本文主要介绍了如何在 Coze 平台上使用火山引擎的 Viking 知识库服务来构建 RAG(检索增强生成)能力。
为支持用户在 Coze 智能体 bot 中调用 Viking DB 知识库的检索召回能力,我们基于火山引擎知识库 SDK,在 Coze 插件商城的发布上架了【火山知识库】插件。
目前已上架能力包括:
search_knowledge【新】【推荐】:调用新版接口,基于输入 query,完成切片的检索召回,支持更多灵活参数配置,涵盖更多预处理选项、后处理选项、文档过滤选项等。
search_collection【旧】:调用旧版接口,基于输入 query,对知识库进行切片的检索召回,已不推荐使用,建议使用上面的新版能力。
VikingDB 知识库服务的开通流程,共分为以下步骤:
登录 火山引擎控制台,根据对应的提示开通知识库服务。
按照知识库服务的使用方式,进行文档上传和处理,并在检索测试页面进行召回效果调试
这里给出在 Coze 智能体的编排链路中,使用 VikingDB 知识库的 RAG 能力的最佳实践,即直接在 bot 中添加方舟知识库 search_knowledge 插件,如需更复杂的编排流程也可以在工作流中使用此插件。
下拉,选择添加 search_knowledge
使用插件前,需要配置输入参数。右侧【开启】开关打开时,参数的内容会交给大模型来填写。如果想要手动设置固定的值,请填写好默认值,并关闭【开启】开关,就可以将该参数锁定为此值。其中火山引擎知识库账号的 ak,sk 和 collection_name 都推荐锁定(如下图),这样就无需在每次对话输入时重复输入。
ak/sk 的获取方式如下,更多详情请参考 Access Key(密钥)管理
其他参数的填写参考:search_knowledge(新)--向量数据库VikingDB-火山引擎
这里给出通过编排工作流调用VikingDB插件的最佳实践,可以用来解决更复杂的需求。即在工作流中添加方舟知识库 search_knowledge 插件,然后再在智能体中使用该工作流。
配置插件的输入参数,必填的信息包括 **** ak,sk 和 collection_name,其余可根据需要选填。
在输出变量里选择search_knowledge插件的result_list,作为输出结果。