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RAG 知识库使用指南

本指南面向日常使用 Admin 后台的普通用户，重点说明“如何用好知识库”，而不是解释底层数据结构或内部实现。

如果你的目标是让 AI 更稳定地回答业务问题，通常只需要记住这条主线：

flowchart LR
  A[创建知识源] --> B[上传文档]
  B --> C[运行 Ingestion]
  C --> D[做 Retrieval Test]
  D --> E[挂载到 Agent]
  E --> F[在线对话验证效果]

这篇文档适合谁

  • 想把公司文档、FAQ、制度文件接入 AI 的运营或产品同学
  • 想检查“为什么 AI 没答对”的客服、实施或知识库维护人员
  • 想在不看代码的情况下完成上传、更新、测试和挂载的人

如果你想看数据库结构、接口字段或底层实现，请改看：

你能在 Knowledge Sources 里做什么

在 Admin 后台的 Knowledge Sources 页面，你主要会做 5 件事：

  1. 创建一个知识源
  2. 上传一批文档
  3. 运行 Ingestion，把文档处理成可检索内容
  4. 用 Retrieval Test 检查是否能召回正确内容
  5. 把知识源挂载到某个 Agent 上，让它在对话里使用

你不需要先理解内部有哪些对象、表或任务，只要按上面的顺序操作即可。

开始前要准备什么

在上传文档前，建议先准备好这些内容：

  • 文档主题尽量单一 例如“售后政策”“产品手册”“员工制度”，不要把毫不相关的内容混在一个知识源里。
  • 文档内容尽量完整 不要只上传截图或残缺片段，尽量使用可复制文字的 PDF、Word、Markdown、TXT。
  • 文档名称清晰 建议文件名能直接看出用途，例如 退款政策.md、员工手册-2026.pdf。
  • 同一类内容放在同一个知识源 这样后续测试、更新和排查更简单。

推荐使用流程

1. 创建知识源

进入 Knowledge Sources 页面后，先创建一个知识源。

建议这样命名：

  • 按业务场景命名，例如“客服知识库”“产品帮助中心”“内部制度库”
  • 名称尽量稳定，不要把一次性活动名称写进去

描述建议写清楚：

  • 这个知识源给谁用
  • 里面放什么内容
  • 什么时候需要更新

如果你不确定分块策略，先使用默认值即可，后面可以再优化。

2. 上传文档

进入某个知识源详情页后，在 Files 页签中上传文档。

推荐做法：

  • 先上传少量代表性文档，验证效果后再批量导入
  • 新旧版本不要同时保留，避免 AI 学到冲突内容
  • 如果某份文件只是附件、目录页或空白模板，尽量不要上传

适合上传的内容包括：

  • FAQ
  • 产品说明
  • 操作手册
  • 政策制度
  • 流程说明
  • 培训材料

3. 运行 Ingestion

上传完成后，点击 Run Ingestion。

这一步的作用很简单：系统会把文档处理成 AI 可检索的内容。

你可以这样理解：

  • 上传文档只是“放进去”
  • Ingestion 才是“让 AI 真正能用”

什么时候需要重新运行 Ingestion：

  • 新上传了文档
  • 删除或替换了文档
  • 修改了分块策略
  • 文档内容发生明显变化

4. 用 Retrieval Test 检查效果

这是最重要的一步，也是最容易被忽略的一步。

进入知识源详情页的 Retrieval Test，输入一个真实用户会问的问题，检查系统是否召回了正确内容。

推荐测试方式：

  • 不要只搜关键词，尽量输入完整问题 例如不要只输入“退款”，而是输入“订单支付后 24 小时内可以提现吗？”
  • 用真实用户语言测试 包括口语化表达、错别字、简称、业务缩写
  • 连续测 3 到 5 个典型问题 不要只测一个问题就判断知识库好坏

你主要看这几件事：

  • 有没有召回正确文档
  • 返回的 chunk 是否包含关键答案
  • 返回内容是不是太散、太短或太长
  • 明明文档里有答案，却完全没召回

如果 Retrieval Test 表现不好，不要急着改 Agent，先处理知识源本身。

5. 挂载到 Agent

当 Retrieval Test 表现正常后，再把这个知识源挂载到目标 Agent。

建议：

  • 先挂载一个知识源验证效果，再逐步增加
  • 不同用途的 Agent 挂载不同知识源，避免范围过大
  • 如果多个知识源内容重叠，尽量先整理后再挂载

挂载完成后，再去对话页用真实问题验证最终效果。

常见场景怎么做

场景一：第一次搭建知识库

推荐顺序：

  1. 创建一个知识源
  2. 上传 3 到 10 份最核心的文档
  3. 运行 Ingestion
  4. 用 Retrieval Test 测几个典型问题
  5. 没问题后再挂载给 Agent

