# 知识库

知识库负责承载助手需要引用的私有事实、业务资料和长文档内容，是 RAG（检索增强生成）能力的正式说明页。

## 什么时候应该用知识库

当问题答案主要来自“稳定文档”而不是实时外部动作时，优先使用知识库：

- 产品说明、政策条款、操作流程、培训材料
- 内部手册、FAQ、规范文档
- 需要被多位助手复用的领域知识

如果任务本质上是“查状态、写数据、执行动作”，那通常更适合 [工具](tools.md)，而不是知识库。

## 工作原理

```mermaid
flowchart LR
    subgraph Indexing["索引阶段"]
        Doc[文档] --> Chunk[分块]
        Chunk --> Embed[向量化]
        Embed --> Store[(向量数据库)]
    end

    subgraph Query["查询阶段"]
        Q[用户问题] --> Search[相似度检索]
        Store --> Search
        Search --> Context[相关片段]
        Context --> LLM[LLM 生成回答]
    end
```

核心原则很简单：把长文档转成可检索的片段，在用户提问时只把最相关的内容送给模型。

## 适合放进知识库的内容

| 适合 | 不适合 |
|------|--------|
| 稳定规则、标准答案、产品文档 | 高频变化的实时状态 |
| 领域术语、说明手册、培训材料 | 需要外部系统写入或变更的动作 |
| 需要跨助手复用的内容 | 只在单次会话里临时生成的数据 |

## 内容准备建议

- 优先上传结构清晰、主题明确的文档
- 对超长文档按主题拆分，减少一次索引的噪声
- 标题、章节名和表格说明对召回质量很重要，不要全部删掉格式信息
- 与其堆很多相近文档，不如先清理重复、过期和相互冲突的内容

## 常见配置项

| 配置项 | 作用 | 常见做法 |
|--------|------|----------|
| **相似度阈值** | 过滤弱相关结果 | 从保守值起步，再按误召回调 |
| **返回数量** | 控制一次送给模型的候选片段数 | 先少后多，避免上下文污染 |
| **分块大小** | 决定每个文档片段的长度 | 按文档类型和问题粒度调整 |

## 创建与维护

### 最小流程

1. 新建知识库
2. 上传文档
3. 完成索引
4. 用典型问题测试召回结果
5. 绑定到目标助手

### 日常维护

- 删除过期或互相矛盾的文档
- 当业务口径变化时，优先更新知识库而不是只改提示词
- 为关键问题准备固定测试问句，观察召回是否稳定

## 与助手的关系

知识库不是独立产品入口，而是助手的能力层：

- 助手决定是否、何时、以什么风格使用知识
- 知识库决定能够提供哪些事实片段
- 工作流和工具可以与知识库并用，但承担不同职责

## 相关文档

- [助手概念](../concepts/assistants.md) - 知识库在助手能力层中的位置
- [LLM 模型](models.md) - 为知识库准备嵌入或重排模型
- [工具](tools.md) - 当任务需要执行动作时，优先考虑工具而不是知识库