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数据智能体 DataAgent(私有化)

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知识库
导入知识
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导入知识

新建知识库后,需要导入相关的知识内容。企业知识引擎根据不同类型的知识库,支持多种导入方式,本文为您介绍不同类型的知识库导入知识的操作步骤。

前提条件

您已新建好知识库,具体操作步骤请参见新建企业知识库。

通用类型知识库

步骤一 导入知识

  1. 点击新建好的知识库,进入知识库详情页面。
  2. 点击「导入知识」按钮,上传知识文件。
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步骤二 选择导入方式

若您新建的知识库内容类型为通用内容,则支持四种方式导入,分别是本地文件、云文档、在线链接、对象存储导入。选择对应的导入方式后,单击下一步,进入对应的导入知识数据页面。
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步骤三 导入知识数据

方式一 上传本地文件

  1. 在选择导入方式界面,选择本地文件类型。
    支持的文件类型包括:通用文档(doc/docx/wps/txt/md)、PDF(pdf/ofd)、演示文稿类(ppt/pptx/pdf/ofd演示文稿类)、表格(xlsx/et/csv)、图片(jpg/jpeg/png)、音频(mp3/wav)、视频(mp4/avi/mov)、压缩文件(zip)、其他(html/json)。
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  2. 单击下一步,在导入知识数据界面,选择文件夹作为保存路径。
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    系统会根据您创建的知识库,自动创建一个以知识库名称命名的文件夹,作为默认的保存路径。若您需要保存在其他文件夹,可在知识库的知识管理页面新建文件夹。
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  3. 上传文件作为知识库内容。

    注意

    上传时请注意页面提示的文件限制。

  4. 在页面底部选择开启或关闭跳过重复文档。
    关闭后,所有内容重复的文档都可继续导入,会导致库中知识重复。
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  5. 单击下一步。

方式二 从云文档导入

  1. 在选择导入方式界面,支持选择飞书云文档、企业微信文档、钉钉云文档。
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  2. 选择后,在导入知识界面,根据指引完成配置。
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    1. 选择保存路径。
      系统会根据您创建的知识库,自动创建一个以知识库名称命名的文件夹,作为默认的保存路径。若您需要保存在其他文件夹,可在知识库的知识管理页面新建文件夹。
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    2. 自定义导入任务名称。

    3. 选择是否开启知识自动更新,开启后需要按需配置自动更新频率(天级、周级、月级),并设置时刻。后续在符合更新频率的时刻将自动更新知识。
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    4. 在导入知识选择区域,首次导入需要完成飞书、企业微信、钉钉的授权,授权完成后可导入云文档。

      注意

      • 企业管理员需要先完成云文档接入配置(详情请参见接入云文档),然后在当前页面根据指引完成用户授权或选择知识。
      • 授权后,仅可导入授权用户有权限的云文档(具体权限遵从飞书、企业微信、钉钉云文档的权限管理逻辑)。

      导入渠道

      配置说明

      飞书云文档

      • 快捷添加:授权完成后可获取到有权限的飞书云文档,然后勾选需要导入的文档。
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      • 链接添加:输入有权限的云文档链接导入文档,支持添加多个。
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      注意

      目前不支持飞书原生表格、原生 PPT,以及文件上传类的音频、视频、压缩文件类型的知识接入,会持续迭代。

      企业微信文档

      输入企业微信文档链接进行导入,支持添加多个链接。
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      钉钉云文档

      支持从团队文件、我的文档、知识库中选择文件。
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  3. 在页面底部选择开启或关闭跳过重复文档。
    关闭后,所有内容重复的文档都可继续导入,会导致库中知识重复。
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  4. 单击下一步。

