概述

大语言模型的训练数据一般基于公开的数据，且每一次训练需要消耗大量算力，这意味着模型的知识一般不会包含私有领域的知识，同时在公开知识领域存在一定的滞后性。为了解决这一问题，目前通用的方案是采用 RAG（检索增强生成）技术，使用用户问题来匹配最相关的外部数据，将检索到的相关内容召回后作为模型提示词的补充上下文，从而增强模型生成回复的针对性、时效性和准确性，使回复内容更加丰富且贴近用户实际需求。

功能说明

JoyAgent的知识库提供了数据存储管理及检索增强的能力，并能够快速集成至智能体中：

• 数据存储管理：支持上传管理本地文本和表格。

  • 本地文本（TXT、PDF、DOCX）

  • 本地表格（EXCEL、CSV）

• 检索增强：目前支持通过语义检索对存储的内容片段进行检索召回，大模型会根据召回的内容片段生成最终的回复内容。

知识库与文档

在JoyAgent中，知识库（Knowledge）是文档（Documents）的集合。一个知识库可以被整体集成至一个智能体中作为检索上下文使用。

知识库与长期记忆

JoyAgent的知识库和长期记忆都可以用来存储数据，其区别如下：

• 知识库：知识库中的知识是供智能体或工作流调用的静态数据。由开发者创建和维护，智能体的终端用户无法对知识内容进行修改。

• 记忆：JoyAgent提供了长期记忆（用户画像+对话总结）功能。是智能体的终端用户在使用智能体时产生的动态数据，不支持跨智能体使用。