知识库是智能体的记忆系统，它决定了模型是否能“懂业务”。
工作流程通常是这样的：
- 用户提问；
- 系统在知识库中检索相关文档片段；
- 拼接检索结果与问题一起发给模型；
- 模型根据上下文生成回答。
这就是所谓的 “RAG（Retrieval-Augmented Generation）” 技术。
落地建议：
- 知识库要做去噪与分片，避免长文输入造成冗余；
- 每条文档片段要有来源标注，让回答可追溯；
- 最好结合向量检索 + 精确匹配双模策略，提升命中率。
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