方式三 在线链接

  1. 在选择导入方式界面的在线链接区域,选择公开链接,支持导入公开访问的文档链接。
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  2. 在导入知识页面,完成以下配置。
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    1. 选择保存路径。
      系统会根据您创建的知识库,自动创建一个以知识库名称命名的文件夹,作为默认的保存路径。若您需要保存在其他文件夹,可在知识库的知识管理页面新建文件夹。
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    2. 在导入知识选择区域,输入无需授权即可下载的公开链接,并设置页面解析深度。
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      • 单次最多输入 20 条 URL,输入框内每行一条。
      • 页面解析深度选择:
        • 仅当前链接,仅解析当前 URL 的内容。
        • 下钻一层:当前 URL 内含的子级 URL 也会进行解析。
    3. 配置完成后单击添加并解析,等待系统解析完成,可以查看解析结果。
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  3. 在页面底部选择开启或关闭跳过重复文档。
    关闭后,所有内容重复的文档都可继续导入,会导致库中知识重复。
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  4. 单击下一步。

方式四 从对象存储导入

  1. 在选择导入方式界面的对象存储区域,可导入火山云TOS,腾讯云COS,阿里云OSS等支持S3协议的对象存储服务或系统中的知识。
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  2. 单击下一步,在导入知识数据界面,完成以下配置。
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    1. 选择保存路径。
      系统会根据您创建的知识库,自动创建一个以知识库名称命名的文件夹,作为默认的保存路径。若您需要保存在其他文件夹,可在知识库的知识管理页面新建文件夹。
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    2. 自定义导入任务名称。
    3. 选择是否开启知识自动更新,开启后需要按需配置自动更新频率(天级、周级、月级),并设置时刻。后续在符合更新频率的时刻将自动更新知识。
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    4. 在导入知识选择区域,选择指定对象存储的数据连接,如果没有符合需求的数据连接,可单击新建前往创建后再选择。
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      各对象存储数据连接方式,请参见:
  3. 选择数据连接后,设置导入范围,支持部分导入或全部导入。

    说明

    • 若数据量较大,全部导入可能需要较长的导入时间和解析时间。
    • 目前暂不支持压缩文件类型的知识接入。
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  4. 在页面底部选择开启或关闭跳过重复文档。
    关闭后,所有内容重复的文档都可继续导入,会导致库中知识重复。
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  5. 配置完成后单击下一步。

步骤四 配置知识分段方式

知识分段是将长文档拆分成较小、更易于模型处理和检索的单元的过程,合理的配置有助于提升检索的准确性和效率。

说明

  • 在营销 Agent V2.1.0 及以上版本,导入通用文档(WORD、PDF、PPT)时,配置知识分段方式支持去除页眉页脚。
  • 知识标签功能在 CDP V1.30.3 及以上版本支持。
  • 自动分段功能在 CDP V1.29 及以上版本支持。
  1. 进入知识分段方式配置,选择分段模式。
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    • 支持选择自动分段、自定义分段、模型总结分段、上下文感知分段。
      • 自动分段:采用通用切片策略,由模型按照文档结构自动识别文档进行切片
      • 自定义分段:需手动定义分段规则、分段关联信息、合并小分段配置项
      • 模型总结分段:通过模型总结摘要、关键信息提取,分割文档片段
      • 上下文感知分段:通过模型分析上下文信息,智能分割文档片段
    • 需要根据页面提示信息,配置解析策略、分段最大长度。

    说明

    不同导入方式的配置项可能不同,请以实际页面信息为准进行配置。

  2. 配置知识增强参数。
    调用大模型对各分段抽取更丰富的知识点以构建索引,可提升分段召回效果,但会增加处理时长和资源消耗。
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    参数

