8.3 企业知识库检索增强Operator：向量化内部文档，构建智能问答系统
在企业环境中，大量的技术文档、操作手册和最佳实践被存储在各种系统中，但这些宝贵的知识往往难以被有效利用。传统的搜索方式依赖关键词匹配，难以理解用户的真实意图，也无法提供精准的答案。本课程将指导您开发一个企业知识库检索增强Operator，通过向量化内部文档并结合大语言模型(LLM)构建智能问答系统，让企业知识更好地服务于日常运维工作。
为什么需要企业知识库检索增强系统？
现代企业在日常运维中面临以下挑战：
- 知识分散：文档存储在不同系统中，难以统一检索
- 检索效率低：传统搜索依赖关键词匹配，准确性差
- 知识利用率低：大量有价值的经验和文档未被有效利用
- 重复劳动：相同问题需要反复解答，浪费人力资源
通过构建基于向量检索的智能问答系统，我们可以：
- 语义理解：理解用户问题的真实意图，而非仅匹配关键词
- 精准回答：从海量文档中找到最相关的答案片段
- 知识整合：统一管理分散在各处的企业知识
- 智能交互：提供自然语言交互方式，降低使用门槛
架构设计
我们的企业知识库检索增强Operator采用以下架构：
自定义资源定义(CRD)
首先，我们需要定义知识库和问答服务的自定义资源：
apiVersion:apiextensions.k8s.io/v1kind:CustomResourceDefinitionmetadata:name:knowledgebases.aiops.example.comspec:group:aiops.example.comversions:-name:v1served:truestorage:trueschema:openAPIV3Schema:type:objectproperties:spec:type:objectproperties:sources:type:array