不要一开始就导入几百份文件，否则出问题时很难排查。

场景二：更新已有知识库

如果只是补充新内容：

  1. 上传新增文档
  2. 运行 Ingestion
  3. 用 Retrieval Test 验证新增问题

如果是替换旧版本：

  1. 删除旧文档
  2. 上传新文档
  3. 运行 Ingestion
  4. 重新测试旧问题和新问题

场景三：AI 回答不对，但你不确定问题在哪

先不要急着改 Prompt，也不要先怀疑模型。

请按这个顺序排查：

  1. 用 Retrieval Test 测同一个问题
  2. 如果没有召回正确内容，问题通常在知识源
  3. 如果召回了正确内容，但对话答案仍然不对，再看 Agent 配置或回答策略

这是判断“检索问题”还是“生成问题”的最快方法。

场景四：文档已经上传，但检索效果一般

优先检查：

  • 文档内容是否真的包含答案
  • 文档是否是扫描件、格式混乱或文字过少
  • 文件是否重复、冲突或版本混杂
  • 一个知识源里是否塞了太多不相关内容

如果确认文档没问题，再考虑调整 chunking 或重新 ingestion。

如何判断一个知识源是否可用

一个知识源基本可用，通常满足这几个条件：

  • 文档已经上传完成
  • Ingestion 成功
  • Retrieval Test 对典型问题能召回正确内容
  • 挂载到 Agent 后，对话结果明显比未挂载时更好

如果只是“上传成功”，还不能说明这个知识源能被 AI 用好。

Retrieval Test 怎么测才有价值

建议把测试问题分成 3 类：

1. 直接问法

例如：

  • “退款流程是什么？”
  • “合同审批需要谁签字？”

2. 用户真实问法

例如：

  • “我想退钱应该怎么搞？”
  • “这个合同是不是部门负责人批完就行？”

3. 边界问法

例如：

  • “超过 7 天还能退款吗？”
  • “没有发票能不能走报销？”

这样能更快发现知识库到底是“完全不能用”，还是“只在边界问题上表现差”。

不建议这样使用

  • 把完全不同主题的文档混进同一个知识源
  • 上传很多历史旧版本，却不清理过期内容
  • 不做 Retrieval Test 就直接挂载给 Agent
  • 一次改太多东西，导致不知道是哪一步影响了效果
  • 把知识库问题误认为都是模型问题

常见问题

为什么我上传了文档，AI 还是答不出来？

常见原因：

  • 还没有运行 Ingestion
  • 文档虽然上传了，但内容不适合检索
  • 问题表达和文档里的表述差异太大
  • 知识源还没有挂载到对应 Agent

建议先做一次 Retrieval Test。

为什么我明明有答案，但召回内容不理想？

常见原因：

  • 文档结构太乱
  • 一个知识源里内容太杂
  • 文件里有大量重复内容
  • 当前分块方式不适合这类文档

先清理文档和结构，再考虑高级配置。

什么情况下要重新 Ingestion？

以下情况建议重跑：

  • 上传了新文档
  • 替换了旧文档
  • 删除了文档
  • 调整了 chunking 配置
  • 想确认最新内容已经进入检索

什么时候才需要看 Inspect？

大多数普通用户不需要先看 Inspect。

只有在这些情况下才建议使用：

  • Ingestion 成功了，但检索状态看起来异常
  • 你怀疑某些文档没有正确进入向量检索
  • 需要让技术同学一起排查数据状态

如果你只是想确认“能不能搜到”，优先用 Retrieval Test。

推荐的日常维护方式

  • 新内容进入后，及时上传并重跑 Ingestion
  • 旧版本失效后，尽快删除，避免冲突
  • 每次更新后，都用 3 到 5 个典型问题做 Retrieval Test
  • 把常错的问题记录下来，作为固定回归测试

给普通用户的简单建议

如果你不想研究太多细节，只记住这 4 条：

  1. 先上传少量高质量文档，不要一上来就全量导入
  2. 每次上传后都要运行 Ingestion
  3. 上线前一定要做 Retrieval Test
  4. 先确认检索是否正常，再去怀疑 Agent 或模型

进阶参考

如果你后续需要更深入的内容，再继续看这些文档：