    参数说明

    默认配置

    文档摘要

    一段话概括文档主题和核心结论,用于文档级的粗筛。

    开启

    文档导读

    覆盖文档核心要点的详细概括,如背景、发现、结论,便于快速掌握文档内容,主要用于用户浏览文档关键信息使用。

    关闭

    分段摘要

    一句话凝练切片核心,用于切片的快速与精准检索,可提升检索召回的精准度。

    关闭

    分段关键问题

    切片可回答的高频问题,增强 Query 和 chunk 的语义距离,可提升检索召回的精准度。

    关闭

    分段关键词

    便于检索的标签,用于关键词过滤,可提升检索召回的精准度。

    关闭

  3. 设置知识质量检测参数。
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    参数

    参数说明

    默认配置

    文档去重

    开启后,系统会校验本次上传的文件内容是否与该知识库已有文件重复,如有重复则不可上传。通过校验文件MD5,只有完全重复的文件才会被判定为重复。

    关闭

    错别字检测

    开启后,系统会检测上传的文件内容是否有错别字。

    关闭

    语句不完整检测

    开启后,系统会检测上传的语句是否有不完整的现象。

    关闭

    敏感词检测

    开启后,系统会检测上传的内容是否有敏感词。

    关闭

  4. 配置知识标签。
    通过知识打标对知识进行分类,具体配置操作请参见知识分类。
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Query缓存类型知识库
  1. 点击新建好的知识库,进入知识库详情页面。
  2. 点击上传,上传Query缓存的内容文件,然后点击完成。
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    文件支持xlsx、et、csv等格式,单次可上传最多10个文件,单个文件不超过 10 MB,且行数不超过 1 万行。

    说明

    建议您点击下载模板,按照模板的要求填写Query名称、描述。

  3. 点击缓存Query,新建Query缓存。
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  4. 在新建Query缓存面板,填写相关参数,然后点击保存。
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QA问答类型知识库
  1. 点击新建好的知识库,进入知识库详情页面。
  2. 点击上传,上传QA问答的内容文件,然后点击完成。
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    文件支持xlsx、et、csv等格式,单次可上传最多10个文件,单个文件不超过 10 MB,且行数不超过 1 万行。

    说明

    建议您点击下载模板,按照模板的要求填写问题和回答(回答支持添加图片)。

  3. 点击QA问答,新建QA问答。
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  4. 在新建QA问答面板中,填写问题和回答(回答支持添加图片),然后点击保存。一次最多添加20个问答。
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术语类型知识库
  1. 点击新建好的知识库,进入知识库详情页面。
  2. 点击上传,上传QA问答的内容文件,然后点击完成。
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    文件支持xlsx、et、csv等格式,单次可上传最多10个文件,单个文件不超过 10 MB,且行数不超过 1 万行。

    说明

    建议您点击下载模板,按照模板的要求填写术语名称、术语释义。

  3. 点击术语,新建术语。
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  4. 在新建术语面板中,填写术语名称和释义,还可以点击添加,添加近义词,然后点击保存。一次最多添加20个术语。
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结构化数据类型知识库
  1. 点击进入新建的结构化数据类型知识库。
  2. 在知识管理页面的全部知识区域,单击导入知识。
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  3. 在导入知识页面,完成以下配置,并在页面底部单击保存。
    导入方式选择本地文件或数据集。
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    • 若选择本地文件,则需通过本地上传文件,一次支持上传 1 个 xlsx/csv 格式文件,大小不超过 20 MB,建议行数不超过 5 万行。
      • 保存至:当前知识文件的保存路径。
        系统会根据您创建的知识库,自动创建一个以知识库名称命名的文件夹,作为默认的保存路径。若您需要保存在其他文件夹,可在知识库的知识管理页面新建文件夹。
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      • 表格字段配置:需要依次选择导入 Sheet、表头所在行以及数据起始行,系统会根据设置自动识别表格列名称,您需要根据实际需要自定义设置导入后列名、字段展示名、数据类型以及描述,并配置以下开关:
        • 是否启用(参与召回):开启后该字段参与召回和结果返回配置。
        • 参与向量检索:开启后该字段将通过 Embedding 模型生成向量,用于语义相似度检索。建议对核心文本字段开启。
        • 参与条件过滤:开启后该字段可作为检索时的精确过滤条件,如按日期、类别、渠道等筛选。
        • 唯一标识字段:用于生成稳定的 row_key。首次配置后,资产才支持后续追加、覆盖和手动新增。
      • 在表格字段配置底部,支持手动添加新字段。
    • 若选择数据集,则需要从 Clickhouse/Hive 数据集中,选择并配置数据集、分区类型、分区字段。
      • 保存路径:当前知识文件的保存路径。
        系统会根据您创建的知识库,自动创建一个以知识库名称命名的文件夹,作为默认的保存路径。若您需要保存在其他文件夹,可在知识库的知识管理页面新建文件夹。
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      • 导入任务名称:自定义任务名称即可。
      • 知识自动更新:开启后按需配置自动更新频率(按天、按月),并设置时刻。后续在符合更新频率的时刻将自动更新知识。
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      • 表格字段配置:系统会根据设置自动识别数据集列名称,您需要根据实际需要自定义设置导入后列名、字段展示名、数据类型以及描述,并配置以下开关:
        • 是否启用(参与召回):开启后该字段参与召回和结果返回配置。
        • 参与向量检索:开启后该字段将通过 Embedding 模型生成向量,用于语义相似度检索。建议对核心文本字段开启。
        • 参与条件过滤:开启后该字段可作为检索时的精确过滤条件,如按日期、类别、渠道等筛选。
        • 唯一标识字段:用于生成稳定的 row_key。首次配置后,资产才支持后续追加、覆盖和手动新增。

