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1、怎么创建知识库
- 点击AI知识库-创建知识库
2、知识库的智能切分和自定义切分有什么区别
智能切分：上传文件后，自动帮您切割
自定义切分：根据您选择的切割符号进行切分
3、支持什么类型的文件
4、那些地方可以关联知识库
| AI对话 |
| AI陪练 |
| 个微 |
| 会议纪要 |
| AI助理 |
| 矩阵获客私聊 |
5、 知识库类型区分
| 对比维度 | 向量知识库 | RAG知识库 |
| 本质是什么 | 一种数据存储和检索技术 | 一个系统框架/解决方案 |
| 核心原理 | 将文本、图片等转换为数学向量（一串数字），通过计算向量间的相似度来查找相关内容。 | 检索 + 增强 + 生成。先从知识库（如向量库）中检索相关信息，再将这些信息增强给大模型，最后让大模型生成答案。 |
| 主要目的 | 高效、准确地存储和检索相似的信息片段。 | 利用外部知识，让大模型生成更准确、更可靠、有据可查的答案。 |
| 工作流程 | 1. 数据切块 2. 向量化（Embedding） 3. 存储到向量数据库 4. 查询时进行相似度搜索 | 1.检索：用户提问，先去向量知识库检索相关信息 2. 增强：将检索到的信息与用户问题一起组合成增强的提示词 3. 生成：将增强后的提示词发送给大模型，生成最终答案 |
| 技术组成 | 主要是向量数据库和嵌入模型。 | 包含多个组件：向量知识库、大语言模型、提示词工程等。 |
| 输出结果 | 一系列与问题最相关的文本片段/列表。 | 一个完整、通顺、有上下文的文本答案（如段落、文章、摘要）。 |
| 好比是 | 一个超级智能的图书馆索引系统。 你给它一个关键词，它能帮你找到所有相关书籍的精确页码。 | 一个博学的研究员。 你问他一个问题，他会先去图书馆（向量库）查资料，然后结合自己的学识（大模型能力），写出一份有理有据的研究报告。 |
| 依赖关系 | 可以独立存在和使用。 | 通常依赖于向量知识库（或其他检索器）作为其“检索”环节的核心。 |
| 小白理解重点 | 它是一种技术工具，负责“找东西”。 | 它是一种应用模式，负责“用找到的东西来回答问题”。 |
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