RAG知识库与知识图谱功能介绍
一、功能概述
知识库是用于系统化存储、管理和共享组织或个人知识的基础设施，可理解为智能体的"大脑数据库"。其价值体现在三个层面：
- 划定知识边界：定义智能体的知识范围与专业深度，使其回答始终限定在既定领域内；
- 支撑推理学习：为智能体的动态学习与复杂推理提供内容基础；
- 降低维护成本：知识内容集中管理与复用，减少重复开发与维护投入。
无论是客服、教育、医疗还是企业内部协作等场景，知识库的质量直接决定智能体的实用性与可靠性。
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 是该能力的核心技术框架，它将信息检索与文本生成相结合：智能体在回答前，先从知识库中检索与问题相关的内容片段，再基于检索结果组织作答，从而显著降低凭空生成（幻觉）的风险。
在知识库基础能力之上，知识图谱进一步将文档中的知识提取为实体与关系的网络结构，支持跨文档关联与关系推理，二者共同构成 NuwaxAgentOS 完整的知识管理方案。
二、核心概念：知识库与知识图谱
| 维度 | 知识库（RAG） | 知识图谱（GraphRAG） |
|---|---|---|
| 数据组织 | 文档切分、向量化存储 | 实体、关系、三元组构成的网络 |
| 检索方式 | 语义相似度匹配 | 沿关系链进行结构化查询 |
| 擅长场景 | "是什么"类事实问答 | "谁和谁什么关系"类关联问答 |
| 回答依据 | 检索到的相关文本片段 | 可追溯的关系路径 |
| 类比 | 可检索的资料库 | 可遍历的关系地图 |
两者的核心区别在于数据组织方式：知识库以文本碎片为单位存储，知识图谱以实体与关系为基本单元。二者并非替代关系，而是互补关系——简单事实查询依赖知识库的检索效率，复杂关联问题交由图谱的推理能力，组合使用可获得最佳效果。
三、创建知识库
入口：登录 NuwaxAgentOS 平台后，依次进入「工作空间 → 组件资源 → 知识库 → 创建知识库 」。 
创建知识库需配置以下信息：
| 配置项 | 说明 |
|---|---|
| 知识库名称 | 用于标识与检索知识库 |
| 知识库简介 | 描述知识库的内容范围与用途 |
| 向量模型 | 选择用于文档向量化的模型 |
| 提取方式 | 默认解析方式，或选择自定义工作流 |
自定义工作流：支持自定义数据解析的类型与方式，适用于对解析过程有特殊要求的场景
四、添加知识库内容
知识库内容的添加支持两种方式：
4.1 本地文档
直接上传本地知识文件。上传后需选择分段与清洗方式，确认后开始数据处理流程。 
- 本地文档：直接上传知识文件
- 上传后选择分段与清洗方式
- 最后确认就可以开始数据处理了
4.2 自定义内容
将内容直接复制到文档内容栏中，后续处理流程与本地文档一致。适用于内容较短、格式简单或尚未整理为文件的场景。 
五、数据处理与 QA 问答
5.1 数据处理
文档经向量模型解析后，生成向量化文档并展示在「文档」内容栏中。点击文档名称可查看文档内容，用于确认解析结果是否符合预期。 
5.2 QA 问答
向量模型解析完成后，系统会同时生成 QA 问答内容。此外，可手动添加问答内容以提升知识库的准确性，适用于两类场景：
- 调用知识库时未能匹配到准确答案；
- 需要针对特定问题提供专门回答。
QA 问答的添加支持两种模式：
- 手动添加：逐条录入问题与答案；
- 批量导入：先下载 Excel 模板，按固定格式填写问题与答案后上传文件，一次性完成多条导入。
六、知识图谱（知识库增强能力）
6.1 功能概念
什么是知识图谱？
想象一下，如果你把所有朋友的名字写在纸上，再把"谁认识谁""谁是谁的同事""谁是谁的老板"用一条条线连起来，你就得到了一张人际关系网。
知识图谱（Knowledge Graph）就是这么一张"网"——只不过它连接的不是人，而是知识：把文档里分散的知识点提取出来，作为一个个节点，再用关系把它们串成一张有结构、可追溯的网络。
它和我们熟悉的"家谱""地铁线路图"是同一个思路：重要的不是单个信息，而是信息之间的关联。
📌 最经典的例子：搜索引擎早就用上了知识图谱。你搜"成都"，结果里除了网页，还会直接出现"四川省会""人口2100万""大熊猫基地所在地"等结构化信息——这就是图谱在起作用。 知识图谱会把知识库中所有文档的内容都做关联，并非只关联一个文档的内容。
6.2 能力特征
- 跨文档关联：知识图谱会关联知识库内全部文档的内容，而非局限于单个文档；
- 关系检索：支持基于实体与关系的结构化查询，可回答需要多步关联推理的问题；
- GraphRAG 增强问答：将图谱关系信息融入检索增强生成流程，提升复杂问题的回答准确性。
6.3 创建知识图谱
- 进入：在知识库内切换至「知识图谱」标签页；
- 创建：点击「创建」按钮，开始构建知识图谱；
- 等待构建：系统从文档中抽取实体与关系并完成图谱构建；
- 查看：点击文档名称进入图谱展示页面，以节点连线形式查看实体及其关联；
- 交互：点击任意节点，查看该实体的相关实体与原文溯源信息。
七、测试命中（检索效果验证）
知识库完成创建并导入文档后，其检索效果需通过实际验证方可确认。智能体能否准确检索到预期依据的内容片段，是决定知识库实用性与可靠性的关键。
测试命中功能用于验证上述效果：用户可输入任意查询语句对知识库执行检索测试，直观查看命中内容、排序结果与匹配评分，从而在正式发布使用前及时发现并定位问题。 
与知识图谱的协同：测试命中用于验证知识库的检索效果，知识图谱用于扩展知识库的关系能力，二者结合可充分发挥知识库的整体价值。
八、知识库的使用
知识库创建并完善后，可在以下场景中引用：
- 在智能体中引用知识库：为智能体配置知识库，使其在回答时基于库内知识进行检索增强生成；
- 在工作流中引用知识库：在工作流编排中调用知识库能力，实现流程化的知识查询与处理。
九、维护与删除
- 删除文档：知识库可存入多个文档，每个文档支持单独删除；
- 删除知识库：返回组件库，点击知识库卡片右下角「菜单」按钮，在下拉列表中选择「删除」。 返回组件库，点击找到创建好的知识库卡片，点击右下角的“菜单”按钮，在弹出的下拉列表中点击“删除”选项
⚠️ 重要提示：删除文档与删除知识库的操作无法回退和撤销，请谨慎操作。
十、总结
| 能力 | 定位 | 核心价值 |
|---|---|---|
| 知识库（RAG） | 基础能力 | 存储与检索知识，支撑事实类问答 |
| 知识图谱 | 增强能力 | 关系化组织知识，支撑关联推理 |
| 测试命中 | 质量保障 | 上线前验证检索效果，确保回答可靠 |
NuwaxAgentOS 以知识库为基石，以知识图谱为扩展，以测试命中为保障，构成完整的知识管理闭环：创建知识库 → 添加内容 → 生成知识图谱 → 验证检索效果 → 在智能体与工作流中引用。通过该体系，智能体不仅"记得住"知识，更能"理得清"知识之间的关系，实现更高水平的回答质量与可靠性。