知识库 / RAG

知识库不是一个“额外花样”，而是当你的回答必须依赖外部文档时的基础能力。

适合什么时候读

• 你希望回答建立在可检索的资料上，而不是只靠模型记忆
• 你需要返回引用来源或资料片段
• 你准备做 KB 问答、FAQ、内部知识助手

你会学到什么

• 知识库能力在 Agently 项目里通常放在哪一层
• embeddings、索引、检索、回答生成之间的关系
• 何时仍然可以停留在请求层，何时需要配合 TriggerFlow

最小心智模型

推荐阅读方式

如果你只是想先理解能力边界，先看本页。

如果你想看完整系统长什么样，优先看：

• 知识库多轮问答

如果你的知识库问答已经出现多阶段流程，例如：

• 先检索再过滤
• 多来源合并
• 人工确认或多轮澄清

那么下一步应进入：

• TriggerFlow 概览

相关代码与示例来源

当前主仓库公开示例中可对应这些方向：

• examples/chromadb
• examples/applied_cases

常见误区

• 先把检索文本粗暴拼接进 Prompt，却没有定义引用或结果结构。
• 还没确定数据边界和索引策略，就先做复杂工作流。
• 把知识库当成“万能记忆”，忽略数据更新和来源可信度。

下一步去哪

• 如果你刚开始做检索增强，继续看 知识库多轮问答
• 如果你要把 KB 问答变成复杂流程，继续看 TriggerFlow 概览

Related Skills（可选）

• agently-knowledge-base
• agently-playbook
• agently-triggerflow