交通大模型智能问答

知识库自定义提示词：公文检索问答 目前应用配置页面暂不支持对知识库的提示词调整。如需定义知识库提示词，需要使用自建组件功能，使用工作流画布构建 RAG 知识库工作流，在工作流当中对知识库总结环节，通过提示词调试。 确认了解工作流的基本操作： 工作流基本操作 构建一个 RAG 工作流，可以通过创建时选择知识库模板创建；或创建空白画布，引入 “知识节点”，“大模型节点”创建。基本节点如下图。 a.

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整个流程将确保项目从规划、开发、测试到上线和维护都能够顺利进行，为用户提供高质量的基于个人知识库的问答助手。 三、项目架构简析 1. 整体架构 经过上文分析，本项目为搭建一个基于大模型的个人知识库助手， 基于 LangChain 框架搭建，核心技术包括 LLM API 调用、向量数据库、检索问答链 等。

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轻松两步，借助向量数据库 VectorDB 与千帆 Appbuilder 构建个性化本地问答知识库 在我们日常的工作和生活中，经常会遇到需要快速获取和管理大量信息的情况。无论是解答客户的问题，还是整理公司内部的资料，一个高效的知识库系统都能帮我们省下大量时间和精力。 为了帮助大家快速构建 RAG 应用，我们之前发布了一个示例： 大模型和向量数据库怎么搭建 RAG 系统？

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导入文本文档数据 导入知识问答数据 读取网页数据源 自定义配置 支持 不需要配置 支持 模板配置 支持 不需要配置 不支持 自定义配置 上传文档后，在自定义配置方法中，可以配置解析策略、切片策略、知识增强多个功能以提升知识问答效果。 （1）解析策略： 默认开启文字提取策略，可选光学字符识别和版面分析策略。

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大模型知识库 业内唯一实现图片，表格，链接输出的大模型知识库，极高精度，可用于技术支持，销售培训，内部培训，课程 专业文档处理，业内唯一实现图表，链接输出的大模型知识库，极高精度，可用于技术支持，销售培训，内部培训，课程 根据需要导入的资料数量和处理复杂度，价格会有不同 大模型,知识库,课程培训,智能客服,智能问答

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基于知识库解决方案 在数据规模不断增长、算力日益珍贵的现状下， 知识库 可作为大模型的「 超级大脑 」，打一份小抄，相对较低的成本补充动态知识，满足用户不断增长的需求。 知识库在本平台的定位 知识库作为大语言模型工具链的一环，用来保存企业私有数据，以解决数据隐私、时效性等问题。 知识库的逻辑关系 知识库 ：知识库是系统化的知识管理单元，其构成了有效的信息组织和检索体系。

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在AI客服回复完毕后，支持查看AI客服每轮对话的对话分析日志，展示基于知识库问答AI客服思考的过程，如出现不符合预期的回复，可进行即时干预和调优，同时支持数据反馈回流，帮助我们让AI客服越来越聪明 知识库问答对话分析分析路径： 原用户提问 ：展示用户输入的提问内容； 用户可能想问 ：大模型基于用户历史对话记录和原用户提问，生成出用户可能想要问的问题； 当用户可能想问生成错误会影响信息检索搜索到内容的准确性

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请求参数 字段 类型 是否必须 说明 id string 是 知识库id source dict 是 数据来源 source \ type string 是 数据来源类型 (web) source \ urls []string 是 url列表 source \ urlDepth int type=web 时是 url下钻深度，1时不下钻 contentFormat string 是 上传的数据类型

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