较不同模型或不同检索配置下的分数。
• 分段内容：展示本次命中的具体数据。表格集会同时显示索引字段和其他字段，例如“问题”和“答案”。
• 来源路径：显示结果来自哪个知识库和数据集。选择多个知识库测试时，应检查结果是否来自预期的数据源。
• 打开：进入对应数据，便于核对完整内容或直接修正资料。

判断一次测试是否通过，不能只看最高分。还需要确认：

1. 第一条结果是否直接回答当前问题；
2. 排在前面的结果是否比后面的结果更相关；
3. 返回内容是否来自正确的知识库和数据集；
4. 是否混入可能误导模型的无关内容；
5. 结果中的业务内容是否完整、有效且经过审核。

不要只用资料中的原句测试。建议至少覆盖以下情况：

测试类型	示例目的
标准问题	确认资料中的典型问法能够命中
同义表达	确认换一种说法后仍能找到正确内容
精确术语	确认名称、编号或专业术语能够准确命中
无答案问题	确认知识库没有相关资料时，不会返回明显无关内容
相似问题	确认多条内容相近时，最相关结果能够排在前面

如果测试结果不理想，可以按以下顺序排查：

1. 确认正确答案确实已经录入，且对应数据处于启用状态；
2. 检查问题、答案、关键词和文档内容是否清晰完整；
3. 检查知识库类型和检索方式是否适合当前资料；
4. 检查 Top K 是否过小、Score 阈值是否过高；
5. 必要时调整 Rerank 模型或混合检索权重；
6. 每次只修改一项配置，并使用同一组问题复测。

如果页面直接提示“召回测试失败”，而不是正常显示 0 条结果，应优先检查模型配置是否完整、所选模型是否仍然可用。使用混合检索并选择“Rerank 模型”作为排序策略时，必须选择一个可用的 Rerank 模型；若模型框中只显示异常的模型 ID，可以重新选择有效模型，或暂时切换为“权重配置”进行验证。

8.2 查看测试记录

切换到 测试记录 标签页，可以查看历史测试。

字段	说明
查询内容	本次测试使用的源文本，点击后可以重新查看对应结果
召回用时	从发起测试到返回检索结果所消耗的时间
召回数	本次测试返回的结果数量
最高分数	本次结果中的最高相关性分数
添加时间	本次测试的执行时间

测试记录适合用于对比检索配置调整前后的变化。例如，保持测试问题不变，只修改 Rerank 模型、Top K 或 Score 阈值，再比较召回顺序、数量、最高分数和用时。

页面右上角的删除按钮用于清空测试记录。清空记录不会删除知识库、数据集或数据，但会失去历史对比依据，操作前应确认记录不再需要。

九、在应用中使用知识库

完成召回测试后，进入目标智能体应用的知识配置区域，选择并启用该知识库，再使用相同或相近的问题进行应用级调试。

召回测试通过只说明“检索阶段能够找到资料”，不代表最终回答一定符合要求。应用的提示词、模型能力、上下文长度以及多个知识库之间的结果合并，都会影响最终回答。因此，正式发布前还需要同时验证：

• 应用是否引用了正确的知识库；
• 回答是否忠于召回资料；
• 资料中没有答案时，应用是否按预期处理；
• 专业内容是否满足业务审核和安全要求。

十、停用、移动和删除

• 停用知识库：知识库保留，但不再参与应用检索。适合临时下线或维护。
• 移动知识库：只改变所属分组，不改变数据和检索配置。
• 删除知识库：清除知识库及其数据集和数据。

删除前应检查关联应用数，并确认是否需要保留原始资料或配置记录。对于已经交付使用的应用，应先解除引用或准备替代知识库，再执行删除。