但是我们也不能将所有文件都放入知识库中，而应区分文件是否与用户需求相关，判断它是针对某次具体需求，还是某一类需求都会涉及该文件。对于仅针对当前问题的一次性需求，应引导客户通过对话窗口上传文件并提问，接着利用插件解析文件内容，并将其放入 prompt 中。

一、构建及使用私有知识库：

私有知识库创建前，要弄清楚几件事情：

1.列举要覆盖的场景，哪些类型的用户问题，是我们打算用RAG解决的。如果不太清楚，那么就让你的产品早些上线，然后积累用户问题

2.测试每个典型问题，在prompt里塞什么样的参考资料、样例是可以有好的回答的

3.此时才是考虑，我应该如何从大量文件资料中，通过大量的处理工作，得到我需要的知识切片。处理工作很重要，有时候知识库不是切片问题，而是怎么清洗/处理数据的问题。

4.FAQ格式的问答对，往往是效果更好的选择。

5.能用问答对去覆盖的用户问题，尽量用问答对，不能收集到问答对的，再准备普通文件切片。

构建知识库主要分两大步骤：‘构建可检索的知识库’和‘模型调用知识库完成用户任务’。

1.构建可检索的知识库流程：

1)知识整理：以文件格式存储，pdf、word、ppt、excel为主。

2)数据清理及格式化：将不同格式的数据内容提取为存文本。

3)内容切分：将文本内容按段落、主题或逻辑单元切分成较小的知识片段（Chunk）。

4)向量化：将每个知识片段转化为向量表示（如OpenAI的Embedding接口）。

5)关联元数据：给每个向量关联相关元数据（如文档名称、创建时间、作者、来源等）。

6)载入向量数据库，并建立索引：向量数据库如FAISS、Pinecone、Weaviate。

7)部署集成：将向量数据库集成到AI产品流程中，生成模型搭建使用。

2.模型调用知识库完成用户任务流程：

1)System Prompt中写明哪些情况应该调用知识库。

2)模型解析用户意图，判断是否需要调用知识库。

3)将User Prompt转成向量，去向量数据库里比较相似度。

4)选择相似度高的1条或多条知识库片段，并取出知识片段原文。

5)将检索出的知识片段与原prompt合并在一起组成新的prompt给模型。

6)模型生成最终回复。

针对RAG原理，我们举一个例子‘企业办事助手’：

1.以coze平台为例，选择工作空间》资源库》新增资源按钮，选择创建知识库，弹出创建知识库窗口，选择上传信息方式，知识库名称，描述（需要认真填写，其他人引用知识库会根据描述判断知识库有什么内容），点击创建并导入弹出导入页面。

2.在导入页面选择要导入的文件，支持一次导入多个，点击‘打开’按钮即可导入，进行文件信息切片（默认自动切片），向量化，完成知识库创建。

在创建的智能体中就可以使用这个私有库。私有知识库在coze 平台中同样被视为一种工具，与插件和工作流一样，都属于模型的外部工具范畴。

二、如何提升检索准确率：

1.改造知识库：

若将知识库中的检索列设置为用户问题形式，而非大段知识内容，则检索成功率将呈指数级提升。这是因为用户的问题会通过 embedding 模型转化为向量，而当向量数据库中存储的同样是用户问题时，检索匹配的精准度会大幅提高。

如图所示，整理文档时，每个片段应包含大模型生成的可能问题+知识切片，此时只需将索引列设置为“question”列即可。

在构建知识库 RAG 时，各类文件（包括 Word、PDF、PPT、网页等）应先整理成 Excel 格式。Excel 是创建知识库的理想文件格式，有助于我们更好地组织信息。对于图片文件，可以使用多模态模型（如通义千问）进行文字描述，然后将生成的文字描述与原图一并整理到 Excel 中。

2.改造检索词：

在RAG 检索过程中，检索词也就是用户问题，它同样也叫 Query。除了知识库切片问题会影响 RAG 检索效果外，用户提问不规范或描述不清楚也可能导致检索效果不佳。因为在构建数据库时，虽然我们预想了用户可能提出的问题，但现实中用户往往不会按照我们设想的问题来提问，而且多轮对话会使情况变得更加复杂。此外，用户多样化的表达方式也会增加不少困难。

