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标题: 用Coze知识库 RAG技术，给AI装上「企业知识外挂」 [打印本页]

作者: 链载Ai 时间: 昨天 20:55
标题: 用Coze知识库 RAG技术，给AI装上「企业知识外挂」

企业知识库是培训咨询机构的核心竞争力，但这些内部资料往往无法被公开网络和大语言模型（LLM）获取。

如何让AI精准解答企业内部问题？关键在于用RAG技术为AI赋能！

本文手把手教你通过Coze知识库打造「智能知识外挂」，让咨询顾问的考研答疑效率提升200%——无需训练模型，一键构建专属AI助手。

创建智能体

首先，在Coze平台(https://www.coze.cn)点击左侧的加号(+)创建智能体，输入名称和功能介绍

人设和回复逻辑

在左边窗口输入“人设与回复逻辑”提示词。

如果不会写也没关系，点小星星，输入一句话描述，让AI自动生成。然后，你再根据需要来修改。

这里还添加了必应搜索插件，当知识库里没有找到相关内容时，可以上网搜索。

知识库

重点来了，这是企业机构添加内部知识的地方。在智能体出现之前，可以使用RAG(Retrieval-Augmented Generation检索增强生成)技术来实现，比如Python Langchain框架。这个需要通过编码实现，要创建适量数据库，还要定义匹配算法规则，比如余弦相似度。

使用Coze智能体的知识库，可以无需代码就能实现RAG功能。

比如，我添加了一个文本文档作为知识库。输入问题之后，可以看到智能体自动搜索了知识库。

除了文本文件(包括txt、word、pdf等)，还可以上传表格和图片。

比如，我上传了一份Excel表格，里面包含几所高校历年研究生招生的录取数据。

可以看到智能体也能搜索知识库进行回答。

这里提醒一下，上传表格数据的时候，要勾选索引，相当于查询数据库。索引要能区分不同的数据。比如这里，我勾选了学校名称、年份、专业三个字段作为组合索引，这样可以唯一标识一条记录。

还可以使用图片知识库。

比如，我上传了两张图片并做了标注。这样在提问的时候，智能体就能从知识库中准确地找到相应的图片。

发布与使用

调试完成之后，点击发布，把智能体发布到扣子商店。然后复制智能体链接就可以发给员工使用了。

以上就是使用Coze知识库来构建考研咨询助手的例子。

如果咨询场景复杂，可以启用Coze的多智能体模式，创建多个子智能体分别处理不同类型的问题（如报名流程、课程咨询、政策解读等）。

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