知识库优化增强,支持多种数据类型、多种检索策略、召回测试 | Botnow上新

简介: Botnow近期对其知识库功能进行了全面升级,显著提升了数据处理能力、检索效率及准确性。新版本支持多样化的数据格式,包括PDF、Word、TXT、Excel和CSV等文件,无需额外转换即可直接导入,极大地丰富了知识来源。此外,还新增了细致的文本分片管理和编辑功能,以及表格数据的结构化处理,使知识管理更为精细化。同时,平台提供了多种检索策略,包括混合检索、语义检索和全文检索等,可根据具体需求灵活选择,有效解决了大模型幻觉问题,增强了专业领域的知识覆盖,从而显著提高了回复的准确性。这些改进广泛适用于客服咨询、知识问答等多种应用场景,极大提升了用户体验和交互质量。

近日,Botnow 全面升级知识库功能,优化后的知识库有了较大提升,主要体现在数据类型、检索策略和召回测试等方面。知识库支持上传和存储外部知识内容并提供多种检索能力,使得智能体 Bot 的知识能力可以解决大模型幻觉、专业领域知识不足的问题,提升大模型回复的准确率。


下面让我们详细了解一下新版知识库的各个亮点吧!


多数据格式支持

  • 支持文本知识库


您可以直接在 Botnow 导入各种文本文件,如 PDF、Word文档、TXT 文件等,不再需要将文本数据转换为其他格式。Botnow 会自动进行文本解析,自动识别和分类信息,帮助您建立一个高效的知识体系。无论是产品文档、学习资料,还是行业报告,都可以轻松管理。

image.png

支持查看文本知识库分片详情,更改分片数据,实现更精细的知识管理。能够深入了解知识库中每一个分片的具体内容,并根据实际需求对其进行修改和调整。

image.png

  • 支持表格知识库


Botnow 知识库支持将 Excel、CSV 等表格文件导入知识库,搭建表格类型知识库,让知识管理更加多样化。表格形式可以更清晰地展示具有行列结构的数据,比如产品规格对比、销售数据统计等。

image.png

上传表格文件后,平台会自动识别表格的行列结构,允许您支持定义数据表结构,以确保数据的一致性和准确性,使得知识管理更加清晰、知识检索更加精准。

image.png


召回测试


知识库的召回能力是衡量其有效性的重要指标之一。本次更新引入了全面的召回测试功能,确保您的知识库能够准确、高效地响应用户查询。


自动化召回测试:召回测试功能可以模拟不同的检索场景,通过输入大量的测试查询,系统会自动分析召回结果的准确性和全面性。用户可以设定不同的召回阈值,确保在不同应用场景下获得最优的检索结果。


测试结果:测试完成后,系统会生成详细的测试结果,包括召回数据、语义相似度得分等关键指标。这些指标能够帮助用户识别知识库中存在的不足,进行针对性修改。

image.png


多种检索策略


为了适应不同场景下的检索需求,我们引入了多种检索策略,帮助用户快速获取所需信息。

调用方法

  • 按需调用:通过按需调用功能,用户可以根据当前需求灵活调用知识库中的信息。例如,在客户服务场景下,客服人员可以即时检索到相关产品信息和客户历史记录,以提供更好的服务体验。
  • 固定调用:适用于定期需要相同信息的场景,例如定期报告生成或市场分析。用户可以预先设定固定的检索模式,确保在每次调用时获得一致的输出结果。

检索策略

  • 混合检索:混合检索结合了全文检索和语义分析,能够对文档进行深度理解和分析。通过多种算法对信息进行筛选和排序,确保用户获取的内容既全面又精准。
  • 语义检索:利用最新的自然语言处理技术,系统能够理解用户查询的语义含义,而不仅仅是关键词匹配。这使得系统在面对复杂查询时,依然能够提供高相关度的结果。例如,当用户搜索“如何优化供应链管理”时,系统会分析查询意图并提供相关的最佳实践、案例分析和专家建议。
  • 全文检索:适用于需要快速遍历大量文档的场景。系统会对每个文档进行全文扫描,并根据匹配度进行排序。


应用场景


     Botnow 支持上传文本文档和结构化的表格数据,可满足不同的使用场景。例如:

