# 实操指南：构建精准知识库问答应用

> 掌握知识库导入切片、多路召回与重排配置、系统提示词事实约束以及引用溯源配置。

Source: https://doc.fastgpt.cn/zh-CN/guide/getting-started/knowledge-qa

本指南提供构建高准确度知识库问答应用的标准化实操方案，帮助你在业务中实现具备可靠引用来源的企业级问答助手。

## 目标场景与前置准备

本指南解决的核心问题：将结构化或非结构化规章文档转化为能够精准回答业务咨询、严格遵循原文事实并标注明确依据的问答系统。

开始前，确认满足以下条件：

* 拥有当前团队的知识库创建、应用管理与发布权限。
* 当前环境已配置可用的向量检索模型、重排模型（Rerank）与对话模型（参考[模型配置](/zh-CN/self-host/config/model/intro)）。
* 本地准备一份包含多个章节的规章文本，例如保存如下内容的 UTF-8 文件 `travel-policy-full.txt`（包含 5 个独立章节，用于验证多切片拆分、关键词精确召回与语义召回；与[快速上手](/zh-CN/guide/getting-started/quick-start)的 3 行简版区分文件名）：

```text
# FastGPT 示例企业差旅管理制度（编号：FIN-TRV-2026）

## 一、报销提交时限与必备凭证
1. 报销提交时限：员工必须在出差行程结束返程后的 15 个自然日内提交报销申请，逾期需补充部门负责人签批说明。
2. 必备报销凭证：每笔申请必须附带增值税普通发票或专用发票，以及已审批通过的差旅审批单（单据前缀：OA-TRV）。

## 二、城际交通标准与改签规则
1. 高铁与动车：全员默认乘坐二等座；单程连续乘车超过 6 小时可申请一等座。
2. 民航客机：飞行距离超过 1200 公里或高铁耗时超过 5 小时可乘坐经济舱；因公改签需上传航司改签收费凭证。

## 三、酒店住宿标准与超标审批
1. 一线城市（北京、上海、广州、深圳）：单人标准间报销上限为 600 元/间/夜。
2. 其他省会及二线城市：单人标准间报销上限为 400 元/间/夜。客户指定协议酒店超标部分需附特批记录。

## 四、差旅伙食与市内交通补贴
1. 伙食补贴：境内出差按 100 元/自然日定额包干发放，免贴餐饮发票。
2. 市内交通：优先使用企业出行平台打车；自行打车按实报销（单日上限 80 元），须提供机打出租车票或网约车电子行程单。

## 五、财务审核周期与归档规则
1. 审核与打款周期：财务部门在收齐全部合规凭据后的 5 个工作日内完成审核与款项发放。
2. 跨期核销：每年 12 月 20 日前发生的差旅费用须在当年 12 月 31 日前完成入账归档。
```

![创建差旅制度知识库并选择当前环境可用的模型](/imgs/optimized/current/knowledge-create.png.webp)

## 步骤一：创建知识库与数据切分

1. 点击左侧导航栏的“知识库”，点击右上角“新建”并选择“通用知识库”；在弹窗中输入名称 `差旅制度（完整版）`，保留默认的索引模型与文本理解模型，点击“创建”。
2. 进入知识库，点击“新建/导入 → 文本数据集 → 本地文件”，在“选择文件”步骤上传 `travel-policy-full.txt`，等待上传达到 100% 后点击“下一步”。
3. **参数设置（切片策略配置）**：
   * **制度与手册类多章节文本**：处理方式保持“分块存储”。为使上述 5 个章节拆分为 5 个独立且语义完整的数据块，在“分块处理参数”中选择“自定义”，可选择“按段落分块”（默认按 Markdown 标题层级切分），或选择“按指定分割符分块”并在“分隔符”中选择“自定义”填入 `## `，也可在“按长度分块”中将“分块大小”设置为 `256`～`512` Token，使报销时限、交通标准、住宿上限、差旅补贴与财务周期各自形成独立分块。
   * 常见问答类文本：推荐选用“问答对提取”处理方式，系统会自动将文档转换为一问一答对以提高语义匹配率。
4. 点击“下一步”进入“数据预览”步骤，点击左侧文件列表中的 `travel-policy-full.txt`，在右侧“分块预览”中确认各章节条款均已切分为独立分块，且单条规则（如时限、金额上限、单据编号）未出现跨块截断。确认无误后点击“下一步”，在“确认上传”步骤点击“开始上传”（下方预览截图以简版 `travel-policy.txt` 界面为例）。

![数据预览界面检查分块切分结果（简版文件界面示意）](/imgs/optimized/current/knowledge-preview.png.webp)

