漫画:什么是AI知识库?
作者：微信文章一、AI知识库的存在意义
如今的AI模型已经如此强大，我们为什么还需要AI知识库呢？
这是因为AI模型所掌握的都是通用的知识。就像一个刚毕业的大学生，尽管知识面很广，学习能力也很强，但是对于某些专业领域的认知则相对缺乏。
比如，你是一个创业公司的老板，想让AI模型扮演企业客服的角色，专门回答客户提出的各种关于产品的售前售后问题。
我们直接向AI询问这款产品，结果会怎么样呢？
此时，AI模型大概率不知道你们公司的产品，自然不可能给出正确的回答，只能是胡乱回答一通，这样的回答被称为“AI幻觉”。
如上图所示，许多AI模型都支持对文档的处理，因此我们可以在提问的时候，上传一份产品相关文档。
如此一来，AI模型就会首先学习文档内容，如果用户提出的问题和文档中的部分内容相关，AI模型就能给出正确的回答。
直接上传文件给AI模型，存在哪些弊端呢？
第一，缺乏便利性
在提问之前给AI模型发送文档，虽然可以让AI模型掌握专有的信息，但显然这样的操作较为麻烦，尤其是文档经常更新的情况下，还需要保证发给AI模型的是最新版本的文档。
第二，缺乏持久性
虽然AI模型有一定的上下文记忆能力，可以暂时记住文档内容，但记忆空间是有限的，比如DeepSeek最大支持的上下文长度是 128K tokens（约 10 万字）。如果我们开启新的会话，则必须让AI模型重新学习文档，缺乏持久的记忆。
第三，执行效率低
即便我们不怕麻烦，每次都重新发布最新的文档给AI模型，AI模型学习文档内容也需要花费时间成本、影响回答效率。尤其是文档比较冗长的情况下，AI模型在短时间内未必能充分“理解”文档的所有内容，并给出正确的回答。
二、AI知识库的工作原理
AI知识库就像是一个拥有超强记忆力的秘书，能够为AI模型提供额外的专有信息，从而有效辅助AI模型生成回答。
AI知识库是怎样工作的呢？从整体上，可以划分为预处理、检索、生成这三大阶段。
1.预处理阶段
要想让AI知识库帮助到我们，我们需要先进行一定的预处理，也就是把知识内容输入给AI知识库。在预处理阶段，系统会对输入内容进行三步操作，分别是文本分割、文本向量化、向量存储这三个操作步骤。
什么是文本分割？
原始的文档内容往往比较大，为了方便处理，系统会把原始的文档内容进行分割，转化为便于操作的基本单元，这些基本单元被称为“文本片段”。
从人类的角度，文本是最容易阅读的形式，但是从AI模型的角度，向量才是最高效的处理方式。因此，为了AI知识库能够快速检索信息，我们需要将文本片段转化成一组一组的向量，这一步操作叫做“文本向量化”。
文本向量化以后，我们需要把结果存储到AI知识库当中，这就涉及到AI知识库的核心组件：量化数据库。
原始的文本片段与对应的向量会共同被存入量化数据库当中，形成结构化的知识库，方便后续快速开展相似度匹配检索。
如此一来，AI知识库的预处理工作就完成了。
2.检索阶段
当用户向AI提问的时候，知识库与AI模型如何协同工作呢？
首先，用户发送的提示词同样会经过Embedding模型，把提示词原文转化为一组向量：
接下来，系统会拿着提示词向量去向量数据库当中进行检索，找出与提示词向量最为匹配的几组向量以及对应的原始文本，并按照匹配程度重新排序：
如此一来，AI知识库的检索工作就完成了。
3.生成阶段
向量数据库检索到匹配的文本片段以后，会把这些文本片段与用户发布的原始提示词整合在一起，形成“增强版”的提示词：
最后，系统会把增强版的提示词发给AI模型，AI模型接收到这份信息量更加丰富的提示词以后，将会给用户生成高质量的回答：
以上就是AI知识库的整体工作原理。
AI知识库的预处理阶段：
AI知识库的检索和增强阶段：
三、AI知识库的应用案例
随着AI技术的发展，目前市场已经涌现出了许多AI知识库产品，按照应用场景来划分，AI知识库可以分为企业级知识库和个人级知识库。
当前主流的企业级知识库，包括飞书知识库、星火知识库、微软SharePoint等等：
当前主流的个人级知识库，包括腾讯ima、纳米AI知识库、Get笔记等等：
https://ima.qq.com/
按照官网的提示，即可下载和安装ima.copilot客户端：
从客户端界面可以看出，ima默认对接的AI模型是DeepSeek-V3.1。
还记得刚才我们虚构的产品“小灰牌电动车”吗？我们直接向AI提出产品相关的问题，看看AI的反应：
从AI的回复可以看到，AI模型暂时并不知道“小灰牌电动车”这款产品。
接下来我们准备一份有关“小灰牌电动车”的产品介绍文档，可以让DeepSeek帮我们写一份：
生成产品文案之后，我们可以把文案内容存为word文档，随后进入到ima的知识库页面，将产品文档上传到个人知识库当中：
此时我们基于个人知识库，再次向AI提出同样的产品问题，看看AI的最新回答：
可以看到，AI知识库基于我们上传的产品文档内容给出了精准的回答，我们再换成另一个问题试一试：
同样的，这个问题也得到了AI的有效回答。
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