AI知识库
1. 介绍
本节将介绍如何在系统中添加和管理AI知识库。
AI知识库是一个结合了自然语言处理（NLP）、向量搜索和大语言模型（LLM）的智能信息管理系统，旨在高效存储、检索和管理知识，使AI能够更精准地理解并回答用户的问题。
在本系统中，AI知识库是AI应用、AI流程等模块的核心组成部分，为知识存储与智能检索提供支持。
2. 前置条件：
为了使AI能够更精准地理解并回答用户的问题，我们会对文档进行向量化处理，并存储所向量库中； 所以，如果要正常使用知识库，需要准备向量库，并在配置文件中配置向量库的配置。
3. 知识库管理
知识库是多个相关文档的集合。在使用过程中，可以将相关文档组织到同一知识库，并支持从目录、站点等渠道同步文档。
新建知识库
点击 创建知识库，填写以下信息：
- 知识库名称：用于区分不同知识库。
- 知识库描述：简要介绍知识库的内容。
- 向量模型：指定当前知识库使用的向量模型（必须为向量模型）。
向量模型：向量模型是一种 将文本、图片、音频等数据转换为数学向量（Vector） 的技术，使其能够在高维空间中进行计算、比较和检索。
4. 知识库文档
点击已创建的知识库，进入 知识库详情页面。
左侧菜单功能：
- 文档：显示当前知识库的所有文档。
- 命中测试：输入关键词测试文档的匹配情况。
4.1 创建文档
系统支持两种方式录入文档：
- 手动录入
- 文件上传
手动录入
点击 手动录入 按钮，打开手动录入页面：
- 输入文档标题。
- 填写文档内容。
文件上传
点击 文件上传 按钮，打开文件上传页面：
- 输入文档标题。
- 上传文件，支持格式：txt、markdown、pdf、docx、xlsx、pptx。
点击 确定 后，文档将自动进行向量化。
向量化：向量化是指将文本、图片、音频等数据转换为固定维度的数值向量（Embedding），使其在数学空间中可计算和比较。向量化广泛用于语义搜索、推荐系统和AI知识库。例如，“数据库优化”和“SQL性能提升”的向量相近，因此可视为相关内容。
文档库上传
系统支持批量上传markdown格式的文档库——只需将你的文件压缩为zip包，上传后，所有的markdown文件将被智能地添加到你的文档库中。
这不仅节省了时间，还让你能专注于内容创作，而不必担心繁琐的上传过程。
更棒的是，如果你的文档中涉及到相关的图片文件，例如：
只需确保你的zip包结构正确，像这样：
---
|
- static
|
-- aigc
|
--- 11111.png
系统会自动识别并将图片与你的markdown文件关联起来，确保你的内容始终生动且富有吸引力。
4.2 文档操作
点击文档数据右下角的 ... 按钮，弹出编辑选单，可进行以下操作：
- 向量化：重新计算并更新文档向量。
- 编辑：修改文档内容。
- 删除：移除该文档。
4.3 命中测试
在 命中测试 页面，可输入测试内容，点击发送后，系统会显示匹配的文档片段。
参数说明：
- 条数：返回的匹配结果数量。
- Score阈值：仅当匹配评分（Score）高于设定阈值（Threshold）时，才会返回结果。
匹配结果包含：
- 命中段落内容
- 所属文档
- 分段序号
- 匹配分数
点击条目可查看详细信息。