  • 客服场景:将产品使用手册和应用案例等内容上传到知识库,智能体 Bot 可以通过这些知识精准回答用户问题。
  • 知识补充:如需创建一个 AI 角色与用户交流,你可以在知识库中保存该角色相关的知识。后续智能体 Bot 会通过向量召回最相关的语料,模仿该角色的语言风格进行回答。
  • 垂直场景:创建一个包含各种理财详细指标的理财产品知识。当用户查询某一理财的年化收益是多少时,可通过该理财召回对应的知识库记录,然后进一步识别出对应的年化收益。
目录
相关文章
|
4天前
|
敏捷开发 人工智能 Devops
探索自动化测试的高效策略与实践###
当今软件开发生命周期中,自动化测试已成为提升效率、保障质量的关键工具。本文深入剖析了自动化测试的核心价值,探讨了一系列高效策略,包括选择合适的自动化框架、设计可维护的测试脚本、集成持续集成/持续部署(CI/CD)流程,以及有效管理和维护测试用例库。通过具体案例分析,揭示了这些策略在实际应用中的成效,为软件测试人员提供了宝贵的经验分享和实践指导。 ###
|
4天前
|
人工智能 前端开发 测试技术
探索软件测试中的自动化框架选择与优化策略####
本文深入剖析了当前主流的自动化测试框架,通过对比分析各自的优势、局限性及适用场景,为读者提供了一套系统性的选择与优化指南。文章首先概述了自动化测试的重要性及其在软件开发生命周期中的位置,接着逐一探讨了Selenium、Appium、Cypress等热门框架的特点,并通过实际案例展示了如何根据项目需求灵活选用与配置框架,以提升测试效率和质量。最后,文章还分享了若干最佳实践和未来趋势预测,旨在帮助测试工程师更好地应对复杂多变的测试环境。 ####
19 4
|
9天前
|
机器学习/深度学习 前端开发 测试技术
探索软件测试中的自动化测试框架选择与优化策略####
本文深入探讨了在当前软件开发生命周期中,自动化测试框架的选择对于提升测试效率、保障产品质量的重要性。通过分析市场上主流的自动化测试工具,如Selenium、Appium、Jest等,结合具体项目需求,提出了一套系统化的选型与优化策略。文章首先概述了自动化测试的基本原理及其在现代软件开发中的角色变迁,随后详细对比了各主流框架的功能特点、适用场景及优缺点,最后基于实际案例,阐述了如何根据项目特性量身定制自动化测试解决方案,并给出了持续集成/持续部署(CI/CD)环境下的最佳实践建议。 --- ####
|
7天前
|
测试技术 持续交付 Docker
探索软件测试中的自动化策略与挑战
在当今快节奏的软件开发周期中,自动化测试已成为提高产品质量和缩短上市时间的关键。然而,实施有效的自动化测试策略并非易事,它面临着技术选型、脚本维护、环境配置等一系列挑战。本文深入探讨了自动化测试的重要性,分析了常见的自动化测试工具和框架,并讨论了在构建和维护自动化测试体系过程中遇到的主要难题及其解决方案。通过案例分析,本文旨在为软件测试工程师提供实用的指导和建议,以优化他们的自动化测试实践。
|
11天前
|
数据采集 人工智能 自然语言处理
文档智能与检索增强生成结合的LLM知识库方案测评:优势与改进空间
《文档智能 & RAG让AI大模型更懂业务》解决方案通过结合文档智能和检索增强生成(RAG)技术,构建企业级文档知识库。方案详细介绍了文档清洗、向量化、问答召回等步骤,但在向量化算法选择、多模态支持和用户界面上有待改进。部署过程中遇到一些技术问题,建议优化性能和增加实时处理能力。总体而言,方案在金融、法律、医疗等领域具有广泛应用前景。
36 11
|
9天前
|
缓存 监控 测试技术
全网最全压测指南!教你如何测试和优化系统极限性能
大家好,我是小米。本文将介绍如何在实际项目中进行性能压测和优化,包括单台服务器和集群压测、使用JMeter、监控CPU和内存使用率、优化Tomcat和数据库配置等方面的内容,帮助你在高并发场景下提升系统性能。希望这些实战经验能助你一臂之力!
24 3
|
11天前
|
jenkins 测试技术 持续交付
软件测试中的自动化测试策略
在当今快速发展的软件行业中,自动化测试已成为确保软件质量和效率的关键工具。本文将探讨自动化测试的重要性、实施策略以及面临的挑战,旨在为软件开发团队提供实用的指导和建议。
|
12天前
|
测试技术 持续交付
探索软件测试的艺术:从基础到高级策略
【10月更文挑战第31天】本文是一篇深入探讨软件测试领域的指南,旨在为读者提供一个结构化的框架来理解并应用各种测试技术。文章将通过浅显易懂的语言和实际代码示例,带领读者从测试的基础概念出发,逐步深入到更复杂的测试策略。无论你是测试新手还是希望提升技能的专业人士,这篇文章都将为你揭示如何通过有效的软件测试保证产品质量和用户满意度。
|
20天前
|
测试技术
探索软件测试中的“思维侧翼”——如何以创新思维引领测试策略###
本文旨在探讨软件测试领域中,如何通过培养与运用创新思维,提升测试策略的有效性与效率。不同于传统的技术解析或理论阐述,本文将以“思维侧翼”为喻,启发读者从不同维度审视软件测试,寻找突破常规的思路与方法。我们相信,在快速迭代的软件开发周期中,灵活多变且富有创造力的测试思维,是发现潜在缺陷、保障产品质量的关键。 ###
|
11天前
|
测试技术 持续交付
软件测试中的自动化测试策略与最佳实践
【10月更文挑战第31天】 在当今快速迭代的软件开发环境中,自动化测试成为确保软件质量和加速产品上市的关键。本文探讨了自动化测试的重要性、实施策略以及一些最佳实践。通过分析不同类型的自动化测试工具和框架,本文旨在为软件开发团队提供一套实用的指导方案,以提高测试效率和质量。