## 步骤二：验证多路召回与重排效果

在将知识库关联至应用前，通过“搜索测试”对比单路检索与多路混合重排的召回质量：

1. 点击知识库顶部的“搜索测试”标签页。
2. 点击输入框右上角的“搜索配置”按钮，配置**多路召回与重排**：
   * **搜索方式**：选择“混合检索”（同时执行向量语义检索与 BM25 全文关键词检索，并通过 RRF 算法融合多路结果），将语义检索与全文检索权重保留为均衡比例（如 `0.5 : 0.5`）。
   * **结果重排**：开启“结果重排”开关，调用 Rerank 模型对多路召回的候选分块进行交叉注意力二次精排。
   * **搜索过滤**：设置“引用上限”（如 `1000`～`3000` Token）与“最低相关度”（如 `0.2`～`0.4`），过滤低相关噪声分块。
3. 在测试输入框中分别验证语义查询（如“出差回来后必须在几天内完成报销？”）与精确编号/金额查询（如“OA-TRV 单据要求”或“上海出差住宿标准”），点击“测试”。
4. 观察右侧测试结果列表中的综合排名及多维得分标签（`结果重排`、`语义检索`、`全文检索`），确认目标章节分块以高重排得分排在 `#1 | 综合排名` 首位。

![搜索测试界面与命中结果示例](/imgs/optimized/current/knowledge-search.png.webp)

![混合检索与结果重排的多维得分标签展示示例](/imgs/optimized/current/dataset-result-scores.png.webp)

## 步骤三：创建对话 Agent 并绑定提示词约束

1. 点击左侧导航栏的“工作台”，点击页面中央的“创建你的第一个 Agent”（或列表首个“新建”卡片），在“创建 Agent”页面选择“对话 Agent”，命名为 `差旅制度问答` 并点击“创建”。

![选择对话 Agent 并填写差旅制度问答](/imgs/optimized/current/app-create.png.webp)

2. 在“AI 配置 → AI 模型”中选择当前团队可用的对话模型（如 `qwen3.8-flash`）。
3. 在下方“知识库”区域点击“+ 选择”，勾选刚才完成验证的 `差旅制度（完整版）`。
4. 点击“知识库”区域右侧的“参数”按钮，打开“知识库搜索配置”弹窗，将步骤二验证通过的多路召回参数同步到应用中：
   * 在**搜索方式**标签页选择**混合检索**，按需调整语义检索与全文检索权重，并开启底部**结果重排**开关。
   * 切换到**搜索过滤**标签页，设置**引用上限**（如 `3000`）与**最低相关度**（如 `0.4`）。
   * 如需在多轮对话中自动补全指代词，可切换到**问题优化**标签页开启对话问题优化，点击“完成”。

![知识库搜索配置弹窗中的搜索方式与结果重排开关位置](/imgs/optimized/current/dataset-search-mode.png.webp)

![配置知识库引用上限与最低相关度阈值](/imgs/optimized/current/dataset-search-filter.png.webp)

5. 在“提示词”输入框中编写注重事实约束的系统指令：

```text
你是一个专业的差旅报销制度问答助手。
请仅根据下方检索到的参考文档回答用户提问。

回答规则：
1. 直接陈述制度明确规定的时限、流程与必需凭证。
2. 答案末尾必须标注依据来源。
3. 对于参考文档中未记录的信息，直接回复“当前差旅制度中未收录相关规定”，提示用户联系人力资源或财务部门核实。
```

## 步骤四：工作区即时调试与极端情况验证

在右侧“调试预览”面板中开展两类测试：

1. **基准事实测试**：输入“报销需要提供哪些材料？”，核对回答是否准确列出发票与已审批差旅申请单，并检查引用条目。
2. **知识外溢测试**：输入“员工出差期间的境外签证办理费用如何报销？”，确认模型如实说明当前差旅制度中未收录相关规定，避免自由推演。

![调试预览返回差旅期限、材料要求与引用来源（简版知识库界面示意）](/imgs/optimized/current/knowledge-answer.png.webp)

## 步骤五：配置引用透明度与发布

1. 点击右上角“保存”按钮，在下拉菜单中选择“保存并发布”，填写版本名称后点击“确认”。
2. 进入顶部的“发布渠道”标签页，选择左侧的“免登录窗口”，点击右上角“创建新链接”。
3. 在弹窗中填写链接名称并开启“查看引用片段”开关，点击“确认”。用户在最终访问时，能够查看知识库搜索的引用来源。
4. 复制分享链接并在外部浏览器中完成最终验证。

![发布后的免登录分享窗口对话界面示意](/imgs/optimized/current/knowledge-published.png.webp)

## 下一步

* 知识库维护：查阅 [知识库生命周期管理](/zh-CN/guide/dataset/lifecycle) 与 [数据增量更新](/zh-CN/guide/dataset/update-data)。
* 检索调优：深入学习 [检索参数调优与重排配置](/zh-CN/guide/dataset/test-retrieval)。
* 复杂流转：将知识库挂载到可视化流程中，查阅 [创建首个工作流](/zh-CN/guide/getting-started/first-workflow)。