知識庫

知識庫 RAG 流程：從文件上傳到 Agent 查閱回覆

這是什麼？

知識庫是 Agent 的企業知識百科。你把公司的文件、FAQ、網頁內容放進知識庫，Agent 就能根據這些資料回答使用者的問題。

沒有知識庫的 Agent 只能靠語言模型的通用知識回覆。有了知識庫，它才能回答「我們公司的退貨政策是什麼？」這類企業專屬問題。

知識庫裡能放什麼？

資料類型	說明	適合什麼情境
文件上傳	PDF、Word、Excel、TXT 等	產品手冊、內部規範、合約範本
FAQ	問答對	常見問題、標準回覆
爬蟲匯入	從網頁自動抓取內容	官網資訊、公開資料

跟資料庫有什麼不同？

這是最常被問到的問題：

	知識庫	資料庫
資料型態	非結構化（文件、文章、FAQ）	結構化（表格、欄位、數字）
查詢方式	語意搜尋（「退貨政策是什麼？」）	SQL 查詢（「上個月營收多少？」）
適合回答	知識性問題、政策規範、操作說明	數據查詢、統計分析、即時狀態

簡單判斷：如果答案在「文件」裡，用知識庫；如果答案在「報表」裡，用資料庫。

進階說明：知識庫底層使用 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術。上傳的文件會被切割成段落、轉換為向量，當使用者提問時，系統會找出最相關的段落提供給 Agent 作為回覆依據。

我需要做什麼？

1. 建立知識庫 — 取名、選擇 Embedding 模型

2. 匯入資料 — 上傳文件、建立 FAQ、或使用爬蟲抓取

3. 搜尋測試 — 用模擬問題測試知識庫能不能找到正確答案

4. 掛載到 Agent — 在 Agent 設定中連結這個知識庫

延伸閱讀

• 知識庫總覽

• 如何建立知識庫：基本設置

• 如何建立 FAQ 常見問題

• 文件管理：標籤及元資料

• 搜尋測試