综上所述，当我们的知识库已经处理完成但检索效果仍不理想时，就需要考虑是否是检索词的问题。我们可以通过改造和优化检索词，使其更加完善，从而提升检索的成功率。

举个嘀嘀打车计费助手的例子：

业务背景：在打车服务结束时，系统将进行扣费操作，扣费前会要求乘客确认。若用户对费用提出质疑，我们需要向其解释费用的构成。

1）由于每个城市的计费方式不同，我们创建了一个知识库，详细列出了各地的计费方式。用户可使用该库查询各城市的计费信息。

2）在 coze 上创建 agent，精心编写 prompt，引入“打车计费知识库”与“百度地图”插件，按用户输入地址规划路线。当用户输入“江北国际机场到沙坪坝”时，知识库未召回相关切片（如图）。所以大模型给出的结果是大模型幻觉（一本正经胡说八道），那么为什么在知识库中没有召回到相关切片呢？

3）在调试窗口中可以看到，我们传递给知识库的检索词是‘江北国际机场到沙坪呗’，但按当前知识库中知识切片，检索词都是城市相关收费明细，所以需要先判断用户输入的地址是那个城市的，然后再去计算两个地点距离，但当前没有做城市定位，所以搜索不到检索词。

4）在此种情况下，我们面临的两种选择是：对知识库进行改造，即添加用户可能提出的问题及其对应的知识切片内容；或者对检索词进行优化。然而，当前业务环境下，我们无法对知识库进行改造。毕竟，每个城市都存在着大量的地点，要穷尽所有可能的出发地与目的地组合，并预设用户可能提出的所有问题，这在实际操作中是几乎不可能完成的任务。

鉴于此，我们只能通过对检索词进行改造来解决问题。具体的方法是将用户的需求进行拆分，然后分别完成各个子需求。在这种情况下，采用工作流的方式来进行处理是比较合适的。如图所示，我们对system prompt 进行了调整，并引入了工作流。这样一来，当输入相同的问题时，大模型便能够给出正确的结果。这种处理方式的关键点在于，通过对检索词的优化和工作流的引入，使得大模型能够更准确地理解和处理用户的问题，从而避免了知识库中相关信息无法检索到问题。

5）工作流的主要功能是执行与 System Prompt 中所定义的检索词分析及拆分步骤相匹配的操作，并最终将生成的回复发送给用户。至于工作流的具体搭建方法，将在后续文章中进行详细介绍，此处不再展开。

3.选择合适的Embedding模型和Rerank模型：

Embedding模型和Rerank模型如果不靠谱，那么就会导致后边向量检索不出结果。

Embedding模型：

1）Embedding模型是怎么训练出来的，和大语言模型有什么区别

一般而言，Embedding 模型基于 Transformer 架构，其理解语义信息的原理与 GPT 有相似之处，但 Embedding 模型的训练目标相对简单，因此其能力较 GPT 有所不及。Embedding 模型的训练目的在于：使语义相似的文本序列对应的向量尽可能相似，而语义不同的文本序列，其向量相似度则相对较低。为实现这一效果，通常需要为 Embedding 模型提供海量的训练数据，一般要有数亿条，每一条都是一个3元组数据。通过不断地向 Embedding 模型输入这些数据进行训练，最终使其具备上述能力。

三元组数据都是什么？

Anchor（锚点）：就是目标，我们希望得到的向量尽可能朝着这个目标趋近。比如：秦始皇统一六国后，推行了中央集权的政治体制。

Positive（正例）：和目标相似目标的例子，经过embedding模型的到的向量应该和Anchor的向量相似度很高，比如：秦朝实行了法家思想，中央政府的权力得到了加强。

Negative（负例）：和目标不同目标的例子，经过embedding模型的到的向量应该和Anchor的向量相似度很低，比如：宋朝的科举制度对中国古代的教育体系产生了深远影响。

Embedding 模型的任务相对简单。训练开始前，所谓的数学向量只是二维坐标上的坐标数值。训练初期，模型并不知道如何将文本段落定位到二维坐标上的合适位置。但随着训练的不断进行，模型逐渐“开窍”，能够将不同句子放置到合理的位置，并使语义相似的句子彼此靠近。

相比之下，GPT 模型的功能更为直接：无论输入的是何种向量，只要给定一段文字输入，它便生成相应的文字输出；给它一个问题，它则提供相应的回答。

2）知识切片数量的临界点：

为何 Embedding 模型会导致知识库切片检索不精准？为何知识库切片过多，检索效果反而变差？问题的根源在于知识库切片数量过多。我们普遍认为，切片越多，业务场景的覆盖范围就越广，能够解决的问题也会随之增加。起初，当知识库中的切片数量较少时，不断增加切片确实会让 agent 在回答用户问题时表现得越来越好。然而，这一切都有一个临界点。一旦知识库的切片数量超过这个临界点，agent 的回答准确度就会停止提升，甚至出现下降的趋势。知识切片过多，可能会引入大量噪声，例如切片之间相互干扰，导致检索效果变差。

