五分钟讲明白企业知识库，AI时代为什么它会这么重要（附视频）

一篇非常简单的知识库介绍，看看你理解的知识库是否和我一样！

1. 在AI时代为什么需要知识库：就像撑起互联网时代的关系型数据库一样，知识库也会成为AI时代的重要组成之一。因为AI时代已经不局限于对结构化数据的处理和应用，而是增加了更加广泛的非结构化数据的处理和应用，加上各类Agent产生的日志内容等，都让关系型数据库不再有效。
2. 很多人对知识库的认知误区：你以为知识库就是搭个向量数据库和embedding模型，做检索召回，也就是我们所谓的RAG就完事了，那就大错特错了。如果说知识库要解决的问题有五个的话，那么RAG可能只解决了检索问答这一个问题。我们针对企业端来说，知识库首先要解决的（1）知识构建问题（包括数据源管理和接入、知识加工、知识分类和标签、切片索引、元数据加工等等），再是（2）知识治理问题（包括权限治理、知识健康、知识生命周期管理等），还有是（3）知识应用（包括RAG、API开放等等），对于Agent大行其道的今天，知识库还承担着企业内（4）上下文管理和（5）Agent执行结果证据链提供等功能。
3. Agent这么聪明为什么还需要知识库：我们抛开详细的技术细节，Agent就是由LLM、记忆、工具和工作流组成的，我们认为Agent是把AI应用从问答升级到了执行。但是“执行”里面必然也包含了很多个问答，比如在银行场景中，我们让Agent帮我们审核某个客户是否符合贷款条件，为该客户生成一份贷款分析报告。那么这里面Agent必然需要去严格依据银行内部的贷款产品知识、合规知识和风控知识等，才能给出符合该银行的贷款审批报告，而不是参考Google、百度或其他的GEO。这里面我们可以看到Agent的执行过程中，知识库提供了一些必要支撑：
• 内部权威知识提供：给到Agent专属的知识，让Agent在参考法律法规等知识的时候，可以排除各种可能产生幻觉的“不干净”的知识。还有就是非常重要的企业内部流程，如存在于一本贷款审批指南的手册中的贷款审批流程。
• 用户使用习惯提供：这部分有时候也存在于上面提到的记忆中，但是要让Agent的记忆可以长期被保存，甚至可以被维护者编辑修改，那么存在知识库中是一种更好的选择。
• 企业知识安全保障：知识库可不是只有检索召回，它还有上面提到过的知识治理，具体包含了权限、知识健康和知识生命周期管理这些。让企业有能力保障知识的干净与安全。
• 证据链的提供：结合知识库，Agent本身的运行过程log，以及执行结果都可以保存在知识库中。而且非常重要的是，知识库可以为Agent的执行结果提供完整的证据链，可以为每一个段落提供引用来源展示、具体内容高亮等，为人类用户最终判断结果提供了充分的依据。