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知識庫通過存儲、組織和檢索知識，為智能體提供了強大的支持。本文詳細介紹了智能體知識庫的三種主要數(shù)據(jù)格式：結構化數(shù)據(jù)、半結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)，供大家參考。

“知識庫（Knowledge Base）是一個 存儲、組織和檢索知識 的系統(tǒng)化數(shù)據(jù)存儲結構，支持 AI Agent 在特定場景下完成任務。它以多種數(shù)據(jù)格式存儲知識，包括 結構化數(shù)據(jù)、半結構化數(shù)據(jù)與非結構化數(shù)據(jù)。”

知識庫的核心目標是將外部知識轉(zhuǎn)化為模型可調(diào)用的數(shù)據(jù)形式，便于智能體進行檢索、匹配與推理，提高對復雜問題的理解與回答準確性。

01 結構化數(shù)據(jù)知識庫

定義： 結構化數(shù)據(jù)以 表格、關系數(shù)據(jù)庫（如 MySQL、PostgreSQL） 的形式存儲，數(shù)據(jù)具有明確的 行列格式與字段定義，適用于 FAQ 問答系統(tǒng)、規(guī)則匹配 等場景。

應用場景：

• 傳統(tǒng)的 FAQ 問答系統(tǒng)
• 產(chǎn)品參數(shù)匹配與查詢
• 多輪對話中信息槽位填充

示例：高校招生問答系統(tǒng)的結構化數(shù)據(jù)

02 半結構化數(shù)據(jù)

定義： 半結構化數(shù)據(jù)介于結構化和非結構化數(shù)據(jù)之間，通常以 JSON、XML 或 YAML 格式存儲，數(shù)據(jù)字段不固定，適用于 動態(tài)知識調(diào)用與多模態(tài)數(shù)據(jù)解析 的場景。

應用場景：

• 知識圖譜構建
• API 響應數(shù)據(jù)解析
• 多維度數(shù)據(jù)檢索

示例：智能客服知識庫的半結構化數(shù)據(jù)

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“問題”:?“如何退貨？”,??
“答案”:?{? ??
“退貨流程”:?[“申請退貨”,?“寄回商品”,?“確認退款”],? ??
“退貨期限”:?“7 天無理由退貨”??
},??
“分類”:?“售后服務”
}

03 非結構化數(shù)據(jù)

定義： 非結構化數(shù)據(jù)包括 文本、音頻、視頻、圖片等 無固定格式的數(shù)據(jù)形式，需要結合 NLP、OCR 等技術進行解析和檢索。

應用場景：

• 文檔解析與問答
• 視頻內(nèi)容摘要與知識提取
• 圖片 OCR 解析與內(nèi)容標注

示例：企業(yè)內(nèi)部政策文件的非結構化數(shù)據(jù)

“2024 年公司節(jié)假日安排：春節(jié)假期為 1 月 21 日至 1 月 27 日，其他法定節(jié)假日按照國家規(guī)定執(zhí)行?！?/p>