智能体的知识库的三种数据格式
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@小白创作中心
智能体的知识库的三种数据格式
引用
人人都是产品经理
1.
https://www.woshipm.com/ai/6200513.html
知识库是AI智能体的核心组件之一,它通过存储、组织和检索知识,为智能体提供了强大的支持。本文详细介绍了智能体知识库的三种主要数据格式:结构化数据、半结构化数据和非结构化数据,帮助读者更好地理解AI知识库的构建和应用。
“知识库(Knowledge Base)是一个 存储、组织和检索知识 的系统化数据存储结构,支持 AI Agent 在特定场景下完成任务。它以多种数据格式存储知识,包括 结构化数据、半结构化数据与非结构化数据。”
知识库的核心目标是将外部知识转化为模型可调用的数据形式,便于智能体进行检索、匹配与推理,提高对复杂问题的理解与回答准确性。
01 结构化数据知识库
定义: 结构化数据以 表格、关系数据库(如 MySQL、PostgreSQL) 的形式存储,数据具有明确的 行列格式与字段定义,适用于 FAQ 问答系统、规则匹配 等场景。
应用场景:
- 传统的 FAQ 问答系统
- 产品参数匹配与查询
- 多轮对话中信息槽位填充
示例:高校招生问答系统的结构化数据
02 半结构化数据
定义: 半结构化数据介于结构化和非结构化数据之间,通常以 JSON、XML 或 YAML 格式存储,数据字段不固定,适用于 动态知识调用与多模态数据解析 的场景。
应用场景:
- 知识图谱构建
- API 响应数据解析
- 多维度数据检索
示例:智能客服知识库的半结构化数据
{
“问题”: “如何退货?”,
“答案”: {
“退货流程”: [“申请退货”, “寄回商品”, “确认退款”],
“退货期限”: “7 天无理由退货”
},
“分类”: “售后服务”
}
03 非结构化数据
定义: 非结构化数据包括 文本、音频、视频、图片等 无固定格式的数据形式,需要结合 NLP、OCR 等技术进行解析和检索。
应用场景:
- 文档解析与问答
- 视频内容摘要与知识提取
- 图片 OCR 解析与内容标注
示例:企业内部政策文件的非结构化数据
“2024 年公司节假日安排:春节假期为 1 月 21 日至 1 月 27 日,其他法定节假日按照国家规定执行。”
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