操作结果

完成知识分段配置并提交后,知识导入任务开始执行。知识库管理列表页将展示知识处理状态,如处理中、处理成功等信息。
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在处理状态列字段支持筛选各状态的知识信息。
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测试导入结果
  1. 在知识库页面,点击知识召回测试,进入知识库测试页面。
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  2. 完成以下配置,进行召回测试。

    知识库类型

    配置项说明

    通用内容/QA问答/术语/Query缓存

    • 搜索关键词:输入关键词进行搜索。
    • 指定知识范围:选择参与召回测试的文档范围,默认全部文档。
    • 过滤标签:按知识标签过滤召回结果。
    • 向量检索权重:调节关键词匹配与语义理解的比重,值越低越注重精确词句命中,值越高越注重整体语义相关性。
    • 混合相似度阈值:综合语义匹配和关键词匹配的相关性得分下限。仅当候选文档的混合相似度 ≥ 该阈值时才会被召回。数值越高,召回结果越精准但数量越少;数值越低,召回范围越广但可能引入噪声。
    • 排序策略:支持选择不排序、语义模型排序、大模型排序。
      • 语义模型排序:使用专用的语义排序模型,对初筛分片按相关性重新打分排序。速度快、成本低,适用于大多数场景。
      • 大模型排序:调用大语言模型逐条评估分片与问题的匹配度,排序质量更高,但速度稍慢。适用于对回答质量有较高要求的场景。
    • 初筛分片数:从知识库中检索并返回的候选分片数量。数值越大,召回的信息覆盖面越广,但会增加处理时间。该数值应 ≥ 精选分片数。
    • 排序分数阈值:当设置阈值后,仅保留分数 ≥ 该阈值的召回分片,低于阈值的结果将被直接过滤,不参与最终展示。阈值越高结果越精确,但召回数量可能减少;阈值越低结果越丰富,但可能混入相关性较弱内容。
    • 召回分段数:经过重排序后,最终在检索列表展示和送入大模型的分片数量。数值越大,模型获得的参考信息越多,但可能引入噪声。

    结构化数据

    • 指定知识范围:
      • 数据表:候选为当前结构化知识库下处理成功的数据表(表格或数据集)。
      • 筛选条件:按当前数据表的可过滤字段设置精确过滤条件。
      • 语义召回字段(向量列):候选仅包含当前数据表中已开启向量索引的字段,默认不选择;在混合检索、向量检索模式下生效。
      • 结果返回字段:候选为当前数据表全部字段,用于裁剪召回结果卡片展示的列,默认选择导入时“是否启用”打开的字段。
    • 语义搜索关键词:输入用于语义召回的搜索关键词,最多 200 字。
    • 向量检索参数:
      • 向量检索权重:调节关键词匹配与语义理解的比重,值越低越注重精确词句命中,值越高越注重整体语义相关性。
      • 混合相似度阈值:综合语义匹配和关键词匹配的相关性得分下限。仅当候选数据的混合相似度达到该阈值时才会被召回。
      • 排序策略:不排序时按检索引擎默认顺序返回;语义模型排序会对初筛结果进行重排序。
      • 召回记录数(行):经过重排序后,最终在召回结果卡片展示的结构化数据行数。数值越大,获得的参考信息越多,但可能引入噪声。
  3. 基于召回段落排序、重排序分数、混合相似度等指标,评估召回准确度。

