AI 助手/知识库问答
3.6 知识库问答（Knowledge-QA Integration）
Pop 的知识库问答功能让 AI 不再只是“通用模型”，而是可以真正读取你自己的文档、项目资料、产品手册、团队文档等内容，为你提供 基于事实、基于内容 的精准回答。
知识库问答适用于：
- 项目文档整理、系统说明、技术规范
- 公司内部知识、业务流程
- 个人阅读笔记、研究资料
- 法律/医疗/金融等强依赖事实的领域
Pop 将你的资料结构化处理，让 AI 成为你的“专属知识助手”。
📚 Pop 知识库支持什么内容？
在 Pop 中，你可以将多种资源构建为知识库，包括：
- PDF 文档
- Markdown / 文本资料
- Word / Excel / PPT
- 网页内容
- 你的手写笔记
- 自动同步的在线文档（未来版本）
每个知识库都支持：
- 文档列表
- 文档片段索引
- Embedding 向量检索
- BM25 / Hybrid 检索
- AI 结合文档内容生成准确回答
🔍 与 AI 助手的深度集成
在 AI 对话界面中，你可以选择一个或多个知识库：
方式 1：在聊天窗口右上角选择知识库
点击 “知识库” 下拉框，选择当前对话需要使用的 KB。
方式 2：为角色绑定默认知识库
每个角色可绑定一个专属知识库，例如：
- “客服助手”绑定 FAQ 知识库
- “财务顾问”绑定 财务制度库
- “程序员助手”绑定项目文档库
绑定后，该角色的所有回答都基于知识库内容。
🎯 知识库问答的工作流程
Pop 的知识库问答采用“检索增强生成”（RAG）策略：
- 用户提出问题
- 系统从知识库检索相关片段（支持 BM25 / 向量 / 混合模式）
- 相关片段以“上下文”形式传递给 AI
- AI 根据检索到的内容生成可靠回答
- 最终答案附带引用文档/段落来源（可点开查看）
保证回答：
- 更准确
- 可验证
- 可回溯
📌 检索模式（BM25 / KNN / Hybrid）
Pop 支持三种检索策略：
| 模式 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| BM25（关键词检索） | 快速、基于关键词匹配 | 文本格式清晰、关键词明确 |
| KNN（向量检索） | 更智能、理解语义 | 表述多样、自然语言内容 |
| Hybrid（混合检索） | 综合两者优势 | 综合场景（推荐使用） |
系统会根据你的 KB 配置自动选择最优方案。
📎 引用来源（Source Reference）
回答中所有引用段落默认显示为：
- 片段来源文件名
- 匹配段落预览
- 点击即可查看完整文档位置
示例：
根据《项目设计文档》中第 3.2 节的描述……
这让知识库回答更加透明可信。
✏️ 如何让知识库回答更精准？
你可以遵循以下建议：
- 确保文档格式清晰（最好 PDF/Markdown）
- 大型文档建议自动切割成小段（Pop 自动处理）
- 问问题时加上范围
- ❌ “介绍一下这个系统”
- ✅ “根据《系统架构文档》第 2.3 节说明一下微服务设计”
- 使用多个知识库组合回答
📦 多知识库组合回答
Pop 支持“一次对话使用多个知识库”，例如：
- 使用 “产品文档库 + 技术方案库” 来回答架构问题
- 使用 “手册库 + FAQ 库” 生成客服回复
- 使用 “阅读笔记库 + 论文库” 来生成读书报告
系统会自动合并检索结果，提高准确度。
⚙️ 对知识库进行管理与更新
你可以在 知识库管理界面 中：
- 创建知识库
- 添加 / 删除文档
- 重新索引
- 绑定角色
- 配置检索模式
- 查看索引状态
这些操作影响 AI 回答的范围与精度。
🔒 隐私与安全
你上传的所有文档、资料都存储在本地或你的私有服务器中，Pop 不会上传任何内容到外部平台，除非你主动配置远程模型。
- 文档索引在本地处理
- 向量数据库本地保存
- 知识数据不会被用于训练模型
适用于企业内部安全场景。
📌 小结
知识库问答让 Pop 不再只是“聊天助手”，而是一个真正能理解和使用你资料的智能系统。
你可以使用 KB 来：
- 让 AI 基于事实回答
- 构建企业内部助手
- 管理多项目资料
- 快速查阅、总结文档