以下是关于可自定义知识库的智能体的相关信息：
点击创建知识库，创建一个画小二课程的FAQ知识库知识库的飞书在线文档，其中每个问题和答案以###分割，暂时不要问为什么。选择飞书文档选择自定义的自定义输入###然后他就将飞书的文档内容以###区分开来，这里可以点击编辑修改和删除。点击添加Bot添加好可以在调试区测试效果
本地word文件，这里要注意了~~~如何拆分内容，提高训练数据准确度，将海报的内容训练的知识库里面画小二这个课程80节课程，分为了11个章节，那训练数据能不能一股脑全部放进去训练呢。答案是~~不能滴~~~正确的方法，首先将11章的大的章节名称内容放进来，如下图所示。章节内详细内容格式如下如所示，如果你再分节的内容，依次类推细化下去。每个章节都按照这种固定的方式进行人工标注和处理然后选择创建知识库自定义清洗数据，这里不再赘述。
第二种知识类型是外置知识，它由外部数据库提供，与内置知识相比，其特点是能够进行动态更新和调整。当我们深入探讨外置知识时，通常会涉及到多种数据存储和组织方式，包括向量数据库、关系型数据库，以及知识图谱。这些数据库和图谱构成了智能体的知识库，它们可以是：向量数据库：优化了向量检索操作，常用于处理和索引非结构化数据，如图像和文本。关系型数据库：通过表格形式存储结构化数据，支持复杂的查询，适用于事务性数据存储。知识图谱：以图的形式组织数据，强调实体之间的关系，适合于复杂的语义分析和知识推理。在实际应用中，外置知识的集成和管理常常采用RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构。RAG架构是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）的模型，它通过检索外部知识源来增强模型的生成能力。这种架构允许智能体在生成响应或执行任务时，不仅依赖于内置知识，还能够实时地检索和整合最新的外部信息。