    • 通用内容/QA问答/术语/Query缓存
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    • 结构化数据
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下一步

进行知识打标、有效期等知识管理操作,具体操作请参见管理知识。

参考:知识分段配置与调优建议

场景1:从文本特征维度评估

  • 基于复杂程度评估,可参考以下参数配置逻辑:

    参数

    复杂文本

    简单文本

    说明

    如学术研究论文等专业内容,涉及多领域知识和复杂逻辑。

    如日常对话、简单咨询记录等内容,不涉及复杂的逻辑与知识解析。

    自动关键词

    建议配置12-20,覆盖多领域交叉概念。

    建议配置8-12(或更少),聚焦高频主题。

    自动问题

    建议配置4-6,拆解复杂逻辑链条。

    建议配置2-3,简化交互意图。

    拆分策略

    文档树 / 章节,保留目录结构。

    段落(按自然段切分,如客服对话中的问答轮次)。

    字符长度

    512-1024(或更高)(容纳长段落公式 / 图表描述)。

    128-256(适配短对话 / 单句指令)。

    是否识别PDF表格

    建议开启(提取实验数据表格、法规附表)。

    可选开启(仅含文本时关闭以节省资源)。

    是否使用PDF的 Outline

    建议开启(利用目录定位章节,如 “第三章 模型构建→3.1 算法原理”)。

    可选关闭(无目录结构时无需启用)。

    章节预期的最大层级

    3-4 级。

    1-2 级。

    块token数

    建议配置512-1024(或更高),以确保长段落语义连贯性。

    建议配置128-256,避免冗余计算。

    分段标识符

    建议以句号、分号等严谨符号分段。

    建议以句号、逗号等常规符号分段。

    布局识别

    建议开启。

    建议开启。

    表格转HTML

    建议开启。

    建议开启。

  • 基于文本长度评估,可参考以下参数配置逻辑:

    参数

    长文本

    短文本

    说明

    例如技术手册、长篇小说等内容。

    例如社交媒体评论、短消息等内容。

    拆分策略

    文档树 / 章节(按 “章→节→小节” 拆分)。

    段落 / 自定义分隔符(按 “\n” 或 “。” 切分)。

    字符长度

    1024+(跨章节语义关联,如 “第五章公式→第六章应用”)。

    128-256(单条消息独立处理)。

    是否合并小 chunks

    关闭(保留章节独立性,如 “附录 A” 与 “正文” 分开)。

    开启(合并相邻短句,如 “你好→请问有什么可以帮你?”)。

    PDF页数限制

    500-1000(分批次处理大文件,如 “2000 页法规分 4 次解析”)。

    无特殊限制(单页 / 少量内容一次性处理)。

    块Token数

    建议配置512-1024(或更高),兼容长上下文依赖。

    建议配置128-256,快速响应需求。

    分段标识符

    建议以换行符、章节标题等作为分段标识。

    建议以句号或自然停顿为分段标识。

    布局识别

    建议开启

    建议开启

    表格转HTML

    建议开启

    建议开启

场景2:从应用场景维度评估

  • 高精度场景(学术研究、法律文档等)。
    • 核心目标:最大化知识关联性与完整性。
    • 配置策略:关键词提取数量多,问题拆分细致,字符长度长,严格按文本结构和逻辑分段,准确识别布局并处理表格数据。
  • 高效率场景(智能客服、实时交互等)
    • 核心目标:平衡语义理解与响应速度。
    • 配置策略:在保证理解语义的基础上,关键词和问题数量适中,采用简单易处理的分段标识符,布局识别和表格处理要简洁高效。
最近更新时间:2026.09.11 15:05:57
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