智能體的知識庫的三種數(shù)據(jù)格式
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(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu),支持 AI Agent 在特定場景下完成任務(wù)。它以多種數(shù)據(jù)格式存儲知識,包括 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)?!?/p>
知識庫的核心目標(biāo)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(fù)雜問題的理解與回答準確性。
01 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)知識庫
定義: 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以 表格、關(guān)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(yīng)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(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
02 半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
定義: 半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)介于結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)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(yīng)用場景:
- 知識圖譜構(gòu)建
- API 響應(yīng)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(jié)構(gòu)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”??
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“分類”:?“售后服務(wù)”
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03 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
定義: 非結(jié)構(gòu)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(jié)合 NLP、OCR 等技術(shù)進行解析和檢索。
應(yīng)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(biāo)注
示例:企業(yè)內(nèi)部政策文件的非結(jié)構(gòu)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。”
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