我要投稿

用Coze知识库+RAG技术，给AI装上「企业知识外挂」

发布日期：2025-05-13 02:47:17 浏览次数： 1952

作者：静心世说

微信搜一搜，关注“静心世说”

企业知识库是培训咨询机构的核心竞争力，但这些内部资料往往无法被公开网络和大语言模型（LLM）获取。

如何让AI精准解答企业内部问题？关键在于用RAG技术为AI赋能！

本文手把手教你通过Coze知识库打造「智能知识外挂」，让咨询顾问的考研答疑效率提升200%——无需训练模型，一键构建专属AI助手。

1

创建智能体

首先，在Coze平台(https://www.coze.cn)点击左侧的加号(+)创建智能体，输入名称和功能介绍

2

人设和回复逻辑

在左边窗口输入“人设与回复逻辑”提示词。

如果不会写也没关系，点小星星，输入一句话描述，让AI自动生成。然后，你再根据需要来修改。

这里还添加了必应搜索插件，当知识库里没有找到相关内容时，可以上网搜索。

3

知识库

重点来了，这是企业机构添加内部知识的地方。在智能体出现之前，可以使用RAG(Retrieval-Augmented Generation检索增强生成)技术来实现，比如Python Langchain框架。这个需要通过编码实现，要创建适量数据库，还要定义匹配算法规则，比如余弦相似度。

使用Coze智能体的知识库，可以无需代码就能实现RAG功能。

比如，我添加了一个文本文档作为知识库。输入问题之后，可以看到智能体自动搜索了知识库。

除了文本文件(包括txt、word、pdf等)，还可以上传表格和图片。

比如，我上传了一份Excel表格，里面包含几所高校历年研究生招生的录取数据。

可以看到智能体也能搜索知识库进行回答。

这里提醒一下，上传表格数据的时候，要勾选索引，相当于查询数据库。索引要能区分不同的数据。比如这里，我勾选了学校名称、年份、专业三个字段作为组合索引，这样可以唯一标识一条记录。

还可以使用图片知识库。

比如，我上传了两张图片并做了标注。这样在提问的时候，智能体就能从知识库中准确地找到相应的图片。

4

发布与使用

调试完成之后，点击发布，把智能体发布到扣子商店。然后复制智能体链接就可以发给员工使用了。

以上就是使用Coze知识库来构建考研咨询助手的例子。

如果咨询场景复杂，可以启用Coze的多智能体模式，创建多个子智能体分别处理不同类型的问题（如报名流程、课程咨询、政策解读等）。

53AI，企业落地大模型首选服务商

产品：场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案

承诺：免费POC验证，效果达标后再合作。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业

相关资讯

2025-12-26

ASR+LLM+RAG视频内容识别全方案

2025-12-26

从工单、文档到结构化知识库：一套可复用的 Agent 知识采集方案

2025-12-26

RAG知识库-文档过滤和检索

2025-12-25

RAG落地实践：知识库三层架构和关键组件

2025-12-25

Dify x 阿里云 Tablestore：向量检索与结构化数据统一存储方案

2025-12-25

RAG检索增强是在给大模型“喂”数据？不，你是在为它构建一整套物流体系

2025-12-24

ChatGPT VS Claude ，Agent记忆用对话压缩还是RAG按需检索

2025-12-24

上下文不等于记忆：从单Agent到多Agent协作，记忆系统是关键

了解更多

了解更多

160+中大型企业正在使用53AI

立即咨询预约演示

把握AI发展的机遇，共同探索、共同进步

2025-01-22

如何打造基于GenAI的员工服务机器人

2025-01-22

热点资讯

企业级 RAG 系统实战（2万+文档）：10 个项目踩过的坑（附代码工程示例）

2025-10-11

Embedding与Rerank：90%的RAG系统都搞错了！为什么单靠向量检索会毁了你的AI应用？

2025-10-04

存算一体破局向量检索瓶颈，IBM放出王炸VSM：性能飙升100倍，能效碾压GPU千倍，RAG要变天？

2025-09-30

总结了 13 个顶级 RAG 技术

2025-10-12

RAG 深度解读：检索增强生成如何改变人工智能

2025-12-04

大模型生态的“不可能三角”：规模化应用的架构困境？

2025-11-04

RAGFlow 深度介绍

2025-10-31

RAGFlow v0.22.0 发布：数据源同步、变量聚合、全新管理界面与多项重大更新

2025-11-13

大模型RAG入门宝典｜从AI搜索到实战搭建，小白&程序员必收藏的检索增强指南

2025-12-03

任何格式RAG数据实现秒级转换！彻底解决RAG系统中最令人头疼的数据准备环节

2025-10-12

大家都在问

为什么Claude Code不用RAG？

2025-12-23

终于，NotebookLM 和 Gemini 合体了。这是什么神之更新？

2025-12-21

Apple 入局 RAG：深度解析 CLaRa 框架，如何实现 128x 文档语义压缩？

2025-12-10

RAG知识库迎来大洗牌：GraphRAG如何让机器真正读懂世界？

2025-11-23

再谈RAG的文档解析——文档解析的难点在哪里？

2025-11-20

为什么RDF是AI系统的“天然知识层”？

2025-11-19

大模型生态的“不可能三角”：规模化应用的架构困境？

2025-11-04

Embedding与Rerank：90%的RAG系统都搞错了！为什么单靠向量检索会毁了你的AI应用？

2025-10-04

热门标签

内容创作大模型技术个人提效 langchain llamaindex 多模态技术 RAG技术智能客服知识图谱模型微调 RAGFlow coze Dify Fastgpt Bisheng Qanything AI+汽车 AI+金融 AI+工业 AI+培训 AI+SaaS 提示词框架提示词技巧 AI+电商 AI面试数字员工 ChatBI AI知识库开源大模型智能营销智能硬件智能化改造 AI+医疗 MaxKB Palantir Glean

应聘简历请发送至： ceo@53ai.com

联系我们

售前咨询

预约演示

微信扫码

添加专属顾问

回到顶部