不同业务的临界点也各不相同。如果业务范围较窄，比如招聘业务，其临界点就会相对较低；相反，业务范围较宽的业务，临界点则会相对较高。

3）Embedding 模型的二次微调：

在使用他人开源且成熟的 Embedding 模型时，有时需对其进行二次训练。为何会这样？比如在垂直领域业务中，整个数学向量数据空间范围很广，但实际只集中在某个特定位置，其余空间则闲置浪费。二次训练的目标是让业务收益最大化，以金融领域为例，比如使投资方向和评估报告的向量相似度较高。这里，除了开发外，重点是整理三元组数据，需要准备数万到数十万条进行二次训练。

与DeepSeek、GPT等对话式模型相比，embedding模型的微调具有更高的安全性。对后者进行微调时，可能会破坏其通用对话能力，且风险难以控制。而embedding模型的微调无需关注其他领域问题，只需专注于区分自身领域内的段落，因此风险可控。

4）不同的Embedding模型对RAG是有一些影响的：

• 多语言：embedding模型只支持一个语言,所以选择embedding模型时是要关心一下她是单语言还是多语言。
• 向量长度控制：有些模型的向量长度是可以几百维几千维是可以缩放的，对检索效率也是有帮助的
• 定制embedding模型：如果你的领域，市面上的enbedding模型就是看不懂你的专业知识，你可以定制你的embedding模型，基于一个开业的embedding模型然后去微调成您的embedding模型

Rerank模型：

Rerank，即重排序技术，其工作原理如下：首先，Embedding 模型会根据用户提出的问题，在 RAG 中检索出相关的知识切片。随后，Rerank 模型对这些已检索出的知识切片进行深度的语义分析，以精准判断哪一个知识切片与用户问题最为契合，从而确定最适合回答用户问题的那个知识切片。

三、可能遇到的其他问题

1.当RAG检索出来的内容效果不好使，我们应该怎么做，RAG相对于微调的一大好处是可以按步骤调试。效果不好我们按优先顺序查看几个方面：

• 文档处理和切割情况、颗粒度问题。
• 检索召回不准，最希望被检索到的片段排序太靠后。
• 整合生成的过程有什么问题。

2.提高准确率的常见小技巧：

• 知识片段有明确主题、交叠切分（一些内容在两个切片中的重合度）、多颗粒度混合切分（颗粒度大小不是看字数，看语义的丰富程度）。
• 知识片段的上下相邻片段也可以一并取出，提高信息完整度。
• 检索时多召回一些结果，再用单独的模型去做重排序。
• 向量+关键词两种检索方式分别去检索，然后在混合在一起（差不几个字就差别非常大）。
• 将User Prompt重写成几种不同的表述方式（让大模型自己就可以将user prompt问题用多种表述方式，然后分别去做向量检索，分别有召回来的召回片段，避免问题表述方式问题导致一些关键的知识片段，检索出来的相关度偏低）。

3.表格处理效果不好怎么办，比如你的文件（word/pdf等）是一大段文字然后配上一个表格

• 有一些工具和插件，在你给他一个文件中包含表格时，它可以帮你把文件中一整个表格截成图片形式。
• 找一个多模态模型，把每一张图片输入给多模态模型生成一段描述图片的文字，这段文字就可以变成知识切片，文字变成向量，保存到知识库并将这段文字与图片进行关联。如果这个向量被检索到，再取出这张图片。
• 将图片作为参考资料，跟所有的prompt一起给多模态模型，让模型回答问题

4.搜索引擎也是一种广义的RAG：

有些场景，搜索引擎搜索的外部信息是要和RAG数据库搜索出来的信息结合的，主要看场景用到哪些内容信息。搜索引擎是外部资料库；向量数据库是内部资料库

5.向量数据库和常规数据库：

向量数据库与常规数据库在实际应用中常结合使用，例如，向量数据库通常用于检索知识类信息，而常规数据库则主要负责检索用户信息、订单信息等结构化数据。

为了使语言模型更精准地理解用户意图，需依据用户提出的问题，让语言模型先判断其意图。若问题仅涉及检索用户或订单等结构化信息，则只需查询常规数据库；若问题包含知识性内容或需结合上下文理解，则还需调用向量数据库进行检索。最终，根据模型判断，合理分配检索任务，确保准确回应用户需求。

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