怎么做一个知识库智能问答机器人？

知识库问答是机器人最基础的功能，它可以根据用户的问题，从知识库中找到最佳答案。这其实就是利用了大模型的RAG机制。那什么是RAG机制？RAG机制，全称为“检索增强生成”（Retrieval-Augmented Generation），是一种用于自然语言处理的技术。它结合了两种主要的人工智能技术：检索（Retrieval）和生成（Generation），以提高机器对话和信息处理的能力。简单来说，RAG机制先从一个大型的数据集中找到与当前问题相关的信息，这一步叫做“检索”。然后，它使用这些检索到的信息来帮助生成更准确、更相关的回答，这一步叫做“生成”。可以把它想象成这样一个场景：当你问一个很复杂的问题时，RAG机制先去一个巨大的图书馆里找到所有相关的书籍，然后基于这些书籍中的信息来给你一个详细的回答。这种方法让机器在处理信息时更加精确，因为它结合了大量的背景信息和先进的语言模型的能力，使得生成的内容不仅依赖于模型本身的知识，还融入了具体、相关的外部信息。这对于提升对话AI的理解力和回答质量非常有帮助。基于RAG机制，我们可以实现知识库问答功能。首先，我们需要创建一个知识库，里面包含了大量社区的AI相关的文章和资料。比如我这里创建了一个有关AI启蒙和信息来源的知识库，然后通过手工录入的方式上传这个栏目的所有文章内容：就这样，陆陆续续地将社区其他板块的文章和资料导入到知识库中。在设计Bot中，我们添加这个知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，尽可能好地利用知识库返回的内容进行结合回答：

知识库问答是机器人最基础的功能，它可以根据用户的问题，从知识库中找到最佳答案。这其实就是利用了大模型的RAG机制。那什么是RAG机制？RAG机制，全称为“检索增强生成”（Retrieval-Augmented Generation），是一种用于自然语言处理的技术。它结合了两种主要的人工智能技术：检索（Retrieval）和生成（Generation），以提高机器对话和信息处理的能力。简单来说，RAG机制先从一个大型的数据集中找到与当前问题相关的信息，这一步叫做“检索”。然后，它使用这些检索到的信息来帮助生成更准确、更相关的回答，这一步叫做“生成”。可以把它想象成这样一个场景：当你问一个很复杂的问题时，RAG机制先去一个巨大的图书馆里找到所有相关的书籍，然后基于这些书籍中的信息来给你一个详细的回答。这种方法让机器在处理信息时更加精确，因为它结合了大量的背景信息和先进的语言模型的能力，使得生成的内容不仅依赖于模型本身的知识，还融入了具体、相关的外部信息。这对于提升对话AI的理解力和回答质量非常有帮助。基于RAG机制，我们可以实现知识库问答功能。首先，我们需要创建一个知识库，里面包含了大量社区的AI相关的文章和资料。比如我这里创建了一个有关AI启蒙和信息来源的知识库，然后通过手工录入的方式上传这个栏目的所有文章内容：就这样，陆陆续续地将社区其他板块的文章和资料导入到知识库中。在设计Bot中，我们添加这个知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，尽可能好地利用知识库返回的内容进行结合回答：

时间：2024年2月22日会议首先介绍了WaytoAGI社区的成立愿景和目标，以及其在飞书平台上的知识库和社区的情况。接着，讨论了如何利用AI技术帮助用户更好地检索知识库中的内容，引入了RAG技术，通过机器人来帮助用户快速检索内容。然后，介绍了基于飞书的知识库智能问答技术的应用场景和实现方法，可以快速地给大模型补充新鲜的知识，提供大量新的内容。之后，讨论了如何使用飞书的智能伙伴功能来搭建FAQ机器人，以及智能助理的原理和使用方法。最后，介绍了企业级agent方面的实践。[heading2]2.背后的技术[content]「飞书智能伙伴创建平台」（英文名：Aily）是飞书团队旗下的企业级AI应用开发平台，提供了一个简单、安全且高效的环境，帮助企业轻松构建和发布AI应用，推动业务创新和效率提升。为企业探索大语言模型应用新篇章、迎接企业智能化未来提供理想选择。[飞书智能伙伴创建平台（Lark Aily）介绍](https://bytedance.larkoffice.com/wiki/LYY3wE4WNiUrxekJ6MScTGORn35)