RAG 知识库
智能检索增强生成与文档管理
功能概述
知识库模块基于 RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)技术,让你可以上传文档并构建专属知识库。AI 助手在对话时会自动检索相关知识库内容,提供更准确的回答。
核心概念
什么是 RAG
RAG 是一种将文档检索与 AI 生成结合的技术:
- 将文档分块并转换为向量
- 用户提问时检索最相关的文档片段
- 将检索结果作为上下文提供给 AI 模型
- AI 基于真实文档内容生成回答
知识库 vs 普通对话
- 普通对话:AI 仅基于自身训练数据回答
- 知识库对话:AI 引用你上传的文档,回答更准确、更有依据
使用方法
创建知识库
- 进入知识库模块,点击新建知识库
- 填写名称和描述
- 选择嵌入模型(影响向量化质量)
- 确认创建
上传文档
- 进入知识库详情页
- 点击上传文档
- 支持格式:PDF、TXT、Markdown、DOCX
- 系统自动完成:文档解析 → 分块 → 向量化 → 存储
处理流程
文档上传后经历以下处理:
- 解析:提取文本内容
- 分块:将长文档切分为适当大小的片段
- 向量化:使用嵌入模型将文本转换为向量
- 存储:向量和原文一起存入数据库
在对话中使用
创建知识库后,在 AI 助手对话中可以选择引用该知识库:
- 在对话面板选择要引用的知识库
- 提问时 AI 会自动检索相关文档
- 回答中会标注引用来源
搜索知识库
支持全文搜索:
- 在知识库页面输入搜索关键词
- 系统返回最相关的文档片段
- 点击查看完整上下文
多知识库管理
- 支持创建多个知识库
- 每个知识库独立管理文档
- 对话时可选择引用哪个知识库
- 知识库支持重命名、删除
常见问题
文档大小有限制吗?
单个文件建议不超过 10MB。超大文档会自动分块处理,但处理时间较长。
嵌入模型怎么选?
推荐使用默认模型。对中文内容较多的文档,选择支持中文的嵌入模型效果更好。
知识库数据安全吗?
文档存储在数据库中,支持端到端加密同步。桌面版同步后加密存储在本地。