在实际应用中，用户可能会遇到类似场景：向AI询问"公司股东能否随意撤资"，得到"可随时拿回本金"的错误答复。这是通用大模型存在的"生成幻觉"问题，这是因为大模型在训练过程中会吸收网络上的海量信息，难以完全甄别内容的准确性。
在此背景下，RAG（检索增强生成）技术应运而生，其核心原理是为AI模型配备"检索外挂"，先从指定专业文档中检索相关信息，再基于真实数据生成回答，显著提升专业性。
RAG知识库的核心特点与功能
RAG知识库具备四大核心优势：
一是信息存储量大，可高效处理上千页专业文档的内容；
二是输出结果可靠，回答均基于原文依据，保障信息准确性；
三是更新迭代便捷，法律条文等内容更新后，替换文档即可完成知识库升级；
四是使用门槛低，借助Coze等平台，非技术人员也能快速搭建。
实操指南：基于Coze搭建“法律法规知识库”
以下通过字节跳动Coze平台，以《公司法》、《证券法》作为知识库演示搭建过程。（注意，此时已默认你会使用coze智能体平台，如感到陌生，请参考智能体搭建入门指南。）
**第一步：**准备知识库资料
提前下载《公司法》《证券法》官方文档，确保文档内容完整、版本为最新修订版，为后续知识库搭建提供准确的专业资料基础。目前coze支持txt、pdf、doc、MD等多种格式文件上传。
第二步：创建并上传知识库
在“资源库”中点击“+资源”，选择“知识库”，选择“创建扣子知识库”，然后按照以下界面填写操作。
第三步：上传并解析文件
按照提示点击上传文件，在“2创建设置”中会遇到一些选项，我们都先选默认，如下图所示。之后的步骤点“下一步”、“完成”即可。
第四步：创建智能体，关联知识库
1.创建智能体。依次点击“项目开发”–“+项目”–“创建智能体”，智能体名称设为“资本市场法律专家”，智能体功能介绍填“你是资本市场法律专家。”
2.填写提示词。在左边“人社与回复逻辑”编排中，使用“自动优化提示词”功能，填入“你是金融市场法务专家，能回答用户关于金融领域法律方面的问题”，然后自动优化产生专业完整提示词内容。值得注意的是，你需要阅读和检查自动生成的提示词，它很可能会主动生成很多功能，你需要修改。如下图所示，我删除了不必要的功能，并增加了“只能从知识库查询”的限制，这样它不会随意发挥。
3.给智能体配置知识库。在中间“编排”区域，选择“文本”添加，根据指引选择刚才创建的“资本市场法律法规”知识库。
第五步：测试智能体效果
至此，智能体就搭建好了！你可以在右侧“预览和调试”对话框输入测试问题，查看它的返回答案。我这里提供了3个测试问题供验证使用：1. 有限责任公司股东出资后能否抽回出资？2. 上市公司信息披露需遵循哪些时间要求？3. 股份有限公司的发起人最低人数为多少？快试试吧！
第六步：发布和使用
点击右侧“发布”按钮后，系统会提示你设置开场白和常用问题，你可以根据选择设置。智能体还可发布在豆包、微信等平台，供随时调用。
进阶应用：提升RAG知识库的专业效能
基础版知识库搭建完成后，可通过以下方法进一步优化性能，提升专业应用水平。（如果以下技能看不明白，别担心，我们会在合集文章中逐一介绍每个进阶技能。）
1. 定期更新知识库内容，当法律条文发生修订时，直接在Coze知识库中上传更新后的文档，系统将自动替换旧内容，无需重新搭建知识库，确保信息与最新法规保持一致。
2. 对文档内容进行标签分类，上传文档时为不同章节添加"股东权利""信息披露"等标签，便于AI在回答时精准定位相关内容，提高检索效率与回答准确性。
3. 配置检索阈值优化，在Coze知识库设置中调整检索相似度阈值，一般建议设置在0.7-0.8之间。阈值过高可能导致漏检相关内容，过低则易出现不相关信息，通过合理配置可平衡检索精准度与召回率。
4. 结合对话记忆功能，开启智能体的对话记忆插件，使AI能关联历史对话内容进行回答。例如用户连续询问股东权利相关问题时，无需重复说明前提，提升多轮交互的连贯性与用户体验。
总结一下
当下RAG技术是AI领域热门应用方向，个人与企业均广泛布局。个人层面，可高效整理自己的知识体系，不再背诵记忆大量内容，随时随地打开手机询问AI；企业层面，可通过搭建内部知识库，实现AI客服、AI风控、AI培训等多种应用场景。
你是不是已经学会了怎样搭建自己的AI知识库了？什么？没看懂？太麻烦？那就继续往下看吧，下一篇我们将带来超级简单的AI知识库